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以下是PyTorch中torch.tensor()和torch.to_tensor()的区别的完整攻略，包括两个示例： PyTorch中torch.tensor()和torch.to_tensor()的区别 torch.tensor() torch.tensor()是一个函数，用于创建张量。可以使用以下语法创建张量： import torch x = torch.tensor(data, dtype=None, device=None,
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Numpy argmax()函数用于返回给定数组中的最大值所在的索引位置。 它的语法格式如下： numpy.argmax(arr, axis=None, out=None) 参数说明： arr：传入的待计算数组，必须为一维或多维数组。 axis：可选参数，用于指定在哪个维度上进行计算，其取值范围为0到N-1（N为数组的维度数）。 out：可选参数，用于指定输出结果的数组。 如果不指定axis，则按展开后数组索引的最大值计算
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有关工程工程合同模板（精选19篇） 有关工程工程合同模板 篇1 发包方（甲方）：________________ 承包方（乙方）：________________ 根据《中华人民共和国合同法》及通信工程建设的有关法律、法规的规定，结合本工程的具体情况，经双方协商一致，签订本合同，以资共同遵守。 第一条工程概况 1、工程名称：________________________； 2、工程地点：________________________； 3、工程范围和内容：__________________
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MongoDB索引使用详解 在MongoDB中，索引是一种用于提高查询性能的机制。本篇文章将详细讲解MongoDB索引的使用方法和注意事项，并通过两条示例进行说明。 索引的作用 MongoDB中的索引可以理解为是一份快速查找文档的“目录”，它能够大大提升查询性能。MongoDB中索引的作用可总结为以下三点： 减少查询的扫描范围。如果没有索引，MongoDB就需要对整个集合进行扫描，而有了索引后，MongoDB只需要对索引进行扫描即可快速
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