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最新推荐文章于 2025-06-15 08:00:00 发布
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#include <cstdio>
#include <cstdlib>

int main()
{
	int b(3);
	int arr[] = {6, 7, 8, 9, 10};
	int* p = arr;
	*(p++) += 123;
	printf("%d, %d\n", *p, *(++p));

	return EXIT_SUCCESS;
}

//考点：

//C语言中printf函数计算参数是从右至左压栈的

C++中解析GMA
道亦无名
09-22 492
首先，你需要知道GMA报文的结构。这里我们假设GMA报文是一个简单的文本格式，包含多个字段，字段之间由逗号分隔。
HTML实现端午节主题网站：龙舟争渡，凭吊祭江诵君赋。
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
05-31 838
端午节到了，祝大家端午安康，好运接粽而至！
0522 HTML表单 CSS基础
weixin_30945039的博客
05-22 94
一、列表标签 列表标签分为三种。 1、无序列表<ul>，无序列表中的每一项是<li> 英文单词解释如下： ul：unordered list，“无序列表”的意思。 li：list item，“列表项”的意思。 示例： 复制代码 <ul> <li>张三</li> &...
【Android】关于ListView的Item含有CheckBox所遇到的一些问题
明天你好-博客
01-06 574
这是我作为一个并不是很NB的Android开发人员的第一篇博文，书写一些我自己遇到的问题，希望对你们有所帮助。如果有更好的见解，望能够提出，如果我有错误，也希望多多指教。 问题1：listView点击事件与CheckBox点击冲突问题：如果不做任何处理，会发现只能选择Checkbox，而你设置的listView中item点击事件没有反应，这是因为checkBox的点击事件优先级高于listview的
Android ListView 之 SimpleAdapter 二 (包含 item 中按钮监听)
玖
10-26 905
1    MainActivity.java package com.myadapter; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import android.app.Activity; import android.app.AlertDialog; import android.content.DialogInterfa
条件查找mongo， 并打印指定记录的单项Item
zhuyf0522的博客
12-14 864
mongo 127.0.0.1/ipm --eval "var x = db.MonitoredDevices.find({\"deviceType\" : \"accesspoint\"}); print(x.size()); while(x.hasNext()) { y=x.next();printjson( y.name + ',' + y.state)}"
深入解析Python字典与元组：核心数据结构详解
qq_42568323的博客
06-15 1029
本文深入解析Python中字典与元组两大核心数据结构。元组作为不可变序列，具有内存效率高、可哈希等特性，适合存储固定字段记录；字典基于哈希表实现，提供O(1)时间复杂度的查找操作，采用开放寻址法解决冲突并具备自动扩容机制。文章通过内存布局分析、性能对比和可视化图表，展示了二者的设计原理与协同应用场景，如元组作字典键、命名元组增强可读性等。最后提供了字典合并、推导式等高级优化技巧，帮助开发者充分发挥这两种数据结构的性能优势。
android values文件夹
hzy1991_的专栏
01-14 1074
values 下有 strings.xml     引导美 0109 -->     Settings             相册上传         拍照上传         取消上传     styles.xml             Base application th
【Python基础篇】——第3篇：从入门到精通：掌握Python数据类型与数据结构
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
01-15 1525
Python是一种动态类型语言，支持多种内置数据类型和复杂的数据结构。理解这些数据类型和数据结构的特性及其应用场景，是编写高效、可维护代码的基础。在本篇文章中，我们深入探讨了Python中的四种常用数据类型和数据结构：列表、元组、字典和集合。通过理解它们的特性、基本操作和适用场景，您可以更有效地组织和处理数据，编写高效、可维护的代码。学习建议实践操作：尝试创建并操作不同的数据结构，熟悉它们的使用方法。案例分析：分析实际项目中的数据结构选择，理解其背后的原因。优化应用。
《NX二次开发官方案例》专栏目录（上篇）
王牌飞行员_里海的博客
07-08 1833
专栏目录 【例2000】report assembly parts list callouts 列出装配体的部件清单和标注 【例1999】report assembly parts in top down order 报告装配体的顶层组件 【例1998】report assembly parts in bottom up order 自底向上报告装配零件 【例1997】report assem search directories 报告装配搜索目录 【例1996】report assem options
Python学习笔记 - 探索列表List和的使用
Mr数据杨
04-27 8966
元组和列表在Python中都扮演着重要的角色。元组以其不可变性适用于需要保证数据不被修改的场景，如配置参数或作为字典的键。而列表则以其灵活性和可变性，适用于需要频繁修改的动态数据处理场景。在实际编程中，选择合适的数据结构将显著影响程序的效率和安全性。通过本教程不仅学会了如何使用Python的列表来存储和处理数据，还了解了何时应该选择元组而不是列表。在实际编程中，根据具体需求选择合适的数据结构，是编写高效且安全代码的关键。
Python学习笔记 - 探索元组Tuple的使用
Mr数据杨
06-01 1873
元组（Tuple）在Python中是一种不可变的数据结构，用于存储有序的元素。 本文详细探讨了Python元组的各个方面，包括基本操作和与其他数据结构的比较。 概述了元组的基础特性，例如不可变性、有序性和索引。通过多个实例详细解释了如何进行元组的创建和查询。
基于改进YOLOv8算法实现高精度实时安全带使用状态智能监测与预警的深度学习目标检测系统源码及完整项目实践指南_包含2300张高质量标注图像的安全带专用数据集YOLOv8目标检测.zip
最新发布
12-06
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MiniBtMaster_minibt_16940_1764966207180.zip
12-06
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本项目是一个专为Linux系统设计的自动化安装与回滚管理工具集_它包含针对MySQL数据库Redis缓存服务器以及NginxWeb服务器的一键部署脚本_通过参数化命令实现快速安装与.zip
12-06
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无线传感器网络（WSN）中的节能睡眠调度和基于树状的集群路由协议.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）
12-06
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析，重点研究其控制策略的优化方法，并通过Simulink进行仿真实现。研究内容涵盖含分布式电源的配电网中逆变器的动态响应特性、小干扰下的系统稳定性判据，以及提升稳定性的控制策略设计与验证，旨在提升新能源并网系统的稳定性和可靠性。; 适合人群：从事电力系统、新能源并网、逆变器控制等相关领域的科研人员及电气工程专业的研究生。; 使用场景及目标：① 分析跟网型逆变器在小干扰下的稳定性问题；② 设计并优化逆变器控制策略以提升系统稳定性；③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制方案的有效性。; 阅读建议：建议结合文中提供的Simulink仿真模型深入理解控制策略的设计逻辑与稳定性分析过程，重点关注系统建模、控制参数调节与仿真结果分析之间的关联，以提升实际科研与工程应用能力。
基于Bitnami官方HelmChart在Kubernetes集群中快速部署高可用MySQL数据库集群并集成phpMyAdminWeb管理界面以实现可视化数据库操作与管理的完整.zip
12-06
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优化航空公司成本并寻找最佳航线.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
from torch import nn, optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torch # 数据集类 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, file): with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: self.data = f.readlines() self.data = [line.strip().split(',') for line in self.data] def __getitem__(self, index): x = int(self.data[index][0]) # 输入数据 y = int(self.data[index][1]) # 目标数据 return torch.tensor(x, dtype=torch.float32), torch.tensor(y, dtype=torch.float32) def __len__(self): return len(self.data) # 模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.net = nn.Sequential( nn.Linear(10, 10), ) def forward(self, x): return self.net(x) if __name__ == '__main__': dataset = MyDataset('train_data.txt') model = MyModel() print(model) data = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True) model = MyModel().to('cuda') criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) n_epochs = 10 for epoch in range(n_epochs): model.train() # 训练模式 for x, y in data: x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') optimizer.zero_grad() # 设置梯度为零 pred = model(x) print(f"x:{x}") print(f"y:{y}") print(f"pred:{pred}") loss = criterion(pred, y) # 计算损失 loss.backward() # 计算梯度(反向梯度) optimizer.step() # 更新模型参数 # print(f'[{epoch + 1}/{n_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') 以上是我的代码x:tensor([40., 10., 45., 15., 35., 50., 55., 20., 25., 30.], device='cuda:0') y:tensor([ 80., 20., 90., 30., 70., 100., 110., 40., 50., 60.], device='cuda:0') pred:tensor([-40.9228, -23.0146, -22.7525, 10.2778, -19.8213, 5.3241, 2.2468, 24.8815, -11.1552, 1.0356], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([15., 30., 25., 45., 55., 40., 20., 50., 10., 35.], device='cuda:0') y:tensor([ 30., 60., 50., 90., 110., 80., 40., 100., 20., 70.], device='cuda:0') pred:tensor([24211.5664, 8633.0283, 22586.9766, 3976.1594, 17981.4492, 18973.1211, 21626.9746, 3057.3142, 12259.4131, 11827.8213], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([25., 45., 50., 55., 30., 10., 20., 35., 40., 15.], device='cuda:0') y:tensor([ 50., 90., 100., 110., 60., 20., 40., 70., 80., 30.], device='cuda:0') pred:tensor([-5092356.5000, -1805359.6250, -4746004.5000, -818315.3125, -3763448.5000, -3978626.5000, -4545977.0000, -622681.5000, -2577487.2500, -2476017.2500], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([55., 10., 45., 20., 30., 35., 50., 25., 40., 15.], device='cuda:0') y:tensor([110., 20., 90., 40., 60., 70., 100., 50., 80., 30.], device='cuda:0') pred:tensor([1.0268e+09, 3.6404e+08, 9.5698e+08, 1.6502e+08, 7.5886e+08, 8.0224e+08, 9.1664e+08, 1.2557e+08, 5.1973e+08, 4.9926e+08], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([55., 20., 45., 35., 50., 15., 30., 10., 25., 40.], device='cuda:0') y:tensor([110., 40., 90., 70., 100., 30., 60., 20., 50., 80.], device='cuda:0') pred:tensor([-2.3151e+11, -8.2080e+10, -2.1577e+11, -3.7208e+10, -1.7110e+11, -1.8088e+11, -2.0667e+11, -2.8312e+10, -1.1718e+11, -1.1257e+11], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([50., 25., 30., 35., 15., 40., 20., 55., 10., 45.], device='cuda:0') y:tensor([100., 50., 60., 70., 30., 80., 40., 110., 20., 90.], device='cuda:0') pred:tensor([4.7832e+13, 1.6958e+13, 4.4579e+13, 7.6873e+12, 3.5350e+13, 3.7371e+13, 4.2700e+13, 5.8494e+12, 2.4211e+13, 2.3257e+13], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([35., 10., 45., 20., 15., 50., 55., 30., 25., 40.], device='cuda:0') y:tensor([ 70., 20., 90., 40., 30., 100., 110., 60., 50., 80.], device='cuda:0') pred:tensor([-1.0547e+16, -3.7394e+15, -9.8300e+15, -1.6951e+15, -7.7949e+15, -8.2405e+15, -9.4156e+15, -1.2898e+15, -5.3386e+15, -5.1283e+15], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([20., 55., 50., 40., 35., 10., 30., 25., 15., 45.], device='cuda:0') y:tensor([ 40., 110., 100., 80., 70., 20., 60., 50., 30., 90.], device='cuda:0') pred:tensor([2.0787e+18, 7.3698e+17, 1.9374e+18, 3.3408e+17, 1.5363e+18, 1.6241e+18, 1.8557e+18, 2.5421e+17, 1.0522e+18, 1.0107e+18], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([45., 30., 25., 10., 35., 15., 40., 55., 50., 20.], device='cuda:0') y:tensor([ 90., 60., 50., 20., 70., 30., 80., 110., 100., 40.], device='cuda:0') pred:tensor([-4.0529e+20, -1.4369e+20, -3.7773e+20, -6.5136e+19, -2.9953e+20, -3.1665e+20, -3.6181e+20, -4.9563e+19, -2.0514e+20, -1.9706e+20], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>) x:tensor([20., 50., 10., 25., 40., 55., 30., 35., 15., 45.], device='cuda:0') y:tensor([ 40., 100., 20., 50., 80., 110., 60., 70., 30., 90.], device='cuda:0') pred:tensor([7.9816e+22, 2.8298e+22, 7.4388e+22, 1.2828e+22, 5.8988e+22, 6.2360e+22, 7.1252e+22, 9.7607e+21, 4.0400e+22, 3.8808e+22], device='cuda:0', grad_fn=<ViewBackward0>)这是运行结果，但是训练的效果远不达预期，还越来越远，这是什么情况？
08-11
在 PyTorch 线性回归模型训练过程中，如果损失逐渐增大且预测值偏离预期，通常表明训练过程出现了不稳定或发散的情况。以下是可能的原因及对应的优化方法： ### 1. 学习率设置不当 学习率是影响模型收敛性的关键超参数。若学习率过高，模型参数更新幅度过大，可能导致损失函数值在优化过程中震荡甚至发散；若学习率过低，则训练过程缓慢，可能无法有效降低损失。可以通过尝试更小的学习率，或者使用学习率调度器（如 `torch.optim.lr_scheduler`）动态调整学习率，以找到合适的更新步长[^1]。 ### 2. 数据未归一化或标准化 输入特征或目标变量的尺度差异较大时，可能导致梯度更新不稳定，进而影响模型的收敛。可以对输入数据进行归一化（如 Min-Max Scaling）或标准化（如 Z-Score），使得不同特征具有相似的量纲，从而改善训练过程的稳定性。 ### 3. 梯度爆炸问题 在某些情况下，特别是在使用较大模型或复杂损失函数时，梯度可能会变得非常大，导致参数更新剧烈，损失发散。可以在优化器中添加梯度裁剪（Gradient Clipping）机制，限制梯度的最大值，防止参数更新过大。例如，在 PyTorch 中可以使用 `torch.nn.utils.clip_grad_norm_` 或 `torch.nn.utils.clip_grad_value_` 方法。 ### 4. 初始化不当 权重初始化方式不当也可能导致训练不稳定。例如，权重初始化过大可能导致激活值和梯度迅速增长，进而导致损失发散。可以尝试使用更合理的初始化方法，如 `torch.nn.init.xavier_uniform_` 或 `torch.nn.init.kaiming_normal_`，以提高训练稳定性。 ### 5. 模型复杂度过高或过低 如果模型过于复杂（例如，使用了不必要的多层网络），可能导致训练过程难以收敛；而模型过于简单则可能无法拟合数据，导致预测值偏离预期。对于线性回归任务，建议使用单层线性模型，避免引入不必要的非线性层或过多参数。 ### 示例代码：使用梯度裁剪和学习率调度器优化训练 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义线性回归模型 class LinearRegression(nn.Module): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(1, 1) # 输入和输出均为一维 def forward(self, x): return self.linear(x) # 初始化模型、损失函数和优化器 model = LinearRegression() criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 添加学习率调度器 scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', patience=5) # 模拟训练过程 for epoch in range(100): inputs = torch.randn(100, 1) # 模拟输入数据 targets = 13 * inputs + 2 + torch.randn(inputs.shape) # 模拟目标数据 # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 应用梯度裁剪 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) # 参数更新 optimizer.step() # 更新学习率 scheduler.step(loss) if (epoch + 1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}') ``` ### 6. 检查数据质量和随机种子 确保输入数据和目标变量没有异常值或错误。可以设置随机种子（如 `torch.manual_seed(42)`）以保证实验的可重复性，并有助于调试训练不稳定的问题。 ### 7. 使用更稳定的优化器 默认的随机梯度下降（SGD）优化器可能在某些情况下不够稳定。可以尝试使用自适应优化器，如 `Adam` 或 `RMSprop`，它们通常在实践中表现更稳定，收敛速度更快。例如： ```python optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) ``` 通过以上方法，可以有效解决 PyTorch 线性回归模型训练过程中损失发散和预测值偏离预期的问题，提高模型训练的稳定性和收敛性。
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