歆渊
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最新评论
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pf8123829456：
你好，文中的地址访问不了，我想下载个最新的包，能给我发个或者给 ...
通过SSH的交互式Java应用开发和管理 -
congdepeng：
代码既文档 还是 文档既代码。DSL!
关于”代码既文档“的新思考 -
huhang1986：
追求终极根本的简单原理。
我正在思考这些问题。
并有一点想 ...
做事境界几步走 -
huhang1986：
文档是代码的冗余，所以同时维护代码和文档很痛苦。
关于”代码既文档“的新思考 -
huhang1986：
计算机得发展也就这些年，还有很远的路要走吧...
计算机系统复杂性难免，准备找机会学习逻辑语，寻找突破之道
通灵的障碍
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Spring Boot特点： 1、创建一个单独的Spring应用程序； 2、嵌入式Tomcat，无需部署WAR文件； 3、简化Maven配置； 4、自动配置Spring； 5、提供生产就绪功能，如指标，健康检查和外部配置； 6、绝对没有代码生成和XML的配置要求；第一章 绪 论 1 1.1背景及意义 1 1.2国内外研究概况 2 1.3 研究的内容 2 第二章 关键技术的研究 3 2.1 相关技术 3 2.2 Java技术 3 2.3 ECLIPSE 开发环境 4 2.4 Tomcat介绍 4 2.5 Spring Boot框架 5 第三章 系统分析 5 3.1 系统设计目标 6 3.2 系统可行性分析 6 3.3 系统功能分析和描述 7 3.4系统UML用例分析 8 3.4.1管理员用例 9 3.4.2用户用例 9 3.5系统流程分析 10 3.5.1添加信息流程 11 3.5.2操作流程 12 3.5.3删除信息流程 13 第四章 系统设计 14 4.1 系统体系结构 15 4.2 数据库设计原则 16 4.3 数据表 17 第五章 系统实现 18 5.1用户功能模块 18 5.2
内容概要：本文作为PyTorch的入门指南，首先介绍了PyTorch相较于TensorFlow的优势——动态计算图、自动微分和丰富API。接着讲解了环境搭建、PyTorch核心组件如张量（Tensor）、autograd模块以及神经网络的定义方式（如nn.Module），并且给出了详细的神经网络训练流程，包括前向传播、计算损失值、进行反向传播以计算梯度，最终调整权重参数。此外还简要提及了一些拓展资源以便进一步探索这个深度学习工具。 适用人群：初次接触深度学习技术的新学者和技术爱好者，有一定程序基础并希望通过PyTorch深入理解机器学习算法实现的人。 使用场景及目标：该文档有助于建立使用者对于深度学习及其具体实践有更加直观的理解，在完成本教程之后，读者应当能够在个人设备上正确部署Python环境，并依据指示独立创建自己的简易深度学习项目。 其他说明：文中所提及的所有示例均可被完整重现，同时官方提供的资料链接也可以方便有兴趣的人士对感兴趣之处继续挖掘，这不仅加深了对PyTorch本身的熟悉程度，也为未来的研究或者工程项目打下了良好的理论基础和实践经验。
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