H. Blackslex and Plants Blackslex has found solace in plants and trees amidst accumulated stress from strained relationships, stressful politics, and strenuous research. Blackslex has $n$ plants ordere…

Anaconda虛擬環(huán)境中安裝PyTorch-GPU的正確姿勢 在深度學習項目啟動階段，最讓人頭疼的往往不是模型設計，而是環(huán)境配置——明明代碼寫好了，卻因為 torch.cuda.is_available() 返回 False 而卡住；或者安裝時爆出一連串依賴沖突&…

Spatiotemporal Cooperative Spectrum Sensing of Random Arrival of Primary Signals for Cognitive UAV Communications 本文針對認知無人機通信中的頻譜感知問題，提出了一種時空加權協(xié)作頻譜感知檢測器。由于主用戶信號到達不同無人機的時間不一致，傳統(tǒng)協(xié)作檢測器性能下降…

壓電促動式氣浮間隙調(diào)節(jié)機構設計與性能分析 針對傳統(tǒng)空氣靜壓主軸氣浮間隙不可調(diào)的問題，設計了一種基于壓電堆疊與微位移放大機構的氣浮間隙調(diào)節(jié)機構。通過理論推導與仿真分析了壓電微位移放大機構及整體調(diào)節(jié)性能，并研制樣機進行實驗驗證。實驗結果表明：在120V驅(qū)動電壓下，…

融合的時代機遇?在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，云測試（Cloud Testing）和人工智能（AI）正以前所未有的速度融合，為軟件測試領域注入革命性動力。截至2025年，全球云測試市場規(guī)模已突破$120億，AI驅(qū)…

Jupyter Lab集成PyTorch環(huán)境，邊訓練邊寫技術文檔 在深度學習項目中，你是否經(jīng)歷過這樣的場景：模型跑完了，結果不錯，但回頭想整理實驗過程時卻發(fā)現(xiàn)——超參數(shù)記不清了、中間輸出沒保存、調(diào)試過程全靠回憶？更別…

一、云端測試數(shù)據(jù)的時代挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)困境的升級 傳統(tǒng)痛點：敏感數(shù)據(jù)脫敏成本高（金融/醫(yī)療行業(yè)超60%測試時間消耗于數(shù)據(jù)脫敏） 新型挑戰(zhàn)：IoT設備日均產(chǎn)生2.5QB數(shù)據(jù)，微服務架構下數(shù)據(jù)關聯(lián)復雜度指數(shù)級增長 合規(guī)壓力&#xf…

PyTorch-CUDA 基礎鏡像安全加固實踐指南 在現(xiàn)代 AI 工程體系中，一個看似簡單的命令 docker run --gpus all pytorch-cuda:v2.6 背后，往往承載著從算法研發(fā)到生產(chǎn)部署的完整鏈路。然而，當我們在享受“一鍵啟動”帶來的便利時，是否…