torch.cuda.is_available()在colab中返回false_在Ubuntu20.04上安装适当版本的CUDA和CuDNN后，torch.cuda.is_available()返回FALSE_授权在表单请求中返回false - 腾讯云开发者社区

, $curlPost);//提交的参数 $data = curl_exec($curl);//运行curl curl_close($curl); return $data; } 调用的时候返回结果为...bool(false) 我们在curl_exec函数前面通过curl_error($curl)获取错误也是 string(0) "" 空字符串。...$curl, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, false); 如果curl请求的地址中含有空格也会返回false的，这块也要格外注意。...之前还遇到过一个返回false打印curl_error($curl)得到的是如下错误 string(39) "Problem (2) in the Chunked-Encoded data" bool(...curl_setopt($curlp, CURLOPT_HTTP_VERSION, CURL_HTTP_VERSION_1_1); 以上所述是小编给大家介绍的php中curl返回false的解决办法详解整合

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Java中 30.1 == 0.3 返回值 false* ，1*0.3 == 0.3 返回值 true

); System.out.println(4*0.1==0.4); System.out.println(1*0.3); System.out.println(1*0.3 == 0.3); 结果： false...false 0.30000000000000004 0.4 true 0.3 true 0.1*3的结果是浮点型，也就是0.30000000000000004，但是有的计算结果不是的，比如4

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在点云上进行深度学习：在Google Colab中实现PointNet

图片来自：arxiv 2.实施在本节中，将重新实现分类模式从原来的论文在谷歌Colab使用PyTorch。...在.off文件之一中划分网格。使用plotly创建如您所见，这是一张床但是，如果摆脱了面，只保留了3D点，它看起来就不再像床了！ ? 网格顶点实际上曲面的平坦部分不需要任何点即可进行网格构建。...知道对象可以具有不同的大小，并且可以放置在坐标系统的不同部分中。所以翻译的对象原点从它的所有点减去均值和正常化的点到单位球。...图片来自：arxiv 开始在PyTorch中实现它：首先，张量将具有大小(batch_size, num_of_points, 3)。...通过一个简单的训练循环，在13个历时之后，可以达到85％的总体验证准确性，而原始工作中 40个班级的验证准确性为89％。这里的重点是实施完整模型，而不是真正获得最佳分数。

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在set中已经存在，返回

map中元素的操作函数声明功能介绍pair insert ( const value_type& x )在map中插入键值对x注意x是一个键值对，返回值也是键值对：iterator...void clear ( )将map中的元素清空iterator ﬁnd ( const key_type& x )在map中插入key为x的元素，找到返回该元素的位置的迭代器，否则返回endconst_iterator...ﬁnd ( const key_type& x ) const在map中插入key为x的元素，找到返回该元素的位置的const迭代器，否则返回cendsize_type www.laipuhuo.com...count ( const key_type& x ) const返回key为x的键值在map中的个数，注意map中key是唯一的，因此该函数的返回值要么为0，要么为1，因此也可以用该函数来检测一个key...是否在map中当key已存在时，insert插入失败[] 支持查找，插入，修改【总结】map中的的元素是键值对map中的key是唯一的，并且不能修改默认按照小于的方式对key进行比较map中的元素如果用迭代器去遍历

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在 Typescript 中推断函数返回类型

假设 doFunkyStuff 返回一个 Promise，则 AppFunkyStuff 可以这样定义。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...假设 doFunkyStuff 返回一个 Promise，则 AppFunkyStuff 可以这样定义。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。...在之前的版本中，实现相同效果可能有些棘手。总结这个提示只是 TypeScript 提供的众多功能中的冰山一角。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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【说站】splitlines在python中返回列表

splitlines在python中返回列表说明 1、splitlines()方法用于按照换行符(\r、\r\n、\n) 分割。...2、返回一个是否包含换行符的列表，如果参数keepends为False，则不包含换行符。如果为True，则包含换行符。返回值返回是否包含换行符的列表。...True) # 带换行符的列表 print(list2) print(list2[0], list2[1], list2[2], sep='') # 使用sep去掉空格以上就是splitlines在python...中返回列表的方法，在列表的操作中有时候会遇到，大家可以对基本用法进行了解。

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在PHP中为什么in_array(0, )返回true

在PHP中，数据会自动转换类型后再进行比较。...直观上看，0没有在数组['a', 'b', 'c']中，也不会等于abc这个字符串。那怎么会返回true呢？ 1 类型转换原因就在于，在比较前，PHP做了类型转换。...// 返回false 0 === 'abc' // 返回false 强制做类型比较，这样就能拿到精确的结果。...它们是不会转换成int型的，所以结果是这样的： in_array(null, ['a', 'b', 'c']) //返回false in_array(false, ['a', 'b', 'c'])...//返回false 4 数组中有true 另外一个看起来比较奇怪的现象： in_array('a', [true, 'b', 'c']) // 返回bool(true)，相当于数组里面有字符

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在vue中如何监听移动端的返回键

环境：vue.js+vant 问题：首页列表和分类页的列表用的同一个页面，页面区分用的是本地缓存，希望在分类页点击返回的时候，执行清除缓存，刷新页面解决原理：利用history和浏览器刷新popstate...状态去实现每一次返回都会去历史记录回退 -1 所以就在进入页面之前往历史记录里面多记录一次当前页面的链接。...history.pushState(null, null, document.URL); window.addEventListener('popstate', this.refreshFn, false...);//false阻止默认事件 } }, 2、页面销毁时，取消监听。...否则其他vue路由页面也会被监听 destroyed(){ window.removeEventListener('popstate', this.refreshFn, false);//false

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在 React 16 中从 setState 返回 null 的妙用

概述在 React 16 中为了防止不必要的 DOM 更新，允许你决定是否让 .setState 更来新状态。在调用 .setState 时返回 null 将不再触发更新。...React 16 对状态性能进行了改进，如果新的状态值与其现有值相同的话，通过在 setState 中返回 null 来防止来触发更新。 ?...解决方案以下是我们将要遵循的步骤，来防止不必要的重新渲染：检查新的状态值是否与现有值相同如果值相同，我们将返回 null 返回 null 将不会更新状态和触发组件重新渲染首先，在 app 组件的...我在下面的两个 GIF 中突出显示了 React DevTools 中的更新： ? 没有从 setState 返回 null ?...总结本文介绍了在 React 16 中怎样从 setState 返回 null。我在下面的 CodeSandbox 中添加了 mocktail 选择程序的完整代码，供你使用和 fork。

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【Kotlin 协程】Flow 异步流 ① ( 以异步返回返回多个返回值 | 同步调用返回多个值的弊端 | 尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 | 协程中调用挂起函数返回集合 )

文章目录一、以异步返回返回多个返回值二、同步调用返回多个值的弊端三、尝试在 sequence 中调用挂起函数返回多个返回值四、协程中调用挂起函数返回集合一、以异步返回返回多个返回值 ----...在 Kotlin 协程 Coroutine 中 , 使用 suspend 挂起函数以异步的方式返回单个返回值肯定可以实现 , 参考【Kotlin 协程】协程的挂起和恢复 ① ( 协程的挂起和恢复概念...sequence 中调用挂起函数返回多个返回值 ---- 尝试使用挂起函数 kotlinx.coroutines.delay 进行休眠 , 这样在挂起时 , 不影响主线程的其它操作 , 此时会报如下错误...SequenceScope 类上 , 有一个 @RestrictsSuspension 注解 , RestrictsSuspension 注解的作用是限制挂起 , 在该类中不能调用其它的挂起函数 ,...---- 如果要以异步方式返回多个返回值 , 可以在协程中调用挂起函数返回集合 , 但是该方案只能一次性返回多个返回值 , 不能持续不断的先后返回多个返回值 ; 代码示例 : package

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【pytorch-ssd目标检测】可视化检测结果

www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550471.html 测试自己创建的数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550566.html 还是以在谷歌...colab上为例： cd /content/drive/My Drive/pytorch_ssd 导入相应的包： import os import sys module_path = os.path.abspath...torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor') from ssd import build_ssd 加载谷歌网盘： from google.colab...使用模型进行预测： xx = Variable(x.unsqueeze(0)) # wrap tensor in Variable if torch.cuda.is_available():..., pt[3]-pt[1]+1 color = colors[i] currentAxis.add_patch(plt.Rectangle(*coords, fill=False

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pytorch读取一张图像进行分类预测需要注意的问题(opencv、PIL)

读取图像一般是两个库：opencv和PIL 1、使用opencv读取图像 import cv2 image=cv2.imread("/content/drive/My Drive/colab notebooks...print(image.shape) (490, 410, 3) 2、使用PIL读取图像 import PIL image=PIL.Image.open("/content/drive/My Drive/colab...glob import numpy as np import torchvision.transforms as transforms device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available...() else 'cpu') model=torchvision.models.resnet18(pretrained=False) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features...,4,bias=False) model.to(device) model.eval() save_path="/content/drive/My Drive/colab notebooks/checkpoint

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使用GPU训练模型

以下是一些和GPU有关的基本操作汇总在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...可点击如下链接，直接在colab中运行范例代码。...《torch使用gpu训练模型》 https://colab.research.google.com/drive/1FDmi44-U3TFRCt9MwGn4HIj2SaaWIjHu?...gpu上 net = nn.Linear(2,1) print(next(net.parameters()).is_cuda) net.to("cuda:0") # 将模型中的全部参数张量依次到GPU上...其对应的CPU训练模型代码参见《6-2,训练模型的3种方法》本例仅需要在它的基础上增加一行代码，在model.compile时指定 device即可。 1，准备数据 !

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在 Laravel 中当 MySQL 异常宕机时强制返回空数据

业务常规的查询逻辑如下: 从redis中获取数据, 有则返回当第一步redis无数据, 去MySQL查询数据把第二步查询到的数据写入redis 返回数据问题分析 redis当然不会有问题, 问题是在第二步的时候...])) { // 记录日志, 通知xxx // Log::error($e); // 强制返回空集合

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120种小狗图像傻傻分不清？用fastai训练一个分类器

和之前文章中的两个物种（猫和狗）的分类略有不同，这次使用的数据集全部是狗，需要把这些狗分到不同的类别中。也就是说，图片之间特征的区别的差异要比之前猫和狗分类的来的更加细微。...1.在colab的作业本中配置fastai的环境 !...5.验证GPU torch.cuda.is_available() #True torch.backends.cudnn.enabled #True 6.解压缩文件 !...8.查看狗的类别 labels_df.pivot_table(index='breed',aggfunc=len).sort_values('id',ascending=False) 这里可以看到一共有...可以看到，在最后一个epoch时候，我们的精度在89%。当然我们还可以继续调优：）或者直接从零开始对每一层权重的训练，这都是可以的。

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在Java中为什么不同的返回类型不算方法重载？

本文已收录《Java常见面试题》：https://gitee.com/mydb/interview 方法重载是指在同一个类中，定义了多个同名方法，但每个方法的参数类型或者是参数个数不同就是方法重载...从方法签名的组成规则我们可以看出，方法的返回类型不是方法签名的组成部分，所以当同一个类中出现了多个方法名和参数相同，但返回值类型不同的方法时，JVM 就没办法通过方法签名来判断到底要调用哪个方法了，如下图所示...：那为什么返回类型不能做为方法签名的一部分呢？...总结在同一个类中定义了多个同名方法，但每个方法的参数类型或者是参数个数不同就是方法重载。方法重载的典型使用场景是 String 中的 valueOf 方法，它有 9 种实现。...方法返回类型不能作为方法重载的依据，因为它不是方法签名的组成部分。

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【猫狗数据集】对一张张图像进行预测（而不是测试集）

html epoch、batchsize、step之间的关系：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html 首先我们上传一些图片到image文件夹中：...接着在test文件夹中新建一个test_from_image.py。...glob import numpy as np import torchvision.transforms as transforms device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available...,2,bias=False) model.to(device) model.eval() save_path="/content/drive/My Drive/colab notebooks/output...将【高，宽，通道】要转换成【通道，高，宽】的格式输入的是【batchsize，C，H，W】，因此我们要增加一个batchsize维度之前训练好的模型是使用cuda()，因此要将模型和数据放在GPU中

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【猫狗数据集】加载保存的模型进行测试

顺便提一下，有两种方式可以计算出数据集的量：第一种：print(len(train_dataset)) 第二种：在../dog目录下，输入ls | wc -c 今天重新上传dog数据集。...xiximayou/p/12452624.html epoch、batchsize、step之间的关系：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html 我们在test...torch.nn as nn import torch import numpy as np import torchvision device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available...test_loader,train_data,test_data=rdata.load_dataset() model =torchvision.models.resnet18(pretrained=False...) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features,2,bias=False) model.cuda() #print(model) save_path="/content

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【猫狗数据集】从命令行接收参数

基本上我们只需要修改main.py就行了： main.py import sys sys.path.append("/content/drive/My Drive/colab notebooks") from...) model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features,2,bias=False) if torch.cuda.is_available(): model.cuda...store_true") args=p.parse_args() main(args.batch_size,args.baseline) 说明：我们将读取数据集、定义损失、优化器等代码放入到main()函数中，...add_argument()函数中，第一个参数是参数的名称，第二个是参数的类型，default是默认值，即不在命令行输入--batch_size 具体值，则会使用默认值。...需要关注的是action="store_true"，该参数的意思是默认baseline为False，如果在命令行中加入了--baseline，则baseline的值就为True。结果如图所示： ?

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【colab pytorch】指定使用的显卡

1、如果只需要使用一块显卡 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 2、指定使用多块显卡：在python...文件中指定 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 3、在命令行中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python...train.py 清空显存： torch.cuda.empty_cache() colab中默认是只有一块卡的。

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详解php中curl返回false的解决办法

Java中 30.1 == 0.3 返回值 false* ，1*0.3 == 0.3 返回值 true

在点云上进行深度学习：在Google Colab中实现PointNet

在set中已经存在，返回

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