Markdown 教程-LaTex公式
Markdown作为一种流行的标记语言，不仅在文本格式化方面表现出色，还支持通过LaTeX插入复杂的数学公式。这一功能尤其对于学术写作、技术文档或任何需要展示数学内容的场合非常有用。本教程将深入探讨如何在Markdown中有效使用LaTeX来呈现数学公式，包括基础语法、公式类型、排版技巧以及常见问题解决。
Markdown 教程-HTML嵌入
有时我们需要在Markdown文档中实现一些超出其基本语法范围的功能，这时就需要借助HTML的力量。本教程将详细探讨如何在Markdown中嵌入HTML，包括基本原则、常见用例、以及一些高级技巧。
Markdown 教程-脚注
脚注是Markdown文档中的一个重要组成部分，它们允许作者在页面底部添加额外的注释或引用信息，而不会干扰主要内容的流程。本教程将详细介绍Markdown中如何有效使用脚注，包括创建脚注、格式化技巧以及一些高级用法。
PyTorch 教程-PyTorch中图像识别模型的测试
在上一部分，我们实现了一个神经网络，或者说创建了一个能够对手写数字进行分类的模型。现在，我们通过从网络上获取一张图片来测试我们的模型。我们使用了以下图片：
PyTorch 教程-图像识别神经网络的验证
在训练部分，我们使用MNIST数据集（无穷数据集）对模型进行了训练，并且似乎达到了合理的损失和准确性。如果模型能够将其学到的知识应用于新数据并进行泛化，那么这将是其性能的真正体现。以下是验证模型的步骤：
PyTorch 教程-图像识别中神经网络的实现
我们的下一个任务是使用先前标记的图像来训练神经网络，以对新的测试图像进行分类。因此，我们将使用nn模块来构建我们的神经网络。
PyTorch 教程-图像识别中的图像转换
在PyTorch中进行图像识别，加载和转换是两个基本的概念，是识别过程的起始步骤。
PyTorch 教程-在PyTorch中的图像识别MNIST数据集
在这个主题中，我们将讨论一种新型的数据集，我们将在图像识别中使用。这个数据集被称为MNIST数据集。MNIST数据集可以在线找到，它基本上只是各种手写数字的数据库。MNIST数据集具有大量数据，通常用于展示深度神经网络的真正威力。
PyTorch 教程-图像识别
图像识别 是从给定的图像中提取有意义信息（如图像内容）的过程。在图像识别中，要对给定图像中的主要内容进行分类是至关重要的，因此它不涉及确定识别内容的位置和姿态。
Java Servlet教程—Servlet 中的 sendRedirect 方法
Servlet 中的 sendRedirect 方法HttpServletResponse 接口的 sendRedirect() 方法可以用来将响应重定向到另一个资源，这个资源可以是 servlet、jsp 或 html 文件。它接受相对 URL 以及绝对 URL。这个方法在客户端工作，因为它使用浏览器的 URL 栏来发起另一个请求。因此，它可以在服务器内部和外部工作。
