在量子比特实验中，门操作是量子计算的基础，类似于经典计算中的逻辑门，但操作的是量子比特的叠加态和纠缠态。量子门用酉矩阵表示，其特点是可逆性，即可以从输出状态推导出输入状态。 常见的量子门操作可以分为两大类：单量子比特门和多量子比特门。 一、单量子比特门 (Single-Qubit Gates) 这些门操作单个量子比特，相当于在布洛赫球（Bloch Sphere）上对量子比特的状态向量进行旋转。布洛赫球是一个单位球体，其表面上的点代表了所有可能的单量子比特纯态。$|0\rangle$ 态通常位于北极，而 $|1\rangle$ 态位于南极。 **Hadamard (H) ...

ZeroMQ实践 ZeroMQ，是一个高性能的异步消息库或并发框架。将复杂的底层网络通信细节抽象化，提供了一系列灵活的消息模式，让构建复杂的分布式应用变得更简单。 ZeroMQ 的核心理念：模式、抽象与性能 与传统的中心化消息 Broker 不同，ZeroMQ 倡导一种更加去中心化 (brokerless) 或分布式的设计理念（当然，也可以基于它构建 Broker）。它的核心优势在于： **消息模式 (...

多进程 (Multiprocessing): 操作系统层面的并行。每个进程有自己独立的内存空间，进程之间互不影响。适合执行 CPU 密集型 任务，可以充分利用多核 CPU。创建和销毁进程开销较大。 多线程 (Multithreading): 在同一个进程内创建多个执行流。线程共享进程的内存空间。适合执行 I/O 密集型 任务（如网络请求、文件读写），因为在等待 I/O 时，其他线程可以继续执行。但在 Python 中受 GIL (Global Interpreter Lock) 的限制，同一时刻只有一个线程能执行 Python 字节码，所...

我们可以证明，对于前 iii 个数构成的所有区间，其“数字凸包区间”的并恰好是一个连续区间 \[Pmin⁡,Pmax⁡\]\[P\_{\...

小白也能懂的Python协程与asyncio指南 一、从生活场景理解异步编程 1.1 买奶茶的两种方式 假设你要买三杯奶茶，每杯制作需要2分钟： 传统方式（同步）： def 买奶茶_同步(): for _ in range(3): 等待2分钟() # 干等着不动 拿奶茶() 总耗时：3×2=6分钟 ❌ 聪明方式（异步）： async def 买奶茶_异步(): 订单列表 = [下单(), 下单(), 下单()] # 同时下单 awa...

一、Batch Size 的核心作用 Batch Size 决定了模型每次更新参数时使用的样本数量。直接影响以下方面： 梯度计算的准确性： 大 Batch 的梯度是多个样本的平均，更接近“真实梯度”（整个数据集的梯度方向）。 小 Batch 的梯度噪声更大，但可能带来正则化效果，防止过拟合。 硬件资源利用率： GPU 的并行计算能力在大 Batch 下更高效。 但 Batch 过大会导致显存不足（OOM），需权衡资源。 收敛速度和稳定性： 大 Batch ...

深度学习模型精度优化指南：从数据预处理到混合精度训练 本文针对图像分割任务（以 UNet 为例），系统讲解提升模型精度的关键技术，涵盖数据增强、模型优化、混合精度训练等，并提供可直接运行的代码示例。 一、为什么需要优化模型精度？ 在医疗影像分割、自动驾驶等场景中，模型精度直接决定应用效果。但实际训练中常遇到： 过拟合：模型在训练集表现好，验证集差 收敛慢：训练迭代次数多，耗时久 显存不足：无法使用更大批量或更复杂模型 、 二、数据预处理：模型精度的基石 1. 基础预处理（已有代码） ...

PyTorch .pth 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署 在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。 如果你是 PyTorch 用户，你可能熟悉 .pth 文件，它用于存储训练好的模型。 但当你想在不同的环境（如 TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime）部署模型时，.pth 可能并不适用。这时，ONNX（Open Neural Network Exchange）就必不可少。 本文目录： 什么是 .pth 文件？ 什么是 .onnx 文件？ 为什么要转换？ **如何转换 `...

📌 什么是插值？（通俗解释） 想象一下，你有一本 100 页的书，现在你想把它 缩小到 50 页 或 放大到 200 页，但是你不想丢失重要的信息。你会怎么做？ 缩小（Downsampling）：你可以挑选关键的内容，把不重要的部分去掉。 放大（Upsampling）：你可以在两页之间补充一些额外的内容，使它们读起来更连贯。 在 图像处理中，插值（Interpolation）就是 如何在缩放图片时，生成新的像素点，让图片看起来更自然、更清晰。 📌 为什么需要插值？ 假设你有一张 *...

UNetPlusPlus 图像分割代码分析 训练代码与解释 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from my_dataset import ImageSegmentationDataset # 自定义数据集 from NestedUNet import NestedUNet # 模型定义文件 定义超参数 bat...