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前言 不知道有没有知道上面这个网站代表的意义！ 1990年12月20日，Berners-Lee上线了世界上第一个网站：http://info.cern.ch/包含该网站诞生的信息和轶事。这就是万维网的诞生，Tim Berners-Lee则被视为它的缔造者。 第一眼看过去，我们看到的是啥？没错，是文字。
3.3.2 选取部分张量元素 本节介绍如何选取一个张量中的部分元素，会涉及torch.Tensor类的成员方法index_select()、masked_select() 和take()，并介绍如何利用英文方括号“[]”取元素。 首先来看index_select()。这个成员
背景许多存储系统提供了创建存储卷“快照”（snapshot）的能力，以防止数据丢失。快照可以替代传统的备份系统来备份和还原主要数据和关键数据。快照能够快速备份数据（例如，创建GCE PD快照仅需要几分之一秒）， 并提供快速恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。快照还可用于
Kubernetes CSI Snapshot（下篇）目标目前在Kuberentes中，卷插件仅支持配置空的存储卷。随着新的存储功能（包括卷快照和卷克隆）的提出，因此需要支持配置卷时数据填充以。例如，可以从快照源创建卷，也可以从其他卷源克隆卷。根据创建卷的来源，有两种情况：1、卷
3.4.5 比较和逻辑运算 本节介绍逐元素比较张量大小的函数和逻辑函数。 可以直接使用Python运算符（、=、>、>=、== 和 !=）逐元素比较两个张量的大小或张量和数值之间的大小。当运算符的左操作数和右操作数不是大小相同的张量时，会使用前文描述的广播语义。比较的结果张量的元素类型为torch
2.5.4 Git管理流程图Git管理流程图如图2-70所示。图2-70 Git管理流程图
学习bytebuffer和socket nio实例 &n
深度学习是机器学习的一个分支，通过使用深度神经网络进行图像识别。深度学习模型具有多个隐藏层，能够自动学习图像的复杂特征和抽象表示。著名的深度学习框架包括TensorFlow和PyTorch。 实现图像识别的步骤 现在，让我们看一下实现图像识别和构建人工智能应用程序的一般步骤： 1. 收集和准备数据集
k均值聚类方法是一种无监督机器学习技术，用于识别数据集中的数据对象集群。有许多不同类型的聚类方法，但k -means是最古老和最平易近人的方法之一。这些特性使得在 Python
前提： 环境搭建、java环境变量、mave环境、idea环境 以下是具体的学习步骤： 1、mybatis plus（有自动生成类包以及dao层service层，daoimpl层serviceimpl层） 2、spring boot（特别注解一定记住）
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。
于各大博客编辑器中，包括CSDN。但是它的难点在于，入门门槛较高，所以在这里我计划写一篇专栏专门介绍LaTex的应用。希望能够记录我自己的学习过程，以飨读者。 在排版方面，LaTex极其专业。生成的格式一般是pdf与dvi格式。但是记得LaTex是无法生成doc或者docx的哈
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