序列seq深度pytorch
(?=pattern) 正向先行断言 代表字符串中的一个位置，紧接该位置之后的字符序列能够匹配pattern。
以下哪些正则表达式满足regexp.test('abc') true？ A /^abc$/ B /...(?=.)/ C /[ab]{2}[^defgh]/ D /[defgh]*/ 正确答案：ACD 补充一下B的先行断言： (?=pattern) 正向先行断言 代表字符串中的一个位置，紧接该位置之 ......
【Datawhale 11月组队学习】深度强化学习基础
深度强化学习笔记 第一章：简介&辨析 Definition 强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。 根据我粗浅的理解，强化学习是一种 AI 学习范式，它并不是用于 ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
warp-transducer源码安装，warprnnt_pytorch生成
warp-transducer是可以在CPU和GPU上实现并行RNN-transducer的开源库，现在支持pytroch和tensorflow的调用，主要用来计算RNNTLoss， 本文是在ubuntu18.04的系统上进行的。 warp-transducer下载地址 源码编译warp-trans ......
基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构，通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取， ......
深度学习项目框架
常见项目架构如下： |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集，加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | ......
基于深度学习网络的火灾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务，包括建筑、森林、甚至是太空。近年来，深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步，这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面，我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
深度解剖Linux权限的概念
以上是对 Linux 权限概念的深度解剖，其中包括了文件系统基础、用户与用户组、权限的基本概念、权限的表示方式、权限的作用对象、权限的分配和修改、特殊权限、- SUID、SGID、SBIT：特殊权限可以赋予程序特定的权限，例如以文件所有者的权限执行程序。- 扩展权限：ACL 可以实现更加精细的文件权... ......
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元 ......
ACwing 334 K匿名序列
首先这道题很容易发现如果已经知道了最后的答案序列，那么操作顺序是无所谓的 所以我们可以假设从头操作到尾 由于题目给的是非严格递增序列，我们猜想最后的答案一定是一段一段的，段与段之间单调递增 比如1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 4 5 5 反证：如果最终的答案序列存在\(a_{i}\)和\(a ......
基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)
2023年11月10日，今天看一篇论文，现在17:34，说实话，想摆烂休息，不想看，可还是要看，拴Q。 论文：Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是：Sel ......
序列计数
给定 \(n(n\le10^6)\)，对于 \([0,n]\) 中的每一个 \(k\)，求出有多少个长度为 \(n\) 的 \(01\) 串，其中最长 \(1\) 连续段长度恰好为 \(k\)。 由于是 \(1\) 连续段，不妨按照每个 \(0\) 把 \(01\) 串划分为 \(i+1\) 段，即 ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
动手学深度学习笔记01
安装 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/105329219 配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/10532921 ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
易基因：MeRIP-seq+ChIP-seq等揭示m6A甲基化在休眠期转录休眠调控中的潜在功能
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 发育通常被认为是遗传程序的顺序展开，复杂程度不断提高，并按固定轨迹随时间进行。然而，调整发育时间可以提高在不利条件下的存活率。在哺乳动物中，这表现为胚胎停育。在小鼠胚泡和胚胎干细胞中，通过抑制mTOR表达以及对Myc转录因子的抑制可诱导 ......
SnakeYaml反序列化漏洞研究
一、SnakeYaml简介 SnakeYaml是Java中解析yaml的库，而yaml是一种人类可读的数据序列化语言，通常用于编写配置文件等。 YAML 的语法和其他高级语言类似，并且可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它使用空白符号缩进和大量依赖外观的特色，特别适合用来表达或编辑数据结构、各 ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)
对于member属性， 通过!来进行连接，连接的顺序分别为属性名 / 权限 / 属性类型
返回一个字符串对象数组，返回的是类名 / 父类 / 接口 / 是否是接口 / member属性 ......
序列和索引
序列是一个用于储存多个值的连续空间，每个值都对应一个整数的编号，称为索引。 索引分为两种 一种正向递增索引 一种反向递减索引 正向递增索引：从左往右，从0开始 ，0,1,2,3,4,5,6.....以此类推 反向递减索引：从右往左，从从-1开始，-n,-n+1,-n+2........-3-,2,- ......
深度学习之交叉熵损失函数（在分类问题如图像识别时可以考虑）
1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
利用Biopython – Pairwise Alignment计算序列相似度
# Import librariesfrom Bio import pairwise2from Bio.Seq import Seq # Creating sample sequencesseq1 = Seq("TGTGACTA")seq2 = Seq("CATGGTCA") # Finding s ......
拓扑微分几何深度学习技术
拓扑微分几何深度学习技术 数学与AI：AI的拓扑几何基础 本次讲座邀请了纽约州立大学石溪分校计算机系帝国创新教授顾险峰老师。 顾险峰： 1994年于清华大学获得计算机科学学士学位，2002年于哈佛大学获得计算机科学博士学位，师从国际著名微分几何大师丘成桐先生。顾博士目前为纽约州立大学石溪分校计算机系 ......
Kubernetes API 多版本和序列化
前言 三年前在分析Kubernete APIServer时，就经常遇到两个东西，一个是Scheme，一个是Codec，当时对它们并不是很理解，也没有去细究，但是后来越来越多的能够遇见它们，尤其是在做Kubernetes API相关的开发时，Scheme的出镜率很高，于是查了下资料才知道，原来他们跟K ......
bzoj#2958. 序列染色
bzoj #2958 非常好的容斥 dp 题 发现这道题分为没有找到颜色 \(B\) ，找到连续 \(K\) 个颜色 \(B\) 但没找到颜色 \(W\) 以及都找到了三种状态，因此我们考虑把这些状态记为 \(0,1,2\) 设到 dp 中 设计状态：设 \(dp_{i,j,k}\) 表示前 \(i ......
P3863 - 序列 - 总结
P3863 - 序列 如果 \(n = 1\)，也就是只有一个数的情况下，可以列出时间轴，要求实现后缀加，前缀查询大于 \(x\) 的个数，使用分块即可。 当 \(n \neq 1\) 时，也列出所有数的时间轴，那么就转变为了矩阵加，某一序列的前缀查询大于 \(x\) 的个数。 这时可以应用扫描线的 ......
人脸识别facenet-pytorch/Yolov5
facenet-pytorch篇 import cv2 from PIL import Image import os from facenet_pytorch import MTCNN from torchvision.transforms import ToPILImage folder_pat ......
牛客[编程题] HJ63 DNA序列
HJ63 DNA序列 中等 通过率：39.36% 时间限制：1秒 空间限制：32M 描述 一个 DNA 序列由 A/C/G/T 四个字母的排列组合组成。 G 和 C 的比例（定义为 GC-Ratio ）是序列中 G 和 C 两个字母的总的出现次数除以总的字母数目（也就是序列长度）。在基因工程中，这个 ......