functools.partial 是 Python 的标准库 functools 模块中的一个函数，用于创建部分函数（部分应用）。在中文中，可以将 functools.partial 称为“部分函数应用”或“函数部分应用”。...

有限元法把复杂结构离散到有限个单元，再把这种理想化的假定和力学控制方程施加于结构内部的每一个单元，然后通过单元分析组装得到结构总刚度方程，通过边界条件和其他约束解得每个单元的反应，这样就可以避免直接建立复杂结...

腾讯云开发者社区是腾讯云官方开发者社区，致力于打造开发者的技术分享型社区。提供专栏,问答，沙龙等产品和服务，汇聚海量精品云计算使用和开发经验，致力于帮助开发者快速成长与发展，营造开放的云计算技术生态圈。...

考虑二维空间中的一个连续体,分别是其中的两个物质点，如图3.1所示。在连续体变形前(时刻)引入物质坐标系，另外，在连续体变形之后(时刻)引入空间坐标系。两个坐标系相关的基向量分别为和。...

。也就是说，在代码实现的过程中，虽然我们实现的一个函数可能带有很多个变量，但是可以用偏函数的形式把其中一些不需要拆分和变化的变量转变为固有变量。比较典型的两个例子是计算偏导数和多进程优化。虽然大部分支持自动...

之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法，我们从第一层开始正向一层一层进行计算，直到最后一层的

「Markdown」 是一种轻量级标记语言，它允许你使用易于阅读、易于编写的纯文本格式来创建富文本内容。通过简单的标记符号，如井号（#）、星号（*）和下划线（_），可以快速地添加标题、粗体、斜体、链接等基本样式，从而使得排版和格式化...

You might just add some simple APIs in your library and you’ll not think that will break down your compatibility. But actually, it might, that is – the source-c...

反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用优化算法。它通过计算损失函数对每个参数的梯度，然后根据这些梯度更新参数值，以使得神经网络能够逐步调整和改进其预测结果。...

PyTorch 中，所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd 包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义 ( define-by-run ）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同...