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《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
2023年全网最全最细最流行的自动化测试工具有哪些？
随着测试工程师技能和工资待遇的提升，甚至有一部分的开发人员开始转入测试岗位，跨入自动化领域的测试攻城狮越来越多。在自动化测试领域，自动化工具肯定占据了核心的位置。 本文总结了常用的测试自动化工具和框架，这些工具和框架有助于更好地定位自己，以跟上软件测试的发展趋势 ......
springboot 打 war 包后的访问路径
http://laremehpe.eu.org:9090/api/access/time 域名：http://laremehpe.eu.org 端口号：9090 访问路径：/api/access/time /api 是tomcat解压后文件夹名称 /access 是类上的路径名称（@RequestM ......
【Python&RS】基于GDAL栅格数据/图片位深度（bit）转换
最近在用OpenCv库处理图片时发现cv库无法读取64位的tif影像，所有想通过Python将64位的图片转换成8位的。今天就跟大家分享一下如何利用Python的GDAL库，实现栅格数据/图片的位深度转换。 ......
【转】Nginx通过二级目录（路径）映射不同的反向代理，规避IP+端口访问
这是我上一家公司的案例总结，发现躺在草稿箱好几个月了，今天得空就整理发布一下。 先说一下开发那边提来的 2 个 case： ①、同一个域名需要反向代理到前台和后台（不同机器和端口）； ②、需要采用 IP+端口的模式，嵌入到 APP 作为 DNS 污染后的备选方案。 对于第①个问题，很好解决：通过区分 ......
深度学习基础认知简明梳理
深度学习基础简明梳理-基于李宏毅油管课程 前言 该内容为基于博主对深度学习的认知与实践经验的对李宏毅油管上课程的简要理解，有局限偏差之处，敬请谅解。后续随着学习的深入会进行一定修正。 本质概述 此处不会特意探讨机器学习与深度学习之间的差别，纵观这些领域，它们所构建的方法论为：寻找到一个模型（函数）， ......
深度学习模型_锁死种子
import torch import random import os import numpy as np def seed_setting(seed): random.seed(seed) # os.environ['']=str(seed) np.random.seed(seed) torc ......
使用QT Creator 4.11.0编译出的程序，解压到中文路径打开失败或者.exe文件消失的情况
尝试了很多种方式，最后将exe所在的文件夹的resources里的所有文件都复制到exe所在文件夹下，再点击exe执行，问题解决。 ......
神经网络入门篇：为什么深度学习会兴起？
为什么深度学习会兴起？ 这篇我们来讲故事，关于为什么深度学习会兴起的故事~ 深度学习和神经网络之前的基础技术理念已经存在大概几十年了，为什么它们现在才突然流行起来呢？ 因为多亏数字化社会的来临，现在的数据量都非常巨大，我们花了很多时间活动在这些数字的领域，比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.1 门控循环单元（GRU）
我们可能会遇到这样的情况： 早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这 ......
springboot访问图片本地路径并映射成url
这几天很头疼，vue不读取图片，src已经动态绑定了，还是访问不到vue本地下图片，于是我就把图片地址改为springboot本地就成功了。 下面是参考博客;springboot访问图片本地路径并映射成url_springboot配置图片访问路径-CSDN博客 最后样式 ......
板娘代码(lived2需要改成自己电脑路径)
<!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <title>Live2D ......
Python 当前工作路径、当前文件路径
在BCP源码中，涉及到路径问题，先描述下问题，我运行的文件在BCP/code/LA_BCP_train.py，我希望在索引的时候使用的是BCP/code这个地址，但是实际上是BCP/，这里涉及Python的当前文件路径和当前工作路径。 当前工作路径是BCP/，相对路径是基于这个路径，可以通过os.p ......
你的Github账户可能被封禁!教你应对Github最新的2FA二次验证! 无地区限制, 无额外设备的全网最完美方案
1 2FA 的定义 双因素身份验证 (2FA) 是一种身份和访管理安全方法，需要经过两种形式的身份验证才能访河资源和数据，2FA使企业能够监视和帮助保护其最易受攻击的信息和网络。 2 2FA 的身份验证方法 使用双因素身份验证时有不同的身份验证方法。此处列出了一些最受欢迎的选项。 2.1 硬件令牌 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播
8.7.1 循环神经网络的梯度分析 本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示： \[\begin{align} h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\ o_t&=g(h_t,w_o) \end{align} \]参数字典： \(t\) 表示时间步 \(h_t ......
全网搜罗来的新标签页和主页
最后用了WeTab，效果如上图 比较出名的新标签页插件 1.WeTab 新标签页 2.iTab新标签页 | iTab新标签页 3.infinity新标签页 (infinitytab.com) 4.Momentum - Microsoft Edge Addons 主页类型： 1.东东起始页 (cuip ......
Tinyalsa PCM API 实现深度剖析
高级 Linux 音频架构 (ALSA) 用于为 Linux 操作系统提供音频和 MIDI 功能。它可以高效地支持所有类型的音频接口，从消费者声卡到专业的多通道音频接口。它支持全模块化的音频驱动。它是 SMP 和线程安全的。它提供了用户空间库 (alsa-lib) 来简化应用程序编程并提供了更高级的 ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
Java-全网最详细反射
Java-反射 前言 Java的反射（reflection）机制是指在程序的运行状态中，可以构造任意一个类的对象，可以了解任意一个对象所属的类，可以了解任意一个类的成员变量和方法，可以调用任意一个对象的属性和方法。这种动态获取程序信息以及动态调用对象的功能称为Java语言的反射机制。反射被视为动态语 ......
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？ 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（ ......
Android获取第二个SD卡路径
File[] externalFilesDirs = getExternalFilesDirs(null); // 判断是否有第二个SD卡 if (externalFilesDirs.length > 1) { // 第二个SD卡的路径 File secondSdCardDir = external ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......