序列seq深度pytorch
代码随想录 day18 找树左下角的值 路径总和 从中序与后序遍历序列构造二叉树
找树左下角的值 最简单就是想到层序遍历之后取第一个位置元素就是了 递归的话需要先判断哪里最深的节点 至于最左 保持中左右的遍历顺序 第一次得到最大深度处就是最左的 路径总和 有点像查找子树路径 所以递归回溯是比较好的选择 在求路径的适合，targetSum - node->val 是否为0的判断比一 ......
【LeetCode 2701. 连续递增交易】MySQL用户变量编程得到严格递增连续子序列的开始位置，结束位置，长度等统计信息
题目地址 https://leetcode.cn/problems/consecutive-transactions-with-increasing-amounts/ 代码 # Write your MySQL query statement below with t1 as( select * # ......
python经典有序序列的list列表推导式
生成一个数据列表 # 初始化一个列表 list_1 = [] # 使用循环生成一个列表数据 for val in range(0,20,1): # 加入集合 list_1.append(val) # 打印列表数据 print(list_1) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, ......
【Leetcode 2474. 购买量严格增加的客户】MySQL用户变量编程解决严格递增连续子序列问题
题目地址 https://leetcode.cn/problems/customers-with-strictly-increasing-purchases/description/ 代码 # Write your MySQL query statement below with t1 as( se ......
解题报告P2501 [HAOI2006] 数字序列
P2501 [HAOI2006] 数字序列 题目描述 现在我们有一个长度为 \(n\) 的整数序列 \(a\)。但是它太不好看了，于是我们希望把它变成一个单调严格上升的序列。但是不希望改变过多的数，也不希望改变的幅度太大。 输入格式 第一行是一个整数，表示序列长度 \(n\)。 第二行有 \(n\) ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？
本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
【问题记录】【Fastjson】Fastjson 反序列化失败，syntax error, position at 0, name value
1 问题现象 今儿调 webservice 的一个接口， 他们有一个 json 字符串，我反序列话的时候，发现报错： // 返回json字符串 {"rs":"false","value":"JSONObject["dbilldate"] not found."} 看字符串觉得没啥毛病。 2 解决办法 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
System.ArgumentException: 使用 JSON JavaScriptSerializer 进行序列化或反序列化时出错。字符串的长度超过了为 maxJsonLength 属性设置的值。
这次一次.NET Framework MVC中的报错 猜测是框架默认会先将post请求中body携带的json进行解析,然后将解析后得到的参数填入对应接口的参数中 但是JavaScriptSerializer默认只能序列化2M内的json字符串,超过2M就会报错 解决方法1:修改maxJsonLen ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
delphi JSON序列化（五）
关于TJSONConverters的使用 unit Unit1; interface uses Winapi.Windows, Winapi.Messages, System.SysUtils, System.Variants, System.Classes, Vcl.Graphics, Vcl.C ......
P4093 [HEOI2016/TJOI2016] 序列 题解
题目链接：序列 对于 LIS 问题，很显而易见的有 dp方程为： \[dp_i=\max{dp_j}+1 \ (j<i,a_j \le a_i) \text{ dp表示以某个位置结尾的最长 LIS} \]本题考虑到对于转移的两位置，如果能从 \(j \rightarrow i\)，那么在以上条件成立 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
delphi JSON序列化（四）
涉及的重要类 REST.Json，REST.JsonReflect，REST.Json.Interceptors, REST.Json.Types单元中。 一、TJson类 最简单的一个类，提供了JSON -> OBJECT和OBJECT -> JSON几个方法，方法有TJsonOptions参数， ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 ......
安装pytorch/安装jupyterlab并添加已创建环境的kernel
安装pytorch 先创建一个环境，去pytorch官网查找环境所用python版本对应的torch版本，并选择合适的下载命令，在已激活的环境中运行命令，即可安装成功。 安装jupyter jupyter可以按cell运行代码，并且可以边写代码边做笔记。运行conda install jupyter ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......