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教程介绍 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由 Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这 一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大 的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外， Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个 分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然 语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。 总而言之： • 如果你想了解一下 PyTorch，可以看介绍部分。 • 如果你想快速入门 PyTorch，可以看60分钟快速入门。 • 如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。 • 如果你想解决自然语言处理问题，可以看NLP 部分。

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&6.4.3温度效应 光伏组件的热损失 光伏组件的工作温度是组件所产生的热量与向外界传输的热量之间的动态平衡。向外界传输热量的过程有三个：传导、对流和辐射。 组件表面的空气流动引起热对流 组件向外辐射电磁波 热传导发生在热量从一块材料传到另一块材料 太阳光加热组件 热传导 热传导导致热损失是由于光伏组件与其它相互接触的材料（包括周围空气）存在热梯度。光伏组件向外传导热的能力可以通过电池封装材料的热阻抗和材料结构来描述。热量的传导形式与电路中电流的传导形式很相似。对于热传导，材料之间的温度差异驱使热量从高温流向低温区域，类似的，因为电路两区域存在电势差才导致电子的流动。因此，温度与热量的关系可以通过下面的方程给出，这有点类似于流经一电阻的电流与电压的关系。假设材料的构成是均匀一致的，且状态稳定，则热传导与温度之间的方程为：

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这个教程最大的好处是有索引，可以方便的查询opencv相关内容，包括了所有常用的opencv库和函数。另外还有简单的源代码例程，例如光流法，梯度法，多高斯背景更新模型，人脸检测等算法