pytorch常用函数手册

PyTorch 是一个广泛应用于深度学习的开源框架，提供丰富的函数和工具来构建神经网络模型。以下是 PyTorch 常用函数手册的资源描述： 资源名称： PyTorch 常用函数手册 描述： 该手册整理了 PyTorch 中常用的函数、类和工具的详细说明和示例用法，涵盖了张量操作、模型构建、优化器、损失函数、数据加载等方面的内容。可以帮助用户快速查找和了解 PyTorch 中各种函数的用法和参数设置，提升开发效率和代码质量。 内容特点： 详细说明： 提供了每个函数的详细说明，包括输入参数、输出格式、示例代码等。 示例用法： 针对每个函数提供了多个实际应用场景下的示例用法，帮助用户理解函数的具体作用。 分类整理： 将函数按功能进行分类整理，方便用户快速定位需要的函数。 更新及时： 根据 PyTorch 版本更新情况及时更新内容，保持与最新版本的兼容性。 该手册资源对于初学者和有一定经验的 PyTorch 用户都是非常有用的参考资料，可以帮助他们更好地利用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。

将传统金融风控方法与海关专业技术+人工智能相结合，利用海关进出口贸易数据开展贸易背景核查及贸易真实性评估，提升外贸金融风控能力

金融行业是经营风险的行业，风险控制能力是金融机松的核心竞争力。传统的金融风控方法主要是利用历史借贷数据和财务数据对借款人的违约风险进行分析和判断。而在外贸领域，一笔笔贸易和一票票进出口货物才构成了企业完整的经营与财务情况，但由于金融机构传统方法缺乏对贸易及货物风险的评价能力，导致传统方法评价标准单一，评估结果不够全面，同时存在一定的滞后性。 近年来，金融机构纷纷寻找新的手段，借助大数据、人工智能等新技术，尝试构建新的信用风险评估模型，尤其是对海关进出口贸易数据的利用与挖掘。 海关进出口贸易数据包含了大量企业、货物、纳税、物流、口岸、贸易国、原产地等信息，这些数据可以勾勒出企业在进出口贸易过程中的贸易实际、财务资金、交易对手、贸易合规等风险状况，结合传统风控方法，可以更全面对企业贸易背景、贸易真实性、经营风险、偿付能力等做出评价，帮助金融机构更好的开展外贸金融业务，控制金融风险。 将传统金融风控方法与海关专业技术+人工智能相结合，有效利用海关进出口贸易数据开展贸易背景核查及贸易真实性评估，是提升外贸金融风控能力，全方位评估外贸企业信贷风险必由之路，是实现金融数字化转型的重要内容。

智慧城市+智慧社区+AI高空抛物检测

智慧城市+智慧社区+AI高空抛物检测+平台功能丰富，除高空抛物智能监测外，还能用于楼宇、小区的物业日常视频监控管理与安防工作，如人脸检测与识别，车牌识别、周界入侵识别、智能门禁、巡更等等，多维度保障小区、楼宇的安全。