图像处理 物体 算法 深度

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构

为了处理这种长度可变的输入和输出, 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器(encoder-decoder)架构: 编码器(encoder):它接受一个长度可变的序列作为输入,并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器(decoder):它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
编码器 解码器 架构 深度 编码

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习(seq2seq)

循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入,将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元,独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点: “<eos>”表示序列结束词元,一旦输出序列生成此词元,模型就会停 ......
序列 seq 深度 Pytorch seq2seq

排序算法总结

low B三人组 冒泡排序 思想:列表相邻元素两两对比,每趟结束都会产生一个最大/最小元素 代码实现 def bubble_sort(li): for i in range(0,len(li)-1): # 趟数 exchange = 0 # 设置一个标识符,当有一趟无变化时,列表已有序,停止排序 f ......
算法

前端大文件上传处理方案

前端大文件上传处理方案是一种用于上传大型文件的技术方案。它通常包括将大型文件分成小块,每块大小通常为几兆到几十兆,然后将这些小块逐个上传,最终在服务器上重新组合成原始文件。以下是一些常见的前端大文件上传处理方案: 分片上传:这是一种将大文件分成小块上传的方案。每个分片都由独立的请求上传,可以在上传过 ......
前端 文件 方案

图像分割

2D物体分割 在https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/17403325.html中提到过,2D物体分割大体可以分为语义分割、实例分割和全景分割,这里对其基本概念进行介绍,并参照一篇综述,按照分割采用的方法不同分为十类。 一、基本概念 语义分割、实例分割和全景分 ......
图像

React学习笔记09- 事件处理

React采用on+事件名的方式来绑定一个事件,注意,这里和原生的事件是有区别的,原生的事件全是小写 onclick , React里的事件是驼峰 onClick ,React的事件并不是原生事件,而是合成事件。 事件回调的几种写法 1.直接在组件内定义一个非箭头函数的方法,然后在render里直接 ......
事件 笔记 React 09

三维模型3DTile格式轻量化压缩处理工具常用几款软件介绍

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
模型 常用 格式 工具 3DTile

10.20算法

位1的个数编写一个函数,输入是一个无符号整数(以二进制串的形式),返回其二进制表达式中数字位数为 '1' 的个数(也被称为汉明重量)。 提示: 请注意,在某些语言(如 Java)中,没有无符号整数类型。在这种情况下,输入和输出都将被指定为有符号整数类型,并且不应影响您的实现,因为无论整数是有符号的还 ......
算法 10.20 10 20

机器学习语音处理:滤波器组、梅尔频率倒谱系数 (MFCC)

机器学习语音处理:滤波器组、梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 以及介于两者之间的内容 语音处理在任何语音系统中都起着重要作用,无论是自动语音识别(ASR)还是说话人识别或其他东西。长期以来,梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是非常流行的特征;但最近,过滤器库变得越来越受欢迎。本文将讨论过滤器组和MFCC ......
滤波器 系数 频率 语音 机器

js_为innerHTML添加的图片添加onerror处理事件

在今天的开发中遇到这样的需求:通过接口获取到文章数据, 文章数据是html字符串, 使用innerHTML将其注入到某一个元素中, 文章中的某些图片因为服务器端的图片失效等原因无法访问,需要为其添加一个onerror处理事件, 替换调损坏的图片, 替换为一个显示加载失败的图 function han ......
innerHTML onerror 事件 图片 js

理解算法(1): 最大值,最小值,和堆。

最近总想,算法好像没有数学那样直观,例如方程可以解决一大类问题,我们遇到许多数学问题,只要将其转成方程问题,剩下的就是解方程。算法好像不是那么直观,顺着这个思路开始重新看算法问题。今天有一个收获,也可能其他人早就知道。 int max=INT_MIN; for(size_t i=0;i<v.size ......
最大值 算法

强化学习Q-Learning和DQN算法

1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下: 初始化一个Q-table。 在当前状态\(s\)选择一个动作\(a\)。 执行动作\(a\),转移到新的状态\(s' ......
算法 Q-Learning Learning DQN

JAVA项目中的常用的异常处理情况

https://www.cnblogs.com/gothic-death/p/9946415.html 在说java异常处理情况之前简单说下:java中异常的定义。 java程序在运行时出现的不正常情况称之为异常。为了防止此类情况发生后及时处理该异常,java将所有可能发生异常的情况用类的形式进行描 ......
常用 情况 项目 JAVA

智能优化算法第一次实验

智能优化算法第一次实验 一、实验目的 (1) 掌握梯度下降法的基础知识及其应用过程; (2) 利用梯度下降法求解简单优化问题。 二、实验原理 梯度下降法是一种最优化算法,由于函数在该点梯度的模代表着函数值在该点最大的变化率,我们可以让函数沿着梯度方向迭代移动逼近函数最值,这就是梯度下降法的基本原理。 ......
算法 第一次 智能

R语言改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32418 原文出处:拓端数据部落公众号 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。 人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益,面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据,要想对股票进行合理的分 ......
均值 算法 盈利 K-Means 能力

[刷题笔记] [算法学习笔记]树上差分 -- Luogu P3128

Description Problem:https://www.luogu.com.cn/problem/P3128 FJ 给他的牛棚的 \(N\) 个隔间之间安装了 \(N-1\) 根管道,隔间编号从 \(1\) 到 \(N\)。所有隔间都被管道连通了。 FJ 有 \(K\) 条运输牛奶的路线,第 ......
笔记 算法 Luogu P3128 3128

图及相关算法

图 准备找实习了,把忘了的东西从头捡一捡 基本实现 大一时候有个特别蠢的问题,一直老想为什么不内置图的实现,现在想想真是蠢到家了…… Go语言实现无向无环图 import "fmt" //Implment by adjacency matrix type graphadjMat struct { v ......
算法

深度学习(pytorch载入onnx测试)

测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
深度 pytorch onnx

Go 函数的健壮性、panic异常处理、defer 机制

Go 函数的健壮性、panic异常处理、defer 机制 目录Go 函数的健壮性、panic异常处理、defer 机制一、函数健壮性的“三不要”原则1.1 原则一:不要相信任何外部输入的参数1.2 原则二:不要忽略任何一个错误1.3 原则三:不要假定异常不会发生二、Go 语言中的异常:panic2. ......
函数 机制 panic defer Go

算法训练day37 LeetCode860.406.452.

算法训练day37 LeetCode860.406.452. 860.柠檬水找零 题目 860. 柠檬水找零 - 力扣(LeetCode) 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 5:收五元 10:收十元,返五元 20:优先还十元+五元;否则还五元*3 class Solutio ......
算法 LeetCode day 860 406

vivado关联vscod不卡顿处理

安装版本 推荐:cmd /S /k "code -g [file name]:[line number]" 免安装版本只能用这个方法 D:/*****/*****/Microsoft VS Code/Code.exe -g [file name]:[line number] ......
vivado vscod

Python批量处理aida64extreme收集到的硬件信息

因需收集部分驻外同事电脑的硬件信息(未连公司内网,无法使用桌管软件统一采集),采用aida64extreme收集后再通过python处理写入数据库。 一.创建表 createtable.py #!/usr/bin/python3 #coding:utf-8 import pymysql db = p ......
extreme 硬件 Python 信息 aida

极空间Z4 Pro四盘位NAS大升级:酷睿N305处理器加持 性能提升至2.5倍

今天极空间召开新品发布会,Z4 Pro迎来升级,处理器换新,CPU性能提升至此前标准版的2.5倍。 极空间Z4 Pro新款提供标准版8GB、标准版16GB、性能版16GB三款产品。 其中,标准版8GB、标准版16GB采用全新一代英特尔处理器N97,4核3.6G,24核1.2G GPU。 而性能版16 ......
处理器 性能 空间 N305 Pro

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (116)-- 算法导论10.3 1题

一、用go语言,画图表示序列(13,4,8,19,5,11),其存储形式为多数组表示的双向链表。同样画出单数组表示的形式。 文心一言: 在Go语言中,我们无法直接画图,但我可以帮助你描述如何使用Go语言来表示和操作多数组表示的双向链表和单数组表示。 首先,多数组表示的双向链表可以表示为以下的数据结构 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

C#基数排序算法

前言 基数排序是一种非比较性排序算法,它通过将待排序的数据拆分成多个数字位进行排序。 实现原理 首先找出待排序数组中的最大值,并确定排序的位数。 从最低位(个位)开始,按照个位数的大小进行桶排序,将元素放入对应的桶中。 将各个桶中的元素按照存放顺序依次取出,组成新的数组。 接着按照十位数进行桶排序, ......
基数 算法

Pandas怎样设置处理后的第一行为索引?

大家好,我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas自动化办公的问题,一起来看看吧。 请教问题 设置了header=None,通过drop_duplicates删除了重复行,怎样设置处理后的第一行为索引(原表格的列比较多,而且每次表格的列的名字不一定相同) ......
一行 索引 Pandas

JAVA项目常用异常处理汇总

1.空指针异常(java.lang.nullpointerexception) 发生该情况一般是字符串变量未初始化,数组未初始化,类对象未初始化等。还有一种情况是当该对象为空时你并没有判断是否为空值,这个错误我在之前的web习题上犯过,因此为了避免这种情况,除了检查是否初始化之外,如有必要则要加上判 ......
常用 项目 JAVA

国科大卜东波算法设计作业

Question Number 1 You are interested in analyzing some hard-to-obtain data from two separate databases. Each database contains n numerical values, so ......
算法

JAVA项目中的常用的异常处理情况

# Java项目中常用的异常处理情况 Java是一种强类型、面向对象的编程语言,它具有丰富的异常处理机制。异常处理是编写健壮、可靠和可维护的Java代码的关键组成部分。在Java项目中,处理异常的方式通常包括: ## 1. try-catch-finally块 try-catch-finally是J ......
常用 情况 项目 JAVA

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集

机器翻译(machine translation)指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言,基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译(neural machine translation)。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
深度 机器 Pytorch 数据 9.5
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