11 2020 档案
摘要：参考： https://www.it610.com/article/1295251903365586944.htm 1.Relro：Full Relro（重定位表只读） Relocation Read Only， 重定位表只读。重定位表即.got 和 .plt 两个表。 此项技术主要针对GOT改写的
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摘要：函数实现从当前张量中从某个维度选择一部分序号的张量 tensor.select_index(dim, index) 对于一个二维张量feature： 第一个参数 参数0表示按行索引，1表示按列进行索引 第二个参数 是一个整数类型的一维tensor，就是索引的序号 二维张量举例： 三维张量举例： 另一
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摘要：torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度。 比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（3）行。 squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。 a.squeeze(dim) 就是去掉a
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摘要：0. 虚拟机安装过程 vm虚拟机储存为单个文件好，还是储存为多个文件好？ 储存为多个文件好。 多文件可以减轻压力，单文件容易造成系统负载大。单文件占用的是磁盘上的某一连续区域，读取速度快占用内存大。多文件分散在各个扇区读取速度一般但是占用内存小。 单个文件的优点是在磁盘度内容相对稳定时，其访问速度相
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摘要：首先定义一个数据表： a = pd.DataFrame({'name':['Tom','Amy','John','George'], 'sex':['male','female',np.nan,'male'], 'number':['SA1001','SA1002','SA1003','SA1004
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摘要：网站： https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/ 数据来源： https://link.zhihu.com/?target=https%3A/
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摘要：代码： def easy_conv1(img, kernal, step = 1): N = img.shape[0] # 图片边长 F = kernal.shape[0] # filter长 L = int((N-F)/step) + 1 # 输出结果边长 res = torch.zeros(L,
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摘要：自然辩证法就是研究自然界，科学技术，人类三者排列组合后的相互关系。演绎开来就是：自然界发展与科学技术发展的一般规律、人类认识和改造自然的一般方法、人类社会发展和科学技术发展的关系。我想针对这三个点分别谈谈我的看法。 首先是自然界发展与科学技术发展的一般规律。 自然界的变化显然是伴随着地球上生物种群的
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摘要：代码： def data_iter(n): for i in range(n): yield (i*i,i*i*i) for epoch in range(3): print("++++++In for Loop++++++") for a,b in data_iter(5): print("a =
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摘要：就是求： 参考自: 1: https://www.rookieslab.com/posts/fast-power-algorithm-exponentiation-by-squaring-cpp-python-implementation#brute-force-python-implementat
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