用于解析固定长度输入特性的配置。若要将稀疏输入视为密集输入，请提供default_value;否则，对于任何缺少此特性的示例，解析函数都将失败。

我们知道，在不改变原有代码的基础上，我们可以使用装饰器为函数添加新的功能。同理，一切皆对象，我们也可以使用装饰器为类添加类属性。

x1 ,y1 = torch.meshgrid(x,y) 参数是两个，第一个参数我们假设是x，第二个参数假设就是y 输出的是两个tensor，size就是x.size * y.size（行数是x的个数，列数是y的个数） 具体输出看下面...

类模板：template<class T1,class T2> struct pair

在pytorch中float32为float类型，而float64则为double类型，注意tensor的数据类型。

查看数据类型print(image.dtype)unit8 转换成 float32先将图片转化为float32类型，再除以255，得到0-1之间的数import numpy as npimage = image.astype(np.float32) / 255float32 转换成 uint8每个数乘以255，再转化为......

参数：dtype:[整数类型，dtype或实例]要获取其有关信息的整数数据类型的种类。返回：整数类型的机器限制。

前言： 在学习谭浩强《c++面对对象设计》一书中，在学到转换构造函数中， 在转换构造函数中#include<iostream>using namespace std;class plural {public:plural(int a=0,int b=0):real(a),imaginary(b){......

在关系型 数据库 建表期间，我们需要考虑很多很多的事项。诸如表存储什么数据，列上使用的数据类型，选择什么样的存储引擎等等。本文主要介绍针对表上列使用三种不同的数据类型来进行对比，以观察选择不同数据类型时，对于性能...

我们之前用到的很多Stream的方法由于都使用了泛型。所以涉及到的参数和返回值都是引用数据类型。