序列seq深度pytorch

R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23485 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往 ......

【流畅的Python】2.6 序列模式匹配

2.6 序列模式匹配 这一小节围绕Python 3.10推出的模式匹配功能展开,其实就是新增的match/case语句。因为本小节属于第二章“丰富的序列”,所以这里只介绍了关于序列的模式匹配。在其他章节还有关于模式匹配更多的内容: 2.6 序列模式匹配 3.3 使用模式匹配处理映射 5.8 模式匹配 ......
序列 模式 Python 2.6

Request 爬虫的 SSL 连接问题深度解析

SSL 连接简介 SSL(Secure Sockets Layer)是一种用于确保网络通信安全性的加密协议,广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中,爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信,这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题,并提供解 ......
爬虫 深度 Request 问题 SSL

教你如何使用PyTorch解决多分类问题

本文介绍多分类问题的基本概念,构建一个简单的多分类神经网络模型,并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。 ......
PyTorch 问题

深度学习笔记2:数据增强

上一节由于训练数据集样本量较小,模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%,本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后,模型的分类精度将提高到 80%~85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据,做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强(augme... ......
深度 笔记 数据

判断子序列(双指针)

一、题目来源 AcWing算法基础课-2816.判断子序列 二、题目描述 给定一个长度为 \(n\) 的整数序列 \(a_1,a_2,…,a_n\) 以及一个长度为 \(m\) 的整数序列 \(b_1,b_2,…,b_m\)。 请你判断 \(a\) 序列是否为 \(b\) 序列的子序列。 子序列指序 ......
指针 序列

最长连续不重复子序列(双指针)

一、算法描述 含义 双指针,指的是在遍历对象的过程中,不是普通的使用单个指针进行访问,而是使用两个相同方向(快慢指针)或者相反方向(对撞指针)的指针进行扫描,从而达到相应的目的。 另外还可以根据序列进行区分,例如在快排中,双指针指向的是同一个序列,而归并排序中两个指针指向的是两个不同的序列。 怎么用 ......
指针 序列

基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题,目的是最大化交易者的最终收益率,同时最小化相关风险。 可以说,其中最突出的是库存风险,它源于交易者(做市商 ......
深度 模型 订单 策略 过程

金蝶云星空其他出库单保存提示序列号不一致

一、保存报错 显示单据数量=0.序列号数量=3 二、初步分析 输入实发数量没有触发序列号数量的计算 检查实发数量的值更新事件 实发数量和序列号数量的转换,必须保证,基本单位和序列号单位的关系,两者且不能为空 三、总结 界面效果,输入实发数量,自动根据单位计算序列号的数量,自动创建序列号子单据体的行数 ......
序列号 序列 星空

关于安装pytorch1.0.0版本(果然还是要手动自己去找啊。。。一遍成!!保真)

首先第一步就是不要跑到官网里边去按照官网给的提示去下载!!不要不要不要!也不要去什么用清华镜像源啥的,因为根本找不到,很折腾! 直接在这个网站download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html里边找你想要下载的torch1.0.0版本以及torchvis ......
手动 pytorch1 pytorch 版本 还是

【Django进阶】django-rest-framework中文文档——序列化器

搭建环境 使用django-rest-framework中文文档——快速入门中的虚拟环境。 新建snippets应用程序 python .\manage.py startapp snippets 注册相关应用程序,例如当前应用,rest_framework 创建数据库模型 编辑snippets/mo ......

P1241 括号序列

P1241 括号序列 RE一半 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<stack> using namespace std; string s; char ans[400]; bool vis[400]; i ......
括号 序列 P1241 1241

关于AssetBundle禁用TypeTree之后的一些可序列化的问题

1)关于AssetBundle禁用TypeTree之后的一些可序列化的问题2)启动Unity导入变动的资源时,Singleton ScriptableObject 加载不到3)Xcode15构建Unity 2022.3的Xcode工程,报错没有兼容的iPhone SDK 这是第361篇UWA技术知识 ......
序列 AssetBundle TypeTree 问题

shell 展开之进程替换# 深度解析 管道符|和输入输出<< >>重定向的区别

参考链接 https://blog.csdn.net/zwlove5280/article/details/113609342 shell 展开中的进程替换可以说是非常难懂的一部分,它的语法为有两种 >(list) ##接受输入 看作一个整体,相当于文件描述 或 <(list) #接受输出 在 << ......
管道 深度 进程 shell lt

深度分析C#中Array的存储结构

数组是C#中最基础的存储结构之一,很多的存储结构其底层的实现中都是基于数组实现的,如:List、Queue、Stack、Dictionary、Heap等等,如果大家读过这些类型的底层实现源码,其实就可以发现,这些存储结构都是在其内部维护了一个或多个数组。本文重点来学习一下数组存储结构的实现逻辑。 首 ......
深度分析 深度 结构 Array

深度学习在图像识别中的革命性应用

深度学习在图像识别中的革命性应用标志着计算机视觉领域的重大进步。以下是深度学习在图像识别方面的一些革命性应用: 1. **卷积神经网络(CNN)的崭新时代**: - CNN是深度学习在图像识别中的核心技术,通过卷积层、池化层和全连接层,模拟人类视觉系统。这一技术的引入使得图像识别的准确性显著提高。 ......
革命性 深度 图像

人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型

很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 : 机器学习 升级版本 :深度学习 高级版本 :大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络(ANN)的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中,神经网络模型被用来学习输入数 ......
人工智能 科普 人工 深度 模型

LY1464 [ 20231112 NOIP 模拟赛 T4 ] 序列计数

题意 给定 \(n, m\)。 求: \(a_1 + a_2 + ... + a_m = n\) \(1 ^ {a_1} \times 2 ^ {a_2} \times ... \times m ^ {a_m} \equiv x (\bmod m)\) 对于 \(x \in [1, m)\) 满足上 ......
模拟赛 序列 20231112 1464 NOIP

drf——序列化组件的基本使用

一、准备工作 首先需要一张数据库表(以Book表为例) 在models内书写: class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) price = models.BigIntegerField() url: path('b ......
序列 组件 drf

【数学】prufer 序列

题目描述 请实现 Prüfer 序列和无根树的相互转化。 为方便你实现代码,尽管是无根树,我们在读入时仍将 \(n\) 设为其根。 对于一棵无根树,设 \(f_{1\dots n-1}\) 为其父亲序列(\(f_i\) 表示 \(i\) 在 \(n\) 为根时的父亲),设 \(p_{1 \dots ......
序列 数学 prufer

决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读

在本篇深入探讨的文章中,我们全面分析了C4.5决策树算法,包括其核心原理、实现流程、实战案例,以及与其他流行决策树算法(如ID3、CART和Random Forests)的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用,还提出了独特的洞见,旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注Te ......
算法 实战 深度 技术 C4

关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨

在本文中,我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制,还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外,我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法,最终以独到的技术洞见进行了总结。 关注TechLead,分享AI ......
算法 深度 规则 Apriori

springboot 控制序列化反序列化示例(接口返回数据处理/接口接收数据处理)

1.返回Long转JSON package com.mingx.drone.config; import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator; import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer; i ......
数据处理 序列 接口 数据 示例

2023 互测 R2T1 序列的线性做法

把原题做法 GF 的系数进行 OEIS,发现那个三角形就是 Catalan 数的 GF 复合上一个 \(xy(1-x)\) 的形式。 更为奇妙的是,OEIS 下面竟然给出了一个通项公式,\(T(n,k)=(-1)^{n-k}{k\choose n-k}C_k\),其中 \(C\) 是 Catalan ......
线性 序列 做法 2023 R2T1

深度剖析GadgetInspector执行逻辑(下)

前言 接着前面分析gadgetInspector工具 GadgetInspector gadgetinspector.PassthroughDiscovery类 和上面类似的格式,存在有discover / save这两个主要的方法 MethodCallDiscoveryClassVisitor类 ......
GadgetInspector 深度 逻辑

java反序列化----CC7利用链学习笔记(Hashtable)

目录java反序列化 CC7利用链学习笔记(Hashtable)环境搭建利用链 java反序列化 CC7利用链学习笔记(Hashtable) 环境搭建 jdk8u71 <dependency> <groupId>commons-collections</groupId> <artifactId>co ......
序列 Hashtable 笔记 java CC7

图的建立与深度、广度遍历

图的建立有两种方式,一种是邻接矩阵,也就是顺序存储。另一种则是邻接表 在遍历过程中我们需要有一个数组,用来标记结点是否被调用过,我们称它为visited数组。 我们需要初始化一个二维矩阵edge[i][j],用来存储边的集合,含义为第i个结点与第j个结点之间有边。 其次我们在创建一个存储顶点的数组, ......
广度 深度

java反序列化----CC6利用链学习笔记(HashMap和HashSet)

目录java反序列化 CC6利用链学习笔记环境配置利用链 java反序列化 CC6利用链学习笔记 环境配置 jdk8(无版本要求) pom.xml中写入 <dependency> <groupId>commons-collections</groupId> <artifactId>commons-c ......
序列 HashMap HashSet 笔记 java

[CTF/Web] PHP 反序列化学习笔记

Serialize & unserialize 这两个方法为 PHP 中的方法, 参见 serialize 和 unserialize 的官方文档. 以下内容中可能存在 字段, 属性, 成员 三个名词误用/混用, 但基本都表示 属性 文章仍在完善之中, SESSION 反序列化漏洞要学废了 入门 我 ......
序列 笔记 CTF Web PHP

02深度学习笔记

1.二元分类 一些基本符号含义: 输入一幅以特征向量x表示的图像,预测对应的输出的y(0 or 1) 单个样本(x,y) n(x)特征向量,y训练结果 m表示训练集样本总数,{(x(1),y(1)),(x(2),y(2))...,((x(m),y(m))} M=M(train) 训练集 m(test ......
深度 笔记