
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类用于处理序列数据的神经网络。 什么是序列数据?序列数据是指按照一定顺序排列的数据...
长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),与传统的 RNN 相比,在处理涉及较长距离时间依赖的...
门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)是一种改进的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决传统 RNN 在处理长序列时面临的梯度消失问题...
C++ Boost 库中的环形缓冲区(Circular Buffer)是一种数据结构,用于实现固定大小的队列,支持高效的插入和删除操作。它的主要特点是,当缓冲区...
自动混合精度是一种能够提升训练效率的方法。它通过减少训练过程中的显存使用,从而提高 batch_size 大小,加快模型训练。在 PyTorch 中张量默认使用...
Boost Interval Container Library(简称 Boost.Icl)是 Boost 库中的一个子库,专门用于处理区间(interval)...
在 C++ 中,std::thread 用于创建和管理线程,但它并不直接支持获取线程的返回结果。为了解决这个问题,我们可以使用 std::packaged_ta...
Boost.Bimap 是 C++ Boost 库中的一个组件,它提供了一种双向映射的容器,即键和值之间的双向映射。这意味着可以通过键查找值,也可以通过值查找键...
在 C++ 中,operator new 和 operator delete 是用于动态内存分配和释放的运算符。重载这两个运算符可以使你在分配或释放内存时添加额...
Blocks 是 Gradio 库中的一个用来自定义构建交互式 web app 的模块。它相较于 Interface 而言,更加底层,能够用来构建更复杂的应用。...
1. 进度条 2. 会话保持 Gradio 会话保持(Session State)是指在用户会话过程中,保存用户请求的数据。这对于需要跟踪用户状态、或在用户交互...
Gradio 包含很多预构建的组件,可作为交互界面的输入或输出控件,用一行代码即可在 Interface 或 Blocks 中使用。这些组件包括预处理步骤和后处...
在 Gradio 中,Interface 是用于构建和展示机器学习模型。通过 Interface,你可以轻松地创建一个交互式的 Web 界面,让用户能够输入数据...
Gradio 是一个用于构建机器学习模型交互式界面的 Python 库。它的主要目标是简化机器学习模型的部署和展示,使非技术用户能够轻松地与模型进行交互。 官方...
ChatInterface 是 Gradio 提供的一个专门用于构建聊天应用的类,它可以帮助你创建一个交互式的对话系统,支持用户输入和模型的实时响应。这个接口非...

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我是一名 80 后,写过多年代码,讲过很多年课,积累了丰富经验。如今,想把这些经验整理,通过我的博客分享给大家。
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