Wel to Juruo's Blog-优快云博客

12-12

4050

首先关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service centos7关机后设置处理器数量和下面3个选项都勾上在参考这篇博客安装 minikubehttps://my.oschina.net/u/228832/blog/3079150 然后 minikube dashboard 出现如下片段就说明安装成功拉 * Verifying da...

Let's Encrypt申请免费的ssl证书(HTTPS)并配置Tomcat

qq_39429962的博客

09-26

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1,下载Let's Encrypt Windows认证客户端 http://files.cnblogs.com/files/teamblog/letsencrypt-win-simple.V1.9.1.zip 2,解压缩,打开letsencrypt.exe 3,设置提醒邮箱 4,按Y同意条款 5,按M方式认证 6,在你想要上https的域名的后台文件里,加入对"/.wel...

Vscode 远程连接出现Could not establish connection to

weixin_42559014的博客

05-19

990

Vscode 远程连接出现Could not establish connection to

How to Evaluate the Performance of Machine Learning Algorithms with Resampling

u011868279的博客

05-27

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How to Evaluate the Performance of Machine Learning Algorithms with Resampling

K8S创建ReplicaSet控制器示例

WEL测试

05-15

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ReplicaSet

S25FL256S介绍及FPGA实现思路

qq_43557686的博客

11-16

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S25FL-S 系列 FLASH 介绍，以及 FPGA 实现思路

HDU 5619 Jam's store

dingzapeng6992的博客

02-03

169

Jam's store Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 61Accepted Submission(s): 18 Problem Description Jam didn't study wel...

Wel-omeToMariEl

03-27

welcome_to_mari_el 一个新的Flutter应用程序。入门该项目是Flutter应用程序的起点。如果这是您的第一个Flutter项目，那么有一些资源可以帮助您入门：要获得Flutter入门方面的帮助，请查看我们的，其中提供了...

WEL2304_Student_Lab_Guide_WiNG5_2_RA_10272011(1).pdf

08-28

WEL2304 部署 WLAN 解决方案 Wi‐NG 5 实验指南 RFS4000 或符合以下要求的任何其他 RFS o 安装了大于 0 的 AP 许可证 [RFS400 上默认已有 6AP 许可证] o 安装了高级安全许可证 [RFS4000 上的默认已有许可证 o 安装...

基于 Spring Spring MVC Spring By Shiro 的 WeL.zip

12-07

从给定的文件信息中，我们可以提取出关于一个使用Spring框架栈实现的Java Web应用的详细知识点。Spring框架是由Rod Johnson创建的一个开源的应用框架，旨在简化企业级应用的开发。Spring框架提供了全面的编程和配置...

Linux性能优化-内存篇_WEL.pdf

09-15

Linux性能优化-内存篇在Linux系统中，性能...* 《Linux Performance Optimization》 by WEL * 《Linux内存管理》 by Linux Kernel Documentation * 《Understanding Linux Virtual Memory》 by IBM DeveloperWorks

【微信小程序源码】小程序官方Demo.zip

09-06

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041

体育赛事摘要数据集构建与自然语言处理技术应用_基于人工标注的大规模体育赛事评论文本与新闻文本摘要数据集SGSum_提供高质量训练集验证集测试集用于学术研究支持文本摘要模型开发与评估.zip

最新发布

09-06

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【微信小程序源码】医疗床位查询小程序.zip

09-06

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041

bedrock-core-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip

09-06

1、压缩文件中包含：中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

【微信小程序源码】艺术.zip

09-06

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041

resilience4j-circuitbreaker-1.7.1.jar中文-英文对照文档.zip

09-06

1、压缩文件中包含：中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

pytorch的ｗｅｌ

02-26

### PyTorch 权重初始化在构建神经网络时，合适的权重初始化对于训练过程至关重要。不恰当的初始权重可能导致梯度消失或爆炸等问题，从而阻碍模型收敛。 #### 使用 `torch.nn.init` 进行权重初始化 PyTorch 提供了多种内置的方法来初始化张量中的数值，这些方法可以通过 `torch.nn.init` 模块访问[^1]。例如： ```python import torch.nn as nn import torch.nn.init as init def weights_init(m): if isinstance(m, nn.Conv2d): init.xavier_uniform_(m.weight.data) if m.bias is not None: init.constant_(m.bias.data, 0.0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): init.constant_(m.weight.data, 1.0) init.constant_(m.bias.data, 0.0) # 应用于整个模型 model = MyModel() model.apply(weights_init) ``` 这段代码展示了如何定义一个自定义函数 `weights_init()` 并将其应用于整个模型实例。这里使用了 Xavier 均匀分布初始化卷积层权重，并设置了批标准化层的参数。 #### 正交初始化另一种常见的做法是在循环神经网络（RNNs）中采用正交初始化以保持激活值尺度稳定。这有助于缓解长期依赖问题带来的挑战: ```python for m in model.modules(): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.orthogonal_(m.weight) ``` 此段代码遍历模块并仅当遇到线性变换或二维卷积操作符时应用正交化处理其权重组件[^2]。 #### 稀疏初始化稀疏初始化是一种特殊形式，其中大多数连接被设为零而少数随机选取的位置赋予非零值。这种方法可以减少计算复杂性和内存占用的同时维持一定水平的表现力: ```python sparse_connections = 10 for param in parameters_to_initialize: shape = param.size() sparsity_mask = torch.zeros(shape).bernoulli_(p=sparse_connections / np.prod(shape)) sparse_weights = torch.randn_like(param) * sparsity_mask with torch.no_grad(): param.copy_(sparse_weights) ``` 上述实现方式创建了一个二元掩码矩阵，它决定了哪些位置应该保留非零元素；接着通过标准正态分布采样得到实际要赋给那些选定位置的具体数值[^3]。