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基与字符级RNN(Char-RNN）的人名生成
基与字符级RNN(Char-RNN）的人名生成 数据准备 创建网络 训练 训练前的准备 网络的训练 绘制损失 网络采样 练习 基与字符级RNN(Char-RNN）的人名生成 译者：@jianchengss 作者 : Sean Robertson 在 上一个教程 里我们使用RNN把名字分类到它所属的语言中, 这次我们改变一... -
调试
调试 Atom拱了一些工具来帮助你理解预料之外的行为和调试问题。这篇指南介绍了一些工具和方法用于帮助你调试，以及提供了一些提交工单（issue）时的帮助信息。 升级到最新版本 你可能遇到了在最新版本已经修复的问题。 如果你从源码中编译Atom，需要拉回（pull）master的最新版本并重新构建。 如果你使用发布版本，检查你所... -
创建版本库
把文件添加到版本库 疑难解答 小结 什么是版本库呢？版本库又名仓库（Repository），你可以简单理解成一个目录，这个目录里面的所有文件都可以被Git管理起来，每个文件的修改、删除，Git都能跟踪，以便任何时刻都可以追踪历史，或者在将来某个时刻可以“还原”。 所以，创建一个版本库非常简单，首先，选择一个合适的地方，创建一个空目录： $ mkd... -
11 ChatGPT+翻译
11 ChatGPT+翻译 11 ChatGPT+翻译 以对话的方式进行翻译 ChatGPT可以翻译小段文本，下面是一个例子。 Q：请将以下的英文文本翻译成中文： ChatGPT is underpinned by a large language model that requires massive amounts of data to fu... -
Harmony OS物联网应用开发实战
Harmony OS物联网应用开发实战 课程目录 直播回放 套件简介 许可与版权 反馈与改进 支持我们 参考链接 Harmony OS物联网应用开发实战 《Harmony OS物联网应用开发实战》课程资料（包含代码） 持续更新中，欢迎点右上角的 Star 关注本项目 课程目录 第一章 从零开始搭建HarmonyOS开发环境 ... -
HTTP 状态码详解：分类拆解 + 场景排错，开发者必备
HTTP 状态码详解：分类拆解 + 场景排错，开发者必备（附速查表） 一、先搞懂：HTTP 状态码的分类逻辑（避免混淆） 二、按类别拆解：高频状态码 + 场景避坑 （一）1xx 信息响应：少见但关键，主要用于 “中间确认” （二）2xx 成功响应：核心是 “请求正常处理”，重点区分细节差异 （三）3xx 重定向：最容易用错，重点区分 “临时 / 永久”... -
PyTorch 中的命名张量简介（原型）
PyTorch 中的命名张量简介（原型） 基础知识：命名维度 访问器和归约 名称推断 广播 矩阵乘法 新行为：按名称显式广播 新行为：按名称展平或取消展平维度 Autograd 支持 其他受支持的（和不受支持的）功能 更长的例子：多头关注 运行示例 总结 PyTorch 中的命名张量简介（原型） 原文：https://pyto... -
单机模型并行最佳实践
单机模型并行最佳实践 基本用法 将模型并行应用于现有模块 通过流水线输入加快速度 单机模型并行最佳实践 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html 作者 ：Shen Li 模型并行在分布式训练技术中被广泛使用。 先前的帖子已经解... -
Caddy
Caddy 操作场景 前提条件 操作步骤 步骤一：配置 PHP 安装扩展 安装 PHP 函数 步骤二：下载并解压 Discuz！Q 安装包 步骤三：配置 Caddy root 配置 步骤四：初始化安装 Discuz! Q 步骤五：添加计划任务 Caddy 操作场景 本文档将指导您如何在已安装 Caddy 的 Linux 服务器上...
