一、torchvision主要包括一下几个包： vision.datasets : 几个常用视觉数据集，可以下载和加载，这里主要的高级用法就是可以看源码如何自己写自己的Dataset的子类vision

1.零维张量，又叫做标量 2.一维张量，没有行和列的概念，只有长度 3.二维张量，行和列，几行几列 4.三维张量，行、列、深度 https://www.jianshu.com/p/f34457c222

1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: s

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。 举例：

nn.Linear()：用于设置网络中的全连接层，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量 一般形状为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下

https://pytorch123.com/ThirdSection/SaveModel/ 这个链接非常的详细！ 1、#保存整个网络 torch.save(net, PATH) # 保存网络中的参数

修改resnet最后的全连接层输出大小： resnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) for param in resnet.param

注释和代码同一行的，需要离代码至少两个空格，井号后加一个空格再写注释

class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)[source]

前言 平面设计的基础是排版, 字体, 颜色. 许多年前我第一次接触 design theory 学的就是颜色, 色轮. 身为一名网页开发人员, 学习一下设计是很有必要的. 但也不需要把成为设计师当作目

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前言 有一种布局方式叫 Layout Grid 网格布局. 在 Figma – Layout Grid 有介绍过. 在 RWD 概念篇 也有讲到过 要实现这种布局, 可以

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前言 由于之前那篇有点长, 而且色轮很重要, 所以独立写一篇呗. 参考: 一文看懂色轮 Youtube – 03 色彩 （什么是色相、纯度、明度、色环、补色？怎样配色？） Youtube –

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着名市场研讨公司IHSiSuppli的一项最新调查显示，由于中国重要电信运营商均准备晋级效力，中国对4G手艺的LTE搜集投资额往年无望增进一倍，达到1亿美元，2014年中国投资4G搜集13亿美元。

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排序： 在结构体里面排序是很灵活的，可以满足很多情况 数组的： bool cmp(int a,int b) { return a>b; } vector <int> p[M]; in

暴力匹配，找到第一个。 s.find("string");

Moamen and Ezzat are playing a game. They create an array aa of nn non-negative integers where every

这里我们把问题简化一下：首先假设两个功能模块如果接受同样的输入，总是给出同样的输出，则它们就是功能重复的；其次我们把每个模块的输出都简化为一个整数（在 int 范围内）。于是我们可以设计一系列输入，检