序列seq深度pytorch
pytorch实现感知机模型
感知机是一种简单的二分类模型，通常用于线性分类任务。 以下是使用 PyTorch 和 Python 实现感知机模型的示例代码，并附有注释。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import mat ......
Util应用框架基础(六) - 日志记录(三) - 写入 Seq
本文是Util应用框架日志记录的第三篇,介绍安装和写入 Seq 日志系统的配置方法. 安装 Seq Seq是一个日志管理系统,对结构化日志数据拥有强大的模糊搜索能力. Util应用框架目前主要使用 Seq 和 Exceptionless 管理日志. 你可以从中选择一个合适的. 本节介绍使用 Dock ......
R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22360 原文出处：拓端数据部落公众号 在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。 价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我 ......
【深度学习笔记】第3章-神经网络基础
参考书籍： 邓立国等《python深度学习原理、算法与案例》清华大学出版社 3.3 感知机 3.3.1 感知机模型 感知机，又称阈值逻辑单元（Threshold Logic Unit，TLU）/线性阈值单元（Linear Threshold Unit，LTU） 经典数据集：Iris Data Set ......
深度学习模型---卷积神经网络
深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络，它由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
深度学习笔记
机器学习流程 数据获取 特征工程（神经网络可以作为一种特征提取的方法，而非算法） 建立模型（用工具包建模很快） 评估与应用 特征工程是所有机器学习算法中最核心的部分 ......
深度解析NLP文本摘要技术：定义、应用与PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术，从其定义、发展历程，到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要，并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后，文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战，强调了其在信息过载时代的重要性。 关注TechLead，分享AI全维度知 ......
基于Googlenet深度学习网络的人脸身份识别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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
代码随想训练营第三十一天（Python）｜ 455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和
455.分发饼干 1、优先大饼干 class Solution: def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int: g.sort() s.sort() index = len(s) - 1 # 最后一块饼干 res = ......
机器学习——序列模型
在本质上，音乐、语音、文本和视频都是连续的。 如果它们的序列被我们重排，那么就会失去原有的意义。 比如，一个文本标题“狗咬人”远没有“人咬狗”那么令人惊讶，尽管组成两句话的字完全相同。 处理序列数据需要统计工具和新的深度神经网络架构。 为了简单起见，我们以 图8.1.1所示的股票价格（富时100指数 ......
深度学习---关键点检测
前面介绍了分类、目标检测、分割以及一些常见模型和实现，这一篇接着介绍关键点检测的相关深度学习方法。已经有一些文章记录了关键点在不同领域的应用，比如：人脸关键点检测综述 和 人体骨骼关键点检测综述，其比较详细介绍了人脸检测和骨骼点检测方面的一些论文，其他还有手势识别、服饰关键点检测等应用，这些大都是按 ......
25. 干货系列从零用Rust编写正反向代理，序列化之serde是如何工作的
序列化在程序中的应用必不可少的一环,从机读到人读,如JSON利于人读但不利于传输,如何将JSON映射成内存结构等,在日常的程序中必不可少的一环 ......
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
标题：Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常
Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常 在使用Dubbo RPC进行开发时，我们可能会遇到一些出乎意料的问题。其中之一就是在进行远程调用时，内部嵌套对象出现与预期不符的HashMap。这个问题的根源在于反序列化过程中找不到对象，导致解析成了HashMap。在这 ......
jackson序列化 has to be escaped using backslash to be included in string value
Jackson配置转义符的处理 // 忽略未知字段mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES,false);// 允许出现特殊字符和转义符mapper.configure(JsonParser.Feature. ......
【开源三方库】Easyui：基于OpenAtom OpenHarmony ArkUI深度定制的组件框架
万冬阳 公司：中国科学院软件所 小组：知识体系工作组 简介 Easyui是一套基于ArkTS语言开发的轻量、可靠的移动端组件库，它是对OpenAtom OpenHarmony（以下简称“OpenHarmony”） ArkUI进行深度定制的组件框架。Easyui可扩展性较强，可以基于源码进行二次开发， ......
m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 疲劳状态： 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统，它结合了Yolov2和GoogleNet模型，用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分：人脸检测和疲劳检测。其中，人脸检测使用Yolov ......
使用递归图 recurrence plot 表征时间序列
在本文中，我将展示如何使用递归图 Recurrence Plots 来描述不同类型的时间序列。我们将查看具有500个数据点的各种模拟时间序列。我们可以通过可视化时间序列的递归图并将其与其他已知的不同时间序列的递归图进行比较，从而直观地表征时间序列。 递归图 Recurrence Plots（RP）是 ......
数据库（Oracle）序列（Sequence）的基本使用
1. Sequence 定义 在Oracle中可以用SEQUENCE生成自增字段。Sequence序列是Oracle中用于生成数字序列的对象，可以创建一个唯一的数字作为主键。 2. 为什么要用 Sequence 你可能有疑问为什么要使用序列？ 不能使用一个存储主键的表并每次递增吗？或者将列设置为AU ......
Pytorch学习笔记-(xiaotudui)
常用的包 import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Lin ......
深度解析自然语言处理之篇章分析
在本文中，我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理（NLP）领域中的研究主题，以及两种先进的话语分割方法：基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 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， ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
python123——模拟生成微软序列号
模拟生成微软序列号 描述 微软产品一般都一个25位的序列号，是用来区分每份微软产品的产品序列号。产品序列号由五组被“-”分隔开，由字母数字混合编制的字符串组成，每组字符串是由五个字符串组成。如：36XJE-86JVF-MTY62-7Q97Q-6BWJ2每个字符是取自于以下24个字母及数字之中的一个： ......
代码训练营第二十九天（Python）｜ 491.递增子序列 、46.全排列 、47.全排列 II
491.递增子序列 class Solution: def findSubsequences(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: res = [] self.tracebacking(nums, 0, [], res) return res def ......
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最广泛的市场风险度量，也被投资组合经理等从业者用来解释未来市场风险 风险价值 (VaR) VaR 可以定义为资产在给定时间 ......
R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 原文出处：拓端数据部落公众号 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI的变动，则意 ......
form表单 数组中对象校验 深度校验
<el-form ref="dataFormRef" :model="form" :rules="dataRules" formDialogRef label-width="100px" v-loading="loading"> <el-form-item label="负责人" prop="dir ......
Pytorch 实现 GAN 网络
Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单，假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。它们的功能分别是： G 是一个生成网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成伪造数据，记做 G(z)。 D 是一个判别网络，判别数据是不是“真实 ......
Java Fastjson反序列化漏洞研究
一、Fastjson简介 Fastjson是阿里巴巴的一个开源项目，在GitHub上开源，使用Apache 2.0协议。它是一个支持Java Object和JSON字符串互相转换的Java库。 Fastjson最大的特点在于它的快速，它超越了JackJson、Gson等库。据官方发布的说明，Fast ......