我们知道在 Ruby 中一切都被视为对象，true、false 和 nil 也不例外。它们是 Ruby 提供的内置类型，用于执行不同的条件检查等等。在这篇文章中，我们将探讨 true、false 和 nil 数据类型的不同示例以及如何使用它们。Ruby 中的 True 和 False让我们从一个非常简单的示例开始，我们将检查两个变量是否相等。示例 1考虑以下代码first = 10 second = 10 if first == second    # 如果条件为真    puts "True! First ... 阅读更多

Ruby 中的静态成员是借助类声明的。由于 Ruby 没有提供像 static 这样的保留关键字，当我们使用类变量时，我们就创建了一个静态变量，然后我们可以声明该类的另一个方法，其中静态变量也被定义为静态方法。在 Ruby 中，静态关键字有两种实现方式：静态变量静态方法在这篇文章中，我们将探讨这两种实现方式，首先我们将探讨如何声明静态变量的代码示例，然后我们将看到如何... 阅读更多

要调整图像的锐度，我们应用 adjust_sharpness()。它是 torchvision.transforms 模块提供的功能转换之一。adjust_sharpness() 转换接受 PIL 和张量图像。张量图像是一个形状为 [C, H, W] 的 PyTorch 张量，其中 C 是通道数，H 是图像高度，W 是图像宽度。此转换还接受一批张量图像。如果图像既不是 PIL 图像也不是张量图像，那么我们首先将其转换为张量图像，然后应用 adjust_sharpness()。锐度应该是任何非负数。语法torchvision.transforms.functional.adjust_sharpness(img, sharpness_factor)参数img – 图像... 阅读更多

使用给定的实部和虚部，我们可以使用 torch.complex() 方法在 PyTorch 中构造一个复数。实部和虚部必须是浮点数或双精度数。实部和虚部都必须是相同类型。如果实部是浮点数，则虚部也必须是浮点数。如果输入是 torch.float32，则构造的复数张量必须是 torch.complex64。如果输入是 torch.float64，则复数张量必须是 torch.complex128。语法torch.complex(real, imag)参数real 和 imag – 复数张量的实部和虚部。两者必须是相同的数据类型，只能是浮点数或双精度数。步骤我们可以使用... 阅读更多

在这个问题中，我们得到了一个大小为 N*N 的二维矩阵和两个变量 sum 和 size。我们的任务是找到一个具有给定和的子矩阵。我们需要找到一个大小为 size*size 的子矩阵，其元素和等于 sum。让我们举个例子来理解这个问题，输入：mat[][] = {    {1, 5, 7, 9}    {2, 4, 6, 8}    {1, 2, 5, 6}    {3, 6, 9, 3} } sum = 22 Size = 2 输出：YES解释：大小为 k 且和为 22 的子矩阵是 {5, 7} {4, 6}解决方案方法一个简单的解决方案... 阅读更多

要定义一个简单的卷积神经网络 (CNN)，我们可以使用以下步骤：步骤首先，我们导入重要的库和包。我们尝试在 PyTorch 中实现一个简单的 CNN。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F我们的下一步是构建一个简单的 CNN 模型。在这里，我们使用 nn 包来实现我们的模型。为此，我们定义一个类 MyNet 并传递 nn.Module 作为参数。class MyNet(nn.Module):我们需要在类中创建两个函数来... 阅读更多

要定义一个简单的人工神经网络 (ANN)，我们可以使用以下步骤：步骤首先，我们导入重要的库和包。我们尝试在 PyTorch 中实现一个简单的 ANN。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch import torch.nn as nn我们的下一步是构建一个简单的 ANN 模型。在这里，我们使用 nn 包来实现我们的模型。为此，我们定义一个类 MyNetwork 并传递 nn.Module 作为参数。class MyNetwork(nn.Module):我们需要在类中创建两个函数来使我们的模型准备就绪。... 阅读更多

在这个问题中，我们得到一个包含 n 个整数的未排序数组 aar[] 和一个整数 val。我们的任务是在未排序数组中查找元素的起始和结束索引。对于数组中元素的出现，我们将返回：“起始索引和结束索引”，如果它在数组中出现两次或更多次。“单个索引”，如果它在数组中出现一次。“元素不存在”，如果它不存在于数组中。让我们举个例子来理解这个问题，示例 1输入：arr[] = {2, 1,... 阅读更多

Pytorch 中有许多与计算机视觉任务相关的可用数据集。torch.utils.data.Dataset 提供不同类型的数据集。torchvision.datasets 是 torch.utils.data.Dataset 的子类，并且具有许多与图像和视频相关的数据集。PyTorch 还为我们提供了一个 torch.utils.data.DataLoader，用于从数据集中加载多个样本。步骤我们可以使用以下步骤来加载计算机视觉数据集：导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch、Matplotlib 和 torchvision。确保您已安装它们。import torch import torchvision from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as ... 阅读更多

我们应用 BCELoss() 方法来计算输入和目标（预测和实际）概率之间的二元交叉熵损失。BCELoss() 可以从 torch.nn 模块访问。它创建一个标准，用于衡量二元交叉熵损失。它是 torch.nn 模块提供的损失函数的一种类型。损失函数用于通过最小化损失来优化深度神经网络。输入和目标都应该是具有类概率的 torch 张量。确保目标在 0 和 1 之间。输入和目标张量都可以具有任意数量的维度。... 阅读更多