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生成了一个AI算法

news 来源：原创 2025/8/21 6:07:46

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 1. 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # MNIST单通道归一化
])
train_data = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_data = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)

# 2. 模型定义
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 128), # 输入层
nn.ReLU(), # 激活函数
nn.Dropout(0.2), # 防过拟合
nn.Linear(128, 10) # 输出层（10分类）
)
def forward(self, x):
x = self.flatten(x)
return self.layers(x)

# 3. 训练配置
model = NeuralNetwork()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
batch_size = 64
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 4. 训练循环
for epoch in range(10):
for images, labels in train_loader:
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

# 5. 评估
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=256)
correct = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f'准确率: {100 * correct / len(test_data):.2f}%')

生成了一个AI算法

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 1. 数据预处理 transform transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # MNIST单通道归一化 ]) train_da…...

编程日记 2025/8/21 6:07:46

C# 使用SunnyUI控件 (VS 2019)

前言：建议下载源码，源码中包含了各种控件的用法案例。下载帮助文档: 文档预览 - Gitee.comGitee: SunnyUI: SunnyUI.NET 是基于.NET Framework 4.0、.NET8、.NET9 框架的 C# WinForm UI、开源控件库、工具类库、扩展类库、多页面开发框架。GitHub: h…...

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使用 ANSYS SIwave 求解器在 ANSYS AEDT 中预测串行通道性能并生成眼图

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模拟退火算法是一种基于概率的启发式优化算法，用于解决大规模组合优化问题，其灵感来源于金属退火过程中的物理现象。其基本原理是从一个初始解开始，然后在当前解的邻域内随机生成一个新解，如果新解的目标函数值优于当前解&#xf…...

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机器视觉框架源码——解读3（常用的资源和样式）

这是关于框架解读的第三篇文章，将结合理论和框架代码进行讲解。 WPF中的各类工件元素，都可以设置其样式，如：字体(FontFamily) 字体大小(FontSize) 背景颜色(Backgroud) 字体颜色(Foreground) 边距(Margin) 水平位置(HorizontalAlignment) 垂直位置(VerticalAlignment) 而样…...

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next中的server comonent中如何共享session

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Codeforces Round 1023 (Div. 2) (A-D)

每周至少五篇博客：(1/5) A. LRC and VIP 题意您有一个大小 n n n 的数组 a a a - a 1 , a 2 , … a n a_1, a_2, \ldots a_n a1,a2,…an 。您需要将 n n n 元素分为 2 2 2 序列 B B B 和 C C C ，以满足以下条件： 每个元素…...

编程日记 2025/8/19 3:44:35

[Survey]Remote Sensing Temporal Vision-Language Models: A Comprehensive Survey

BaseInfo TitleRemote Sensing Temporal Vision-Language Models: A Comprehensive SurveyAdresshttps://arxiv.org/abs/2412.02573Journal/Time2024 arxivAuthor北航上海AI LabCodehttps://github.com/Chen-Yang-Liu/Awesome-RS-Temporal-VLM 1. Introduction 传统遥感局限…...

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编程日记 2025/8/20 16:25:24

mysql 如何查询数据库链接日志

1，查看是否开启日志 SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE general_log; -- 查看是否开启通用查询日志（包括连接记录） 1.1，假如没开启，可以临时开启，做测试；服务重启，配置失效&#xf…...

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基于DevSecOps敏捷框架的数字供应链安全应解决方案

基于DevSecOps敏捷框架的数字供应链安全应解决方案是以“AI智能代码疫苗技术”深度赋能原创专利级“多模态SCADevSecOpsSBOM情报预警”的第四代DevSecOps数字供应链安全管理体系,在DevSecOps敏捷安全体系建设、数字供应链安全审查、开源供应链安全治理和云原生安全体系建设四大…...

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2025年北京市职工职业技能大赛第六届信息通信行业网络安全技能大赛初赛-wp

- -考试当场没做出来后面做的 misc ❯ cd misc ❯ ls num.docx num.zip ❯ unzip num.docx Archive: num.docxinflating: [Content_Types].xmlinflating: _rels/.relsinflating: word/document.xmlinflating: word/_rels/document.xml.relsextracting: word/media/image1.jp…...

编程日记 2025/8/19 1:38:00

2、实验室测控系统 - /自动化与控制组件/lab-monitoring-system

76个工业组件库示例汇总实验室测控系统开发组件这是一个专为实验室设备数据采集与分析设计的可视化测控系统组件。采用工业风格界面设计，提供了丰富的动态数据展示与分析功能，可应用于各类实验室环境中的设备监控和数据处理。功能特点多设备管理…...

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SpringBoot Starter的介绍参考： Spring Boot Starter简介-笔记-CSDN博客。这里介绍如何自定义一个springBoot Starter。 1. 项目结构创建一个 Maven 项目，结构如下： custom-spring-boot-starter-demo/ ├── custom-hello-jdk/ # jdk模…...

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CVE-2025-24813 是 Apache Tomcat 中的一个严重远程代码执行 (RCE) 漏洞，源于路径等效缺陷，允许攻击者绕过安全约束并远程执行任意代码。 CYFIRMA 的研究发现了一些活跃的漏洞利用，一些 PoC 漏洞在地下论坛上流传。攻击者利用基于 HTTP PUT 的任意文件上传、NTFS 连接漏洞利…...

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神经网络之训练的艺术：反向传播与常见问题解决之道

神经网络训练的艺术：反向传播与常见问题解决之道摘要神经网络是现代机器学习的核心工具之一，而反向传播则是其训练过程中不可或缺的算法。本文深入探讨了反向传播的工作原理以及在训练过程中常见的问题，如梯度消失、梯度爆炸、死 ReLU 单…...

编程日记 2025/8/19 3:44:10

小土堆pytorch--transform

torchvision中的transform torchvision中的transform1. transforms的使用1.1 transforms的结构及用法理论1.2 相应代码1.3 对上述代码的解释 2. 常见的transforms2.1 python 的call函数2.2 ToTensor的使用2.3 Normalize的使用2.4 Resize的使用2.5 Compose的使用2.6 RandomCrop的…...

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【Django】REST 常用类

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编程日记 2025/8/18 12:42:26

PyTorch常用命令详解：助力深度学习开发

📌 友情提示： 本文内容由银河易创AI（https://ai.eaigx.com）创作平台的gpt-4-turbo模型生成，旨在提供技术参考与灵感启发。文中观点或代码示例需结合实际情况验证，建议读者通过官方文档或实践进一步确认其准…...

编程日记 2025/8/18 21:23:41

第二章 Logback的架构（二）

Logger, Appenders 和 Layouts Appenders 和 Layouts 基于日志记录器选择性地启用或禁用日志记录请求只是其中的一部分功能。Logback允许将日志记录请求输出到多个目标。在Logback术语中，输出目标被称为Appender。目前，已经存在适用于控制台、文件、远…...

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【大数据】服务器上部署Apache Paimon

1. 环境准备在开始部署之前，请确保服务器满足以下基本要求： 操作系统: 推荐使用 Linux（如 Ubuntu、CentOS）。 Java 环境: Paimon 依赖 Java，推荐安装 JDK 8 或更高版本。 Flink 环境: Paimon 是基于 Apache Flink 的…...

编程日记 2025/8/19 3:44:04

【IP101】图像处理进阶：从直方图均衡化到伽马变换，全面掌握图像增强技术

🌟 图像增强魔法指南 🎨 在图像处理的世界里，增强就像是给图片化妆，让它展现出最佳的状态。让我们一起来探索这些神奇的增强术吧！ 📚 目录基础概念 - 图像增强的"美容院"直方图均衡化 - 光线的…...

编程日记 2025/8/18 20:14:17

【Azure Redis 缓存】关于Azure Cache for Redis 服务在传输和存储键值对(Key/Value)的加密问题

问题描述 Azure Cache for Redis 服务在传输和存储数据时是如何加密呢？ 问题回答一：关于Azure cache for Redis服务在数据传输过程中是如何加密的？ 为了确保在Azure cache for Redis和客户端应用程序之间传输的数据安全，需要启用…...

编程日记 2025/8/20 17:55:22

Cursor 被封解决方案

一、注册一个无限邮箱没事点点广告，让网站活久一点(✪ω✪) 2925邮箱-无限邮2925无限邮箱支持多种客户端收发邮件且数据安全加密多端同步。只需要注册一个账号，就能生成无限多个2925子邮箱账号，同时利用一邮多用功能对多个子邮箱邮件进行集…...

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编程日记 2025/8/19 3:43:56

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