tensor向量按任意维度进行切片、拆分、组合 tensor向量任意维度的切片、拆分、组合及实例

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CSS语法中的选择器与属性详解 css语法中的选择器与属性详解

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啊啊啊啊啊啊啊啊code 【代码】啊啊啊啊啊啊啊啊code。

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SQL分片工具类 摘要： SQL分片工具类(SqlShardingUtil)提供数据库查询的智能分片功能，支持数字和字符串两种字段类型的分片策略。对于数字字段，可以指定分片数量均匀划分数值区间；对于字符串字段，则按照ASCII字符范围自动划分。工具类确保分片后的SQL语句完整覆盖数据范围且不重复，同时支持附加WHERE条件。实现原理是通过计算分片边界值，构建区间查询条件，特别处理字符串类型的开放式结尾区间，保证数据完整性。该工具适用于大数据量查询的性能优化场景。

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攻克SQL审核“最后堡垒”！PawSQL首发T-SQL存储过程深度优化引擎 PawSQL 以深度解析、全链路采集、动态感知、智能适配四大核心能力，彻底打通存储过程的审核与优化“最后一公里”。它不仅让复杂业务逻辑透明可控，更为研发、运维和数据安全保驾护航。

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学生成绩管理系统 该文介绍了一个基于Python的学生成绩管理系统，采用面向对象设计，主要功能包括： 核心功能：添加/删除学生、修改成绩、查询信息、显示所有学生、课程统计 数据结构：使用字典存储学生信息（学号为键），列表存储成绩 技术特点：包含异常处理、平均分计算、菜单导航等功能模块 交互方式：通过命令行界面操作，提供清晰的用户指引 系统实现了成绩管理的完整流程，包括数据增删改查和统计分析，采用模块化设计保障了代码的可维护性。

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【 感知集群】大规模分布式基础设施的AI赋能蓝图 AIOps并非单一工具，而是源于需求驱动的IT运维演进。对于如此规模的集群而言，AIOps是管理海量运维数据和降低风险的唯一可行路径。可以将其视为集群管理中心的“中枢神经系统”。它利用人工智能、机器学习、大数据分析和自动化技术，对IT运维进行优化，从而提升IT团队的效率。传统的IT运维在面对日益复杂的系统和由数字技术产生的海量数据时已显得力不从心，而AIOps正是为应对这些挑战而生。其核心理念是通过应用AI和机器学习技术分析大量的运维数据，来识别模式、预测问题，甚至实现自动化修复。

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暴雨服务器成功中标洪湖市政府框架采购项目 未来，暴雨服务器将继续秉持创新精神，不断优化产品性能和服务质量，为政府及更多行业客户提供更优质、更可靠的解决方案，为推动数字化建设贡献更多力量。同时，暴雨服务器计划在洪湖设立本地化服务团队，进一步缩短服务响应时间，深化当地市场的合作，以实际行动践行企业社会责任，助力洪湖市数字经济高质量发展。近日，在洪湖市政府 2025 年度行政事业单位服务器封闭式框架协议采购项目中，暴雨服务器凭借其卓越的性能、优质的服务以及合理的价格，成功脱颖而出，赢得了该项目的中标资格。

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【嵌入式】鲁班猫玩法大全 鲁班猫可以怎么玩

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python打卡训练营打卡记录day54 共性：三种模型的训练损失均随 epoch 增加逐步下降，说明模型都在有效学习特征，优化器和损失函数配置基本合理。差异（蓝色）损失下降最平缓，收敛速度最慢；（橙色）损失下降稍快，但后期趋于稳定的损失值高于基础模型；（绿色）损失下降最快，且最终损失最低，说明 CBAM 对特征的筛选让模型学习更高效。

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【通俗易懂】Linux 线程调度策略详解 这两个策略是对这一权衡的明确承认，它们为开发者提供了一个“逃生通道”，让他们可以告诉调度器：“我的任务不符合标准模型，请区别对待”。至关重要的一点是，_任何_实时任务，即便是优先级为1的任务，其调度优先级也永远高于_任何_普通（CFS）任务。主厨的指令是，_只有_在没有任何菜单上的订单，也没有批量任务在进行时，厨师们才能去做这些事。你不再只是告诉主厨“这道菜很重要”（设置优先级），而是给他一份精确的合约：“这道菜需要X单位的工作量，必须在Y时间点前完成，并且每隔Z分钟就会有一份新订单进来。

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23种设计模式--简单工厂模式理解版 本文介绍了简单工厂模式，通过母亲与孩子的类比解释了该模式的工作原理。简单工厂模式通过一个工厂类统一管理对象创建，根据参数返回不同产品实例。文章包含代码演示，展示了抽象产品、具体产品和工厂类的实现。该模式的优点在于降低耦合度，但缺点是工厂类职责过重，且违反开闭原则。与工厂方法模式相比，简单工厂模式是其特例，只有一个工厂类。最后提到工厂方法模式更符合开闭原则，但未展开说明。

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python打卡day35 三种不同的模型可视化方法：推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化。进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观。作业：调整模型定义时的超参数，对比下效果。推理的写法：评估模式。

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vscode设置代码字体 vscode设置代码字体

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《深度学习基础与概念》task1 文章围绕深度学习展开，介绍机器学习拟合数据概率分布，以多项式拟合为例，还阐述ANN及正向和反向传播算法的作用。

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centos9安装显卡驱动 如果你的系统使用 UEFI 固件，需在 BIOS 中禁用 Secure Boot，因为 NVIDIA 驱动的内核模块可能无法加载。输出将显示你的显卡型号（如 GeForce GTX 1070 或 Quadro K5000M）。CentOS 默认使用开源 Nouveau 驱动，需禁用它以安装 NVIDIA 官方驱动。，选择适合你的显卡型号和操作系统（Linux 64-bit）的驱动版本。如果有特定问题，请提供错误信息或显卡型号，我可以进一步协助！如果显示 GPU 信息和驱动版本，说明驱动安装成功。

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MySQL 的 WITH ROLLUP 功能 今天第一次知道有这个用法，记录一下吧。

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_iorilan
10年以上软件工程经验，先后从事在线教育/IT金融/即时通信/政府/物流平台/零售/门禁/监控等领域。专注夯实基础/项目成本与架构平衡/框架调研/团队高效协同工作
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微笑很纯洁
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人工智能博士
王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。
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boonya
资深Java，热衷大数据，Python爬虫，持续探索副业中，有需要的可以加我微信联系：boonya221
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范桂飓
AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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