Python类基础筑基（1）————面对对象
本文以Python3主要为主，穿插2.7的信息，如无特别说明默认为Python3。
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Pytorch——基础指北_壹
这是一篇介绍 PyTorch 基础操作、张量使用及 Python 切片的学习笔记。
Read morePytorch ——基础指北_贰
本文主要讲述了方向余弦、偏导数和方向导数的概念，强调了梯度在多元函数中的重要性及其在机器学习中的应用，特别是在反向传播过程中对损失函数的优化。通过实例和公式，进一步阐明了如何利用梯度更新参数以最小化损失，实现模型的学习和优化。。
Read morePytorch--基础指北_叁
文章通过介绍神经元模型、感知机、多层神经网络及激活函数，解释了神经网络的基本结构与非线性分类问题的解决方式，并探讨了激活函数在增强模型非线性能力和提高网络性能中的重要性。
Read morePytorch--基础指北_肆
Python面向对象编程通过类定义、`self`引用、实例化对象、访问属性和方法、继承与方法重写，以及内置方法如`__init__`和`__call__`等实现对象的创建与行为。
Read morePytorch--基础指北_伍
介绍了使用PyTorch进行深度学习的基础知识和操作，包括Python编程技巧、DataFrame数据处理、数据加载与批处理、数据集类的构建及其通过Dataloader类的并行加载和操作
Read morePytorch--基础指北_陆
要讲解了如何使用PyTorch加载和处理MNIST数据集，通过torchvision.datasets下载数据，并使用transforms.ToTensor()进行维度转换，将图像格式从[H, W, C]变为[C, H, W]，以便模型处理，文章深入解析了PyTorch中的维度变换原理，特别是通过permute()函数实现多维矩阵的轴变换，展示了从不同视角理解和描述数据的方式
Read morePytorch--基础指北_柒
使用线性网络实现数字识别
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