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MSELoss()和MSE有什么区别吗？
MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，是一种衡量预测值与真实值之间差异的损失函数。在回归任务中通常使用MSE作为评价指标，它计算预测值和真实值之间的平均平方误差。
torch.nn.MSELoss()是PyTorch框架中实现的一个均方误差损失函数，用于计算预测值和目标值之间的MSE。它接受两个张量作为输入，并返回它们之间的平均平方误差。在深度学习模型中通常将该损失函数作为训练时的目标函数，通过反向传播算法来更新模型参数以最小化损失。
因此，MSE和MSELoss()都是用于度量预测值和真实值之间的差异，但是前者通常是数据科学领域使用的术语，后者则是深度学习模型优
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zookeeper、nacos与Eureka的详细区别介绍
Zookeeper、Nacos和Eureka都是常见的服务注册与发现框架，它们在分布式系统中起着至关重要的作用。虽然它们的目标都是实现服务的注册和发现，但在设计和功能上存在一些区别。下面我将详细介绍它们的特点和区别。
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【机器学习】十大算法之一 “KNN”
KNN（k-nearest neighbors）算法是一种监督学习算法，也是机器学习中比较基础的算法之一。它主要应用于分类和回归。KNN算法的基本思想是在训练集中搜索k个距离测试样本最近的样本，并对这些邻居样本中的大多数进行分类或回归。KNN算法是一种非参数算法，不需要对数据分布进行任何假设，具有很强的鲁棒性和普适性。KNN算法可以用于图像识别、语音识别、推荐系统等常见的机器学习应用领域。KNN算法在实际应用中具有很高的可扩展性，几乎可以应用于任何领域。
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10分钟入门Flink--安装
本文介绍Flink的安装步骤，主要是Flink的独立部署模式，它不依赖其他平台。文中内容分为4块：前置准备、Flink本地模式搭建、Flink Standalone搭建、Flink Standalong HA搭建。
Seata 1.8.0 正式发布，支持达梦和 PolarDB-X 数据库
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ClickHouse(04)如何搭建ClickHouse集群
ClickHouse集群的搭建和部署和单机的部署是类似的，主要在于配置的不一致，如果需要了解ClickHouse单机的安装设部署，可以看看这篇文章,[ClickHouse(03)ClickHouse怎么安装和部署](https://zhuanlan.zhihu.com/p/532431053)。
dubbo学习三：springboot整合dubbo+zookeeper，并使用dubbo管理界面监控服务是否注册到zookeeper上。
这篇文章详细介绍了如何将Spring Boot与Dubbo和Zookeeper整合，并通过Dubbo管理界面监控服务注册情况。
最近谈论 SSE 和 WebSocket 的人越来越多的原因
实时通信已经成了大模型应用的标配。
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