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摘要: 整理摘自:https://www.cnblogs.com/wangjian8888/p/7905176.html 1. 区别 1. delete 释放new分配的单个对象指针指向的内存; 1)对于简单类型,内存大小已确定,析构时系统可直接通过指针获取实际分配的内存空间并释放; 2)对于类对象数组,仅 阅读全文
posted @ 2019-06-06 17:53 listenviolet 阅读(958) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.linuxidc.com/Linux/2015-03/114695.htm change mode -> chmod change owner -> chown 1. chmod修改权限 对Document/目录下的所有子文件与子目录执行相同的权限变更: chmod -R 7 阅读全文
posted @ 2019-05-28 21:21 listenviolet 阅读(3728) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 查看磁盘信息 这里我需要对sda进行分区,所以要进到sda中 2. 进到欲分区磁盘中 3. 按照提示查看信息: 4. 分区 可以看到,在我的sda中,4096到209723391部分已经分给了sda1,剩余空间可以进行分区,剩余空间的起止:209723392到500118191. 5. 分区完 阅读全文
posted @ 2019-05-28 17:45 listenviolet 阅读(2027) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载:https://www.cnblogs.com/heyonggang/p/9112731.html HashTable 底层数组+链表实现,无论key还是value都不能为null,线程安全,实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable,效率低,ConcurrentHashMap 阅读全文
posted @ 2019-05-27 15:08 listenviolet 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79827006 scatter_(input, dim, index, src)将src中数据根据index中的索引按照dim的方向填进input中. 1) dim = 0,分别对每列填充: 实现原 阅读全文
posted @ 2019-05-25 22:35 listenviolet 阅读(9216) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: Iterators 对torchtext的batch实现的修改算法原理 Batching matters a ton for speed. We want to have very evenly divided batches, with absolutely minimal padding. To 阅读全文
posted @ 2019-05-24 20:11 listenviolet 阅读(519) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 可迭代对象和迭代器 https://blog.csdn.net/nightcharm/article/details/78964676 可迭代对象 对象里面含有__iter__()方法的实现,对象的__iter__()函数经调用后会返回一个迭代器,这个迭代器含有具体数据获取的实现。 迭代器 包含__ 阅读全文
posted @ 2019-05-24 20:09 listenviolet 阅读(1051) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/youyou362/article/details/72667951/ 1. 十进制负数以其补码存储在内存上 例子:-8 在内存中表示为:1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1000 验证:求-8在内存上以二进制形式1的个 阅读全文
posted @ 2019-05-23 10:19 listenviolet 阅读(1831) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. RuntimeError: "exp" not implemented for 'torch.LongTensor' class PositionalEncoding(nn.Module) 将 “0” 改为 “0.” 否则会报错:RuntimeError: "exp" not implemen 阅读全文
posted @ 2019-05-22 22:31 listenviolet 阅读(6289) 评论(16) 推荐(1) 编辑
摘要: 1. 为网络的不同部分指定不同的学习率 这里LeNet被拆解成features和classifier两个模型来实现。在训练时,可以为features和classifier分别指定不同的学习率。 对于{'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e- 阅读全文
posted @ 2019-05-18 17:19 listenviolet 阅读(1869) 评论(0) 推荐(0) 编辑