在 PyTorch 中，加载模型通常分为两种情况：**加载模型参数（state_dict）** 和 **加载整个模型**。以下是加载模型的所有相关操作及其详细步骤：

观察者模式是一种行为型设计模式，允许一个对象（被观察者）状态发生变化时通知一组依赖它的对象（观察者），从而实现对象之间的解耦。在这篇文章中，我们将探讨如何用 C++ 和 Python 实现观察者模式，并在代码中清晰地体现这一设计模式的核心思想。其实Qt的信号槽机制，就是借住了这一设计模式，并对其进行了一些扩展。由于Qt广泛的被C++和Python用户使用，所以这里给出Python和C++两个版本的简单实现示例。

主题（Subject）：主题接口声明了添加、删除和通知观察者的方法。它可以是接口或抽象类，具体主题实现类会实现这些方法，并维护观察者的列表。} } }List;具体主题（ConcreteSubject）：具体主题实现了Subject接口，并包含有状态信息。当状态发生变化时，它会通知所有注册的观察者。// 状态改变后通知所有观察者。

本文将介绍如何使用 C# 在 Word 文档中以编程方式生成和嵌入图表。

在数字化时代，数据可视化已成为企业决策的重要工具。DNVS许可分析的数据可视化将复杂的合规数据转化为直观、易理解的图形和图表，帮助企业快速洞察合规风险，做出明智的决策。数据可视化通过直观的图形、图表和动态报告，将复杂的合规数据变得简单易懂，帮助企业决策者快速把握合规状况，识别潜在风险。那么如何优化管理许可，必然是企业发展的重中之重，格发许可优化管理系统的核心是帮助企业提质增效降本，增强企业在高端制造的竞争力！1. 每年许可的采购量和使用情况无法统计，不清楚许可的使用状态(在用，过期，报废，闲置，未安装……

为学习机器学习算法——决策树而做的笔记

①：将数组中相邻元素从前往后依次进行比较，如果前一个元素比后一个元素大，则交换，一趟下来后最大元素就在数组的末尾；②：依次从①过程重复，直到数组中所有元素都排列好。次，表示排序过程需要进行多次（每一轮都会将当前最大的元素"冒泡"到数组末尾）。但是这个冒泡排序相对来说排序性能较低，在java内置中有更高效的排序算法。，用于比较相邻的元素。如果前一个元素大于后一个元素，就交换它们的位置。的静态方法，用来对传入的整数数组。

💎前面的章节介绍了各种SqlSugar各种场景的查询操作，接下来将介绍SqlSugar增、删、改相关操作。数据库插入数据的方法包括：使用SQL插入语句、通过ORM框架、使用批量插入技术、利用存储过程。

本文系统的介绍了数据分析，从什么是数据分析，为什么要进行数据分析，数据分析如何实现，有哪些分析的框架和方法，如何基于数据创造价值，如何基于数据训练算法等，全方位，多层次，宽领域的从宏观到微观介绍了数据分析，希望给初学者一些启发。

本文介绍了决策树和其它类似算法的优缺点比较。包括，逻辑回归与决策树分类；随机森林和决策树之间的比较；机器学习中的 KNN 与决策树的比较；决策树、聚类算法和线性回归之间的比较。

groupby是一个非常灵活和强大的工具，可以用于执行复杂的分组、聚合和转换操作。理解其基本用法和各种选项可以帮助你在数据分析中更有效地处理数据。

介绍](如何将均值回归理论与 LSTM 神经网络相结合，以创建一个交易策略。将讨论数据预处理、模型训练、策略实施和性能评估，从而避免数据泄露并使用有效的风险管理。

状态模式详解与应用

在数字化时代，IP地址作为网络世界中的“门牌号”，其属地信息往往与用户的地理位置紧密相关。然而，关于IP属地是如何确定的，是否依赖于手机号还是实际位置，这一话题时常引发讨论。本文将深入探讨IP属地的确定方式，以解答这一常见疑问，并揭示IP属地与手机号、实际位置之间的复杂关系。

C/C++ 数据结构与算法【查找】 线性表查找、树表的查找、散列表的查找详细解析【日常学习，考研必备】带图+详细代码

1 常用到的快捷键执行的操作按打开文档。Ctrl+O创建新文档。Ctrl+N保存文档。Ctrl+S关闭文档Ctrl+W将所选内容剪切到剪贴板中。Ctrl+X将所选内容复制到剪贴板中。Ctrl+C粘贴剪贴板的内容。Ctrl+V选择所有文档内容。Ctrl+A对文本应用粗体格式。Ctrl+B对文本应用倾斜格式。Ctrl+I对文本应用下划线格式。Ctrl+U逐磅减小字号。Ctrl+左中括号 ([)逐磅增大字号。Ctrl+右中括号 ([)居中文本。

8.2 泊松模型Metropolis算法。8.4 M-H算法与吉布斯采样的组合。专题九　线性与广义线性混合效应模型。专题一　贝叶斯统计学的思想与概念。6.3　逆－Wishart分布。7.1 回归的本质与最小二乘法。专题八　非共轭先验与M-H算法。1.2 事件划分与贝叶斯法则。2.3 指数族模型与共轭先验。4.1 均值与条件方差的推断。专题六　多元正态分布与组比较。6.4 缺失数据与贝叶斯插补。7.4 吉布斯采样与模型平均。9.3 广义线性混合效应模型。专题十　有序数据的隐变量模型。

重新定义数据分析：LLM如何让人专注真正的思考

数据拟合是一种通过函数模型来近似描述数据的方法。它的目标是找到一个函数，使其尽可能贴合数据点。线性拟合：寻找最符合数据的直线。多项式拟合：用多项式函数拟合数据。非线性拟合：通过自定义函数模型描述复杂数据。如果需要拟合指数型或其他自定义函数，可以使用模块。// 示例数据// 指数拟合 y = a * exp(b * x)Console.WriteLine($"拟合参数：a =p0F2// 示例数据 double [ ] xData = {

python提供了多种方法用于将普通的*.py程序文件打包成exe文件。exe文件即可执行文件，打包后的*.exe应用不用依赖python，可以在他人的电脑上运行。pyinstaller是一个第三方模块，专用于python程序的exe打包。此外python还有一些别的方法进行打包，但是pyinstaller打包最强大而且好用。（万字长文涵盖文档所有重要内容）