xz12345

摘要： `import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms 1. 数据加载与预处理（简化转换，加快加载） 阅读全文

摘要： PyTorch读书报告 PyTorch作为深度学习框架，以简洁易用、动态计算图为核心优势，成为科研与工程领域热门工具。书中从基础张量操作切入，讲解创建、运算及梯度计算原理，让我理解其构建神经网络的底层逻辑；进阶章节聚焦模型搭建，通过CNN、RNN等案例，展示如何用nn模块快速实现架构，结合优化器与损 阅读全文

摘要： 点击查看代码 import pygame import sys # 导入sys模块用于正确退出程序 import random # 初始化pygame pygame.init() # 定义颜色 white = (255, 255, 255) yellow = (255, 255, 102) blac 阅读全文

摘要： 点击查看代码 #5.1 字符田字格绘制 def TianZiGe(n): a = 5*n+1 for i in range(1,a+1): if i%5 == 1: print("+ " * n+"+") else: print("| " * n+"|") def main(): n = int(i 阅读全文

摘要： 点击查看代码 import random def guess_number_game(): number_to_guess = random.randint(0, 1000) attempts = 0 while True: try: guess = int(input("猜一个0到1000之间的数 阅读全文

摘要： 点击查看代码 num = 389 # 二进制 binary = bin(num) print(f"二进制: {binary}") # 八进制 octal = oct(num) print(f"八进制: {octal}") # 十进制 decimal = str(num) print(f"十进制: { 阅读全文

摘要： 点击查看代码 ```3.1 def calculate_earth_weight(current_weight): return current_weight + 0.5 def calculate_moon_weight(earth_weight): return earth_weight * 0 阅读全文

摘要： 点击查看代码 2.1 temp = eval(input("请直接输入华氏温度值: ")) C = (temp - 32) / 1.8 print("转换后的温度是{}C".format(int(C))) temp = eval(input("请直接输入摄氏温度值: ")) F = 1.8 * te 阅读全文

摘要： 点击查看代码 diet=['XIHONGSHI','HUAYECAI','HUANGGUA','NIULIU','XIAREN'] for x in range(0,5): for y in range(0,5): if not(x==y): print("{}炒{}".format(diet[x] 阅读全文

摘要： 本次调查了deeppseek，豆包，kimi这3个大模型。根据用户的使用体验来说，深度思考的话deepseek一般比较慢，需要等比较久，豆包的速度比较快，kimi的就中等。3个大模型的理解能力都差不多，但是豆包好像在手机上不会显示出比较简单的东西，比如问矩阵求解，他只是会给出一段代码，而deepse 阅读全文