PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失 torch.nn.CrossEntropyLoss(weightNone, size_averageNone, ignore_index-100, reduceNone, reductionmean, label_smoothing0.0)功能：创建一个交叉熵损失函数： l(x,y)L{l1,…,lN}T&…

一、基本介绍主要用于查看与文件相关的一些属性。1、参数-a&#xff1a; 列出打开文件存在的进程&#xff1b; -c<进程名>&#xff1a; 列出指定进程所打开的文件&#xff1b; -g&#xff1a; 列出GID号进程详情&#xff1b; -d<文件号>&#xff1…

类模板类模板是通用类的描述&#xff0c;使用任意类型&#xff08;泛型&#xff09;来描述类的定义。使用类模板的时候&#xff0c;指定具体的数据类型&#xff0c;让编译器生成该类型的类定义。注意&#xff1a;函数模板中可以不指定具体数据类型&#xff0c;让编译器自动推到…

一、单表查询 素材&#xff1a; 表名&#xff1a;worker-- 表中字段均为中文&#xff0c;比如 部门号 工资 职工号 参加工作 等 CREATE TABLE worker ( 部门号 int(11) NOT NULL, 职工号 int(11) NOT NULL, 工作时间 date NOT NULL, 工资 float(8,2) NOT NULL, 政治面貌 v…

文章目录页锁定主机内存可分页内存函数页锁定内存函数CUDA流使用单个CUDA流使用多个CUDA流GPU的工作调度机制高效地使用多个CUDA流遇到的问题(未解决)页锁定主机内存 在之前的各个示例中&#xff0c;都是通过 cudaMalloc() 在GPU上分配内存&#xff0c;以及通过标准的C库函数 …

int CRevPlayWnd::ReceiveData() {//接收组播数据 CString msg; int status; DWORD cbRet; DWORD dFlag; int iLen; SOCKADDR_IN stSrcAddr; cbRet 0; iLen sizeof (stSrcAddr); dFlag 0; //接收组播数据&#xff0c;存放到缓冲区s…

PyTorch学习笔记&#xff1a;nn.L1Loss——L1损失 torch.nn.L1Loss(size_averageNone, reduceNone, reductionmean)功能&#xff1a;创建一个绝对值误差损失函数&#xff0c;即L1损失&#xff1a; l(x,y)L{l1,…,lN}T,ln∣xn−yn∣l(x,y)L\{l_1,\dots,l_N\}^T,l_n|x_n-y_n| l(…

目录 一、单体架构VS微服务架构 1.单体架构 ​&#xff08;1&#xff09;.单体架构的优点 &#xff08;2&#xff09;.单体架构的缺点 2.微服务架构 &#xff08;1&#xff09;微服务的特性 &#xff08;2&#xff09;微服务架构图 &#xff08;3&#xff09;微服务的优点 …