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def load_array(data_arrays, batch_size, is_train=True):
#@save
"""构造一个
PyTorch
数据迭代器"""
dataset = data.TensorDataset(*data_arrays) #对数据进行封装
return data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=is_train) #对数据进行加载
Pytorch
官方文档： https://
pytorch
-cn.readthedocs.io/zh/latest/
Pytorch
学习文档： https://github.com/tensor-yu/
PyTorch
_Tutorial
参考： https://mp.weixin.qq.com/s/iYuMcbnJqVUMDMvwDEPs6Q
https://www.dtmao.cc/news_show_329038.shtml
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PyTorch
学习（
如下图所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。 这个过程也被称为逼近法（method of exhaustion）。
事实上，逼近法就是**积分（integral calculus）**的起源
微积分的另一支，**微分（differential calculus）**被发明出来。
在微分学最重要的应用是优化问题，即考虑如何把事情做到最好，这种问题在
深度学习
中是无处不在的。
在
深度学习
中，我们“训练”模型，不断更新它们，使它们在看到越来越多的数据时变得越来越好。
通常情况下，变得更好意味着最小化一
读取数据集
注释
#@save
是一个特殊的标记，该标记下方的函数、类或语句将保存在d2l软件包中，以便以后可以直接调用它们（例如d2l.mkdir_if_not_exist(path)）而无需重新定义
将数据集按行写入csv文件中。
import os
os.makedirs(os.path.join('/home', 'data'), exist_ok=True)#确保目录存在
data_file = os.path.join('/home', 'data', 'house_tiny.csv')
所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。
所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。
celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。
1)整个项目目录结构, 2）@task入参 ,3）celery的配置，4）celery的配置 include ,5）cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6）用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。
在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。
[项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。
此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/zh-cn/latest/articles/c1.html ，
从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等20个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%，消费性能提高2000%。
python万能分布式函数调度框架funboost支持python所有类型的并发模式和一切知名消息队列中间件，python函数加速器，只需要一行代码调度任意函数，框架包罗万象,万能编程功能宝典，一统编程思维，与业务不绑定，适用范围广。
pip install funboost
Django和websocket实现简单的多人聊天
jjw_zyfx:
Detecting Deepfakes with Self-Blended Images翻译
Detecting Deepfakes with Self-Blended Images翻译
夕山谣(˃ ⌑ ˂ഃ ):
idea2022新建jsp项目并配置Tomcat服务器
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