卷积 深度 参数pytorch

订制变压器应当给出哪些参数

一般主要体供三个条件: 一 变压器的功率, 二 变压比, 三 频率。 有了这三个条件,厂家就能计算出变压器的原边和副边要多大的线径,多少的匝数,要多大铁芯,绝缘要几极,是用“E”型还是用“口”铁芯等参数。其次,如果你的变压器还有特殊要求都要尽量提供。比如:工作环境,体积要求,还需不需要整流等。 如果 ......
变压器 参数

Anaconda环境下安装gpu版pytorch

cuda安装 首先到下面的网址下载cude,注意,不要下载最新的,目前pytorch支持的最新版本是11.8。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive pytorch安装 打开Anaconda自带的命令行,如下图所示。再到下面的网站获取安装 ......
Anaconda pytorch 环境 gpu

以阿里巴巴推荐的使用 ThreadPoolExecutor 构造函数自定义参数的方式来创建线程池

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Thr ......

PHP连接MYSQL数据库参数设置机器增删查改操作

1.param.php <?php session_start(); if(!$_SESSION["user"]->poststuno) exit('你的工号不正确'); if($_SESSION["user"]->juese=='001') exit('未知错误,请联系管理员 0001'); $d ......
机器 参数 数据库 数据 MYSQL

C# 使用OLEDB 读不出 Excel 参数配置说明 Excel 12.0; HDR=Yes; IMEX=1;READONLY=1

/// <summary> /// Excel文件连接字符串 /// </summary> private const string excelConnnectionString = "Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source ={0};Extend ......
Excel READONLY 参数 OLEDB 12.0

JVM 参数配置及详解 -Xms -Xmx -Xmn -Xss 调优总结 项目开始前可以看看 暂时没用

堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制.32位系统 下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0 ......
参数 项目 JVM Xms Xmn

第七篇 手写原理代码 - 对象 【 实现对象的深度拷贝、实现对象的深度对比 】

在 JavaScript 中,对象拷贝可以分为浅拷贝和深拷贝两种方式 1、浅拷贝 浅拷贝只是复制了对象的引用地址,新对象的属性与原对象的属性指向同一块内存地址 2、深拷贝 深拷贝会完整地复制对象以及其内部所有嵌套对象 使用 JSON.parse(JSON.stringify()) 方法进行深拷贝时, ......
对象 深度 拷贝 原理 代码

Java-Day-8(方法重载 + 可变参数 + 作用域 + 构造方法 + this 关键字 )

Java-Day-8 方法重载 ( Overload ) java 中允许同一个类中,多个同名方法的存在,但要求形参列表不一致 在调用方法时,通过所给的参数来选择执行的是哪个方法 重载好处 减轻了起名的麻烦 减轻了记名的麻烦 注意细节 方法名必须相同 参数列表必须不同 形参类型或个数或顺序,至少有一 ......
方法 Java-Day 关键字 作用 参数

springmvc参数传递不给参数值默认值设置方法

@RequestMapping("hello") public voiid test001(@RequestParam(defaultValue = "11") int age, @RequestParam(defaultValue = "0.1") double money){ System.ou ......
参数 springmvc 方法

python代码:基于DDPG(深度确定性梯度策略)算法的售电公司竞价策略研究

python代码:基于DDPG(深度确定性梯度策略)算法的售电公司竞价策略研究 关键词:DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档:完美复现英文文档,可找我看文档 主要内容: 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略,属于电力市场范畴,目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡,但 ......
策略 梯度 确定性 算法 深度

java -- Map接口和可变参数

Map Map: 映射, 是双列集合顶层接口 java.util.Map<k,v> k: key 键 唯一 v: value 值 可重复 常用方法和Entry public V put(K key,V Value) // 指定的键与指定值添加到Map集合中, 添加成功返回null, 添加失败返回之前 ......
接口 参数 java Map

SpringMVC中常见用于参数位置的注解

1、@RequestParam:该注解的作用是将请求中指定名称的参数进行获取,可以指定该参数是否为必须,可以是get请求,也可以是post请求,可以该注解可以省略。 实例: @GetMapping("/addSuccess") public String goToSuccess(@RequestPa ......
注解 SpringMVC 常见 位置 参数

Pandas Query 方法深度总结,你学会了吗?

[Pandas Query 方法深度总结,你学会了吗?-51CTO.COM](https://www.51cto.com/article/714736.html) 数据库其他数据库 事实证明实际上可以使用 query()​ 方法做到这一点。因此,在今天的文章中,我们将展示如何使用 query() 方 ......
深度 方法 Pandas Query

39.深度神经网络应用

1、加载深度学习模型 深度学习中最重要的部分就是对模型的训练,模型训练完成后就可以使用模型对新数据进行处理,例如识别图像中的物体、对图像中的人脸进行识别等。由于训练模型既耗费时间又容易失败,因此在实际使用过程中可以直接已有的模型,没必要每次都重新训练模型。OpenCV 4中提供了dnn::readN ......
网络应用 深度 神经 网络 39

c语言入门——如何在printf中和参数一起输出%

输入样例: 5 3 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: 5 + 3 = 8 5 - 3 = 2 5 * 3 = 15 5 / 3 = 1 5 % 3 = 2代码实现: #include <stdio.h>int main(){ int A,B; scanf("%d %d",&A,&B); pr ......
参数 语言 printf

论文《深度多尺度卷积LSTM网络的出行需求和出发地预测》

学习参考:https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目:《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des ......
卷积 出发地 尺度 深度 需求

事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器/深度(ml/dl)学习(Python3.10/Tensorflow2)

坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在 ......
Tensorflow2 Tensorflow 深度 事实 机器

深度剖析Redis九种数据结构实现原理,建议收藏

Redis 是一个高性能的键值存储系统,支持多种数据结构。 包含五种基本类型 String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)、Zset(有序集合),和三种特殊类型 Geo(地理位置)、HyperLogLog(基数统计)、Bitmaps(位图)。 ......
数据结构 深度 原理 结构 建议

jmeter不需修改脚本 域名参数 则可在 测试环境、稳定环境、预发布环境 等多个不同环境 运行方案

build文件中添加如下内容 <!--声明要传递的参数--> <property name="my_domain_name" value="${my_domain_name}" /> <property name="my_weixin_domain_name" value="${my_weixin_ ......
环境 脚本 可在 多个 参数

函数中可变参数的应用

背景 在函数或类定义中传入的参数是可变参数,常见的是字典、列表、数组(ndarray),函数内容如果仅仅是引用该这些对象没有什么大问题。但是如果涉及增、删操作,将会发生非常诡异的事情。 下面以《流畅的Python》中定义的一个案例进行介绍: class HauntedBus: def __init_ ......
函数 参数

每日学习记录20230301_质谱解卷积

20230301:质谱解卷积 质谱信号根本就没有卷积,解卷积也无从谈起,但因为Colby这篇文章,后面三十年大家就都默认了解卷积等同于重构质谱峰的意义了。不过在蛋白质质谱领域,解卷积还有另外一个概念,就是把多电荷峰反解回分子量,此处最流行的是一种利用最大似然度求解的maxent算法,同样也跟卷积的原 ......
卷积 质谱 20230301

深度学习| word2vec

word2vec 单词向量化表示 word2vec 下分为两个模型CBOW与Skip-gram ,分别包含Hierarchical Softmax和 Negative Sampling两个方法; 1. 连续词袋模型(CBOW)与跳字模型(Skip-gram) 单词W; 词典D = {W1, W2, ......
深度 word2vec word2 word 2vec

基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法matlab仿真

1.算法描述 深度学习(英语:deep learning),是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前,由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题,没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练,并且其性能也不佳。但是,近年来,Hinton等人通过研究多层神经网络,提高学习所需的计 ......
链路 信道 学习网络 算法 深度

用驼峰的实体类接受命名不规范的响应参数

参考资料地址: https://blog.csdn.net/qq_41143240/article/details/115671561 使用JsonProperty注解 import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.fasterxml.jackson.an ......
驼峰 实体 参数

卷积lstm论文

论文题目:Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 参考的学习文章:https://blog.csdn.net/m0_64557752/article/details/125 ......
卷积 论文 lstm

深度学习环境配置

深度学习环境配置 一、软硬件配置介绍 操作系统:Windows 10 和 Ubuntu 20.04 均适用 GPU:Nvidia Geforce RTX 3060 Python:3.8 二、环境配置步骤 1、安装显卡驱动 (1)Windows 10 ​ 在Nvidia驱动下载官网下载522.25版本 ......
深度 环境

深度学习入门

深度学习入门 1、入门路线 2、人工智能、机器学习和深度学习的区别 **人工智能:**可能是来自 1956 有史以来最受关注的概念。到 2015 年,GPU 的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。而愈加廉价的存储可以大规模地存储大数据(从纯文本到图像、映射等)。这产生了对数据分析的需求,它被更普 ......
深度

初识深度学习

初识深度学习 一、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 二、应用 计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、预测...... 三、深度学习框架 ......
深度

WSL2安装CUDA & pytorch

WSL2安装pytorch wsl-ubuntu 安装 1 操作系统,win11 开启CPU虚拟化 如果是关闭状态,需要进入到BOIS 中打开设置。 开启虚拟机平台 搜索栏中搜索功能,即可出现“启用或关闭Windows功能” 升级配置 wsl https://wslstorestorage.blob ......
pytorch WSL2 CUDA WSL amp

01 | C++ADL(依赖于参数的查询)

namespace MyNamespace { class MyClass {}; void doSomething(MyClass); } MyNamespace::MyClass obj; // global object int main() { doSomething(obj); // Wo ......
参数 ADL 01