在聊微服務(wù)、注冊中心、數(shù)據(jù)庫選型時，總有人冒出一句：“這個系統(tǒng)是 CP 的，那個是 AP 的?！?聽起來很專業(yè)，但 CAP 到底是什么？為什么它成了分布式系統(tǒng)的“第一性原理”？今天我們就把它掰開揉碎講清楚。一、…

更差的閱讀體驗打 abc 打到的質(zhì)量最高的一道題，感覺學(xué)到了很多東西。樹是一個二分圖。考慮 flow。 將 \(\texttt{RGB}\) 映射成數(shù)字。我們把樹按照深度分成左部點和右部點。 我們考慮把一個點拆成三個，左部點 \(u\) …

目錄 5.1 路徑及其應(yīng)用方法 5.1.1 路徑的基本知識 1.鋼筆工具組 2.路徑選擇工具組 3.路徑面板 5.1.2 路徑的繪制技巧 1. 使用鋼筆工具繪制路徑 2. 使用自由鋼筆工具建立路徑 5.1.3 路徑的編輯 1. 路徑的編輯 2. 路徑與選區(qū)間的轉(zhuǎn)換 （1）路徑轉(zhuǎn)…

利用 conda env export 生成可復(fù)現(xiàn)的 PyTorch 環(huán)境文件 在深度學(xué)習(xí)項目中，最令人頭疼的問題之一莫過于“在我機(jī)器上明明能跑”的尷尬局面。模型訓(xùn)練完成、代碼提交、文檔寫好，結(jié)果合作者或評審者拉下代碼后卻因為環(huán)境不一致導(dǎo)致依賴沖突、版本錯亂&#…

在Miniconda環(huán)境中集成MLflow跟蹤實驗結(jié)果 在機(jī)器學(xué)習(xí)項目的開發(fā)過程中，一個常見的困境是：明明在本地訓(xùn)練時模型表現(xiàn)優(yōu)異，但換一臺設(shè)備或幾天后再運行，結(jié)果卻大相徑庭。這種“在我機(jī)器上能跑”的問題，往往源于環(huán)境依賴…

Jupyter Notebook嵌入Matplotlib動態(tài)圖表展示訓(xùn)練進(jìn)度 在深度學(xué)習(xí)項目開發(fā)中，最讓人焦慮的莫過于“黑箱訓(xùn)練”——啟動腳本后只能干等幾個小時，最后才發(fā)現(xiàn)模型早已收斂停滯甚至發(fā)散。有沒有一種方式，能讓我們像駕駛艙里的飛行員一樣&#xff…

這個項目屬于哪個課程 2025綜合設(shè)計——多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與融合應(yīng)用綜合實踐組名、項目簡介 組名：項目需求：隨著個性化旅游需求的爆發(fā)式增長，傳統(tǒng)碎片化的信息獲取與行程管理方式已無法滿足用戶對效率與深度的雙重追…

在Jupyter中繪制PyTorch模型訓(xùn)練曲線的Matplotlib實踐 在深度學(xué)習(xí)實驗中，我們經(jīng)常面對這樣的場景：終端里一串串跳動的損失值和準(zhǔn)確率數(shù)字不斷刷新，卻難以判斷模型是否真正收斂、是否存在過擬合，或者訓(xùn)練過程是否穩(wěn)定。尤其當(dāng)調(diào)整學(xué)…