很多帖子都说了，设置requires_grad_()就行。但是我这次遇到的不一样，设置了都不行。我是这种情况，在前面设置了torch.no_grad():，又在这个的作用域下进行了requires_grad_()，这是不起作用的。简单版：withtorch.no_grad():model.eval()pos_embed=model(

2016年出版的图书《未来世界：改变人类社会的新技术》，作者是美国的史蒂芬·科特勒（StevenKotler），里面是对各种前沿科技的展望，比如仿生人、机器人、飞行汽车、人工生命、生命延长、行星矿业、意识下载等。史蒂芬·科特勒是《纽约时报》《西线》《大西洋月刊》及《探索》杂志的畅销专

写在前面因为本人补题速度特别慢，所以博客随缘更新，其中还包括部分学术内容，纯享版指路Steven24博客。Day014时入眠，23时起床，一宿没睡，一直在开摆，顺便结束了斗破漫画的三刷，后来证明这是一个正确的选择，因为之后的几天都是断网状态。Day1上了飞机，还是很快就落地了，又是熟悉的夏天

homo的数学常数\[\begin{aligned}\sqrt{13113500165}&\approx114514.1919807322\\4\sqrt{8413935}\pi^2&\approx114514.1919846918\\\frac{\sqrt{129425058943}}{\pi}&\approx114514.191981099414\\\sqrt{373436535651}\pi&\approx1

FATE教程写在前面：本教程包括FATE的安装和一个实战案例：横向逻辑回归。FATE安装单机部署使用Docker镜像安装#1.拉取镜像dockerpullfederatedai/standalone_fate:1.8.0#2.启动dockerrun-it--namestandalone_fate-p8080:8080federatedai/standalone_fate: