pytorch

LlamaIndex之核心概念及部署以及入门案例LlamaIndex 是一个用于 LLM（大型语言模型）应用程序的数据框架，用于注入、结构化并访问私有或特定领域数据。它提供了一套完整的工具链，帮助开发者构建基于 LLM 的应用。

Anaconda虚拟环境，完全使用conda install命令安装所有包，使用conda install pytorch我的cuda版本最开始是cuda12.9，但由于 CUDA 12.9 是较新版本，目前主流的 conda 镜像源（包括您配置的清华源）尚未收录或完整收录其预编译包。

AI大模型入门1.1-python基础-数据结构https://space.bilibili.com/70431433?spm_id_from=333.1007.0.0

PyTorch 张量维度处理详解在深度学习中，张量维度处理是核心能力，尤其是多模态融合、序列建模或 CNN 特征提取中。PyTorch 中许多函数都有 dim 参数，它们的行为都是基于维度的索引进行操作。理解这些函数可以帮你系统掌握维度操作。

【PyTorch】 nn.TransformerEncoderLayer 详解在 Transformer 架构中，编码器层（Encoder Layer）是处理序列的核心模块，它能捕捉序列内部依赖，并提取每个 token 的高阶特征。在 PyTorch 中，nn.TransformerEncoderLayer 实现了这个层。本文将从源码层面、数学原理和实际张量流动三个角度做解析。

山土成旧客

【Python学习打卡-Day44】站在巨人的肩膀上：玩转PyTorch预训练模型与迁移学习各位伙伴们，大家好！如果说之前我们从零开始搭建 CNN 是在“手动锻造兵器”，那么今天，我们将学习如何 wield (挥舞) 一把已经由无数大师千锤百炼过的“神器”——预训练模型。Day 44 的主题是迁移学习 (Transfer Learning)，这是一个能让我们以极低的成本，在自己的数据集上达到惊人效果的强大范式。

星河天欲瞩

【深度学习Day1】环境配置（CUDA、PyTorch）紧张的秋季学期结束了，趁着这个时间学点深度学习吧！参考资料：动手学习深度学习本栏目为学习记录，可能与原教程有出入，仅供参考！知识体系如下：

【深度学习小课堂】| torch | 升维打击还是原位拼接？深度解码 PyTorch 中 stack 与 cat 的几何奥义在 PyTorch 的张量操作中，torch.cat (concatenate) 和 torch.stack 是两个最高频出现的“兄弟”函数。初学者往往觉得它们都能合并张量，但在构建复杂的神经网络（如 SKNet、特征融合模块）时，选错函数往往会导致维度冲突或逻辑错误。

《从零到实战：基于 PyTorch 的手写数字识别完整流程解析》随着深度学习技术的快速发展，各类深度学习框架不断涌现。这些框架对底层数学运算、模型训练流程以及硬件加速进行了高度封装，大大降低了深度学习的使用门槛。目前，深度学习领域中应用最为广泛的框架主要包括 PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet 等。

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知乎的哥廷根数学学派

基于物理引导和不确定性量化的轻量化神经网络机械退化预测算法（Python）算法正在完善中算法正在完善中核心是通过融合物理模型和深度学习进行机械退化轨迹预测和不确定性量化。首先对原始振动信号提取时频域特征，与运行时间、温度等物理变量共同构成输入向量；然后加载预训练的多架构神经网络模型（包括CFC、LTC、TCN、LSTM等），这些模型均集成了物理退化方程的约束项；接着在不同工况（正常/内圈/外圈故障）的轴承数据集上进行性能验证，包括：消融实验（验证物理引导、动态权重等模块的有效性）、域内泛化测试、零样本跨数据集（XJTU-SY）测试、噪声鲁棒性评估（FGSM对抗攻击）以及多种不确

pytorch深度学习笔记17目录摘要1.参数初始化常数初始化秩初始化正态分布初始化均匀分布初始化Xavier初始化（Glorot初始化）

梨子串桃子_

推荐系统学习笔记 | PyTorch学习笔记在PyTorch中，Dataset是一个抽象基类，其规定了所有数据集必须具备两个功能：__len__：告诉模型这里一共有多少张图

python 格式化输出详解（占位符：%、format、f表达式要实现字符串的拼接，使用占位符是的一种高效、常用的方式。举个例子，下面是不使用占位符的一种写法，直接使用加号拼接字符串

知乎的哥廷根数学学派

基于卷积特征提取和液态神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测算法（python）代码实现了一个完整的航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测系统，使用NASA C-MAPSS数据集进行训练和评估。系统首先加载四个不同工况条件下的发动机退化数据集（FD001-FD004），对原始数据进行预处理，包括去除静态传感器、特征归一化和序列化处理。然后构建了一个混合神经网络模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和液态神经网络（LNN）的动态时序建模能力。CNN部分通过一维卷积层和池化层提取传感器数据的局部特征，LNN部分则使用液态神经微分方程对时序动态进行建模。模型在训练阶段采用滑动

【PonitNet++】1. 从数据到方法：点云技术核心知识全景梳理PonitNet++（PyTorch版）点云（Point Cloud）是通过激光雷达、深度相机等传感器采集的三维空间中点的集合，是三维数据的核心表现形式之一。以下从点云数据包含的信息和2.5D与3D点云的区别两方面详细讲解

RTX pro 6000 black well最新架构下安装 PyTorch CUDA - 解决 sm_120 兼容性问题先查询自己的服务器和目前安装torch的版本号，以及服务器支持的架构是什么。我的输出是：运行程序后出现以下问题：

（YOLO前置知识点）神经网络、Pytorch、卷积神经网络CNN因为我发现B站所有的yolo的视频教学都止步于【数据准备】、【模型预测推理】、【模型训练】、【模型验证】就结束了，可能有的会再教一下opencv结合着实战

知乎的哥廷根数学学派

基于数据驱动的自适应正交小波基优化算法（Python）代码实现了一个基于数据驱动的自适应正交小波基优化算法，主要功能包括：1. 数据生成与初始化：生成高斯白噪声数据集（32×1000矩阵）

知乎的哥廷根数学学派

基于多物理约束融合与故障特征频率建模的滚动轴承智能退化趋势分析（Pytorch）算法实现了深度融合物理机理与数据驱动的滚动轴承智能退化趋势分析。首先从轴承振动信号中提取RMS均方根值和最大值作为关键退化特征，并准确确定故障起始时间点；接着构建包含赫兹接触理论、缺陷增长动力学和故障特征频率分析的多物理约束模型，其中特别加入了基于轴承几何参数和转速的故障特征频率计算，包括外圈故障频率、内圈故障频率、滚动体故障频率和保持架频率，以及随缺陷尺寸变化的频率能量分布模型；然后设计物理约束的指数退化神经网络模型，在损失函数中引入数据拟合误差、物理一致性约束、动力学约束和频率特性约束的多目标优化框架