1. 背景 前期已经完成FastGPT的本地化部署工作，通过Docker启动FastGPT的相关容器即可运行。（共6个容器） 2.本地化开发 2.1 前置依赖 2.2 源码拉取 git clone gitgithub.com:labring/FastGPT.git2.3 数据库管理 本地化运行的FastGPT使用…

HTTP（HyperText Transfer Protocol），即超文本传输协议，是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。以下是关于 HTTP 的详细介绍： 一、基本概念 定义与作用： HTTP 是互联网上应用最为广泛的一种网络协议，它定义了客户端和服务器之间请求和响应的标准方式。…

基于JavaSpringBootVue的宠物咖啡馆平台的设计与实现 前言 ✌全网粉丝20W,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ 🍅文末附源码下载链接&#…

学习使用的开发板：STC89C52RC/LE52RC 编程软件：Keil5 烧录软件：stc-isp 开发板实图： 文章目录 独立按键练习通过独立按键控制LED亮起/熄灭按键的抖动独立按键实现LED二进制亮起独立按键实现LED左右移动 独立按键 独立按键在开发…

nn.CrossEntropyLoss(交叉熵损失函数) 和nn.NLLLoss (负对数似然损失函数)的区别 输入格式： nn.CrossEntropyLoss：直接接受未归一化的 logits 作为输入，并在内部自动应用 log_softmax 来计算对数概率。nn.NLLLoss：接受对数概率&a…

背景： 假设我们有一个简单的线性回归模型，其损失函数是均方误差（MSE）： class LinearModel:def __init__(self):self.W np.random.randn(1, 1) # 初始化权重def predict(self, x):return np.dot(x, self.W) # 线性预…

一、导入库 二、设置随机种子 三、数据增强和数据加载 四、加载预训练模型 五、定义损失函数和优化器 六、学习率调度器 七、训练模型 八、可视化训练过程 九、总结 1. 常见优化器概述 1.1 随机梯度下降（SGD: Stochastic Gradient Descent） 简介&…

文章目录 主体内容1.1 逻辑值1.2 数字进制格式1.3 数据类型1.3.1 寄存器类型1.3.2 线网类型1.3.3 参数类型1.3.4 存储器类型 参考资料 主体内容 1.1 逻辑值 1，逻辑0，表示低电平 2，逻辑1，表示高电平 3，逻辑X&#xff0…