序列seq深度pytorch
关于pytorch在pycharm中部分代码提示失效的解决方法
关于pytorch在pycharm中部分代码提示失效的解决方法 本文转载自：https://blog.csdn.net/snowbast/article/details/127624339 问题# 在pycharm中import torch后，发现例如tensor等部分代码提示不再工作，比如以下代码 ......
一文概览NLP句法分析：从理论到PyTorch实战解读
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。 本文全面探讨了自然语言处理（NLP）中句法分析的理论与实践。从句法和语法的定义，到 ......
XMLDecoder反序列化漏洞研究
一、XMLDecoder简介 java.beans.XMLDecoder 是jdk自带的以SAX方式解析XML的类，主要功能是实现java对象和xml文件之间的转化： 序列化：将java对象转换成xml文件 反序列化：把特定格式的xml文件转换成java对象 下面是一个简单地demo样例， Pers ......
重复的DNA序列
题目概述：给定一字符串，返回该字符串中出现次数大于等于2且长度为10的子串 解题思路：由于其给定了子串的长度，所以我们利用substring函数直接枚举即可 时间复杂度：\(O(n)\) 代码： class Solution { public List<String> findRepeatedDna ......
LeetCode106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树
题目描述 给定两个整数数组 inorder 和 postorder ，其中 inorder 是二叉树的中序遍历， postorder 是同一棵树的后序遍历，请你构造并返回这颗 二叉树 。 示例 提交的代码 思路： 轻喷，这种还是手写方便。 中序：左中右 后序：左右中 看我上面画的屎图，整棵树的根节点 ......
如何深度学习Python？
安装必要软件：首先需要安装Anaconda或Miniconda等科研计算环境，并创建虚拟环境以便管理不同项目所需库和版本。可以按照如下步骤进行操作： 下载并安装 Anaconda 或 Miniconda。 打开命令行工具（Windows 系统中为 cmd），输入 conda create --nam ......
pytorch损失函数
pytorch损失函数 目录pytorch损失函数损失函数概念均方误差损失Mean Squared Error,MSE平均绝对误差损失Mean Absolute Error, MAE平滑L1损失,Smooth L1 Loss平滑平均绝对误差,Huber损失交叉熵损失Cross-Entropy Los ......
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。
一个报表的查询，用ajax调用的Service，查询条件没有问题，后台也能返回数据，就一直返回Error提示，F12看到是因为返回json时出错了 在web.config的configuration加以下代码即可解决 <system.web.extensions> <scripting> <webS ......
PyTorch Tensor创建方法
PyTorch提供了多种方法来创建张量。以下是一些常见的创建张量的方式： 创建未初始化的张量 # 创建一个未初始化的5x3张量 x = torch.empty(5, 3) 创建零张量 # 创建一个5x3的零张量 x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) 创建单位 ......
动手学深度学习-预备知识-数据操作
动手学深度学习，笔记 第一章：预备知识 第一节数据操作： （1）入门操作： 1.首先导入torch库，我们使用pytorch主要使用这个库的函数 import torch 张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数 ......
你真的知道TCP协议中的序列号确认、上层协议及记录标识问题吗？
本文详细讨论了与TCP相关的面试问题和场景问题。我们解释了TCP报文的序列号确认问题，如何确定上层协议，以及应用程序如何提供记录标识。此外，我们比较了TCP和UDP之间的区别。通过这些问题的讨论，我们可以更好地理解TCP的工作原理和应用场景。 ......
19.7 Boost Asio 传输序列化数据
序列化和反序列化是指将数据结构或对象转换为一组字节，以便在需要时可以将其存储在磁盘上或通过网络传输，并且可以在需要时重新创建原始对象或数据结构。序列化是将内存中的对象转换为字节的过程。在序列化期间，对象的状态被编码为一组字节，并可以保存或传输到另一个位置。序列化后的字节可以在之后进行反序列化，以将对... ......
基于Googlenet深度学习网络的螺丝瑕疵检测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 ......
二叉树的叶子结点和深度计算
首先了解一下什么是度： 结点的度：结点所拥有的子树的个数。 叶子结点：度为0的结点。 我们再了解一下什么是深度： 树的深度(高度):树中所有结点的最大层数。 现在我们已经了解到了树的度、深度的概念，下面我们来分别聊聊树的度和深度的计算。 - 叶子结点的计算： 毫无疑问，二叉树的大多树思想思想都是递归 ......
pytorch 相关操作
目录查看NVIDIA驱动版本conda相关创建conda环境进入/退出conda环境 查看NVIDIA驱动版本 nvidia-smi conda相关 创建conda环境 conda create -n pytorch-xxx python=3.10 进入/退出conda环境 conda activa ......
Jackson反序列化漏洞研究
一、Jackson序列化库使用简介 0x1：Jackson背景 Jackson是一个强大而高效的Java库，处理Java对象及其JSON表示的序列化和反序列化。它是这项任务中使用最广泛的库之一，并在许多其他框架中作为默认的Json引擎使用。例如，虽然Spring框架支持各种序列化/反序列化库，但Ja ......
【躬行】-深度缓冲和模板缓冲是怎么存储的？
概述 最近在工作中需要实现一个功能，用到了模板测试。但奇怪的是，模板测试竟然不起作用！在解决问题的过程中，发现了一些有趣的知识点。通过本文，可以了解在unity中，深度缓冲和模板缓冲到底是怎么存储的。 测试环境的搭建 Unity版本：2021.3.16f1 URP版本：12.1.8 RenderDo ......
序列分治学习笔记
0x01 前言 序列分治作为一种常见的解决序列问题的算法，有着许许多多的广泛应用。下至普及，上至 NOI，都能看见它的身影。 今年 S 组第一轮完善程序 T2 就考了序列分治，虽然对于那个问题来说分治并不是最优解，但是笔者从中学到了一种序列分治的写法。这也是本文的灵感来源。 本文主要介绍较为基础的序 ......
陈海波：OpenHarmony技术领先，产学研深度协同，生态蓬勃发展
11月4日，以“技术筑生态，智联赢未来”为主题的第二届OpenHarmony技术大会在北京隆重举办。本次大会由OpenAtom OpenHarmony（简称“OpenHarmony"）项目群技术指导委员会（TSC）主办，由华为技术有限公司、江苏润开鸿数字科技有限公司、广东九联开鸿科技发展有限公司、软 ......
平衡子序列的最大和
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 。 nums 一个长度为 k 的 子序列 指的是选出 k 个 下标 i0 < i1 < ... < ik-1 ，如果这个子序列满足以下条件，我们说它是 平衡的 ： 对于范围 [1, k - 1] 内的所有 j ，nums[i] - nums[j] >= ......
NativeBuffering,进一步提升字符串的序列化性能
在《NativeBuffering,一种高性能、零内存分配的序列化解决方案[性能测试篇]》我比较了NativeBuffering和System.Text.Json两种序列化方式的性能，通过性能测试结果可以看出NativeBuffering具有非常明显的优势，有的方面的性能优势甚至是“碾压式”的，唯独... ......
[LeetCode] 1359. Count All Valid Pickup and Delivery Options 有效的快递序列数目
Given n orders, each order consists of a pickup and a delivery service. Count all valid pickup/delivery possible sequences such that delivery(i) is al ......
LeetCode111.104二叉树的最大最小深度
题目描述 深度(叶子节点到根节点长度)，最大最小深度这里不多赘述。 代码 最大深度 直接上代码： 递归法 import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.Linke ......
Prüfer 序列随便学习
引入 首先这是个啥玩意呢？Prüfer 序列可以将带标号的 \(n\) 个节点的树用一个序列表示。可以理解为完全图生成树与Prüfer 序列构建了双射。 建立 每次选择一个编号最小的叶结点并删掉它，然后在序列中记录下它连接到的那个结点。重复 \(n-2\) 次后就只剩下两个结点，算法结束。 ......
升级显卡驱动，下载cuda和cudann 12.0后，安装pytorch
1、重新创建虚拟环境 2、查找pytorch版本 安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com) Previous PyTorch Versions | PyTorch 安装支持CUDA 12的pytorch教程 - 知乎 (zhihu.com) 于是： ......
Vue学习笔记6：深度监视
6. 深度监视 监视number.a的变化： <!--准备好一个容器--> <div id="root"> <h3>a的值是：{{numbers.a}}</h3> <button @click="numbers.a++">点我让a+1</button> </div> <script type="te ......
Pytorch 模型文件后缀名含义
目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......
基于时间序列联动分析的补货与定价策略研究
Introduction This is an excellent paper of mathematical modeling research with the honour of National Second Prize (<2.3%). Research on Replenishment ......
基于深度神经网络的宝石分类
我们将宝石分类视为一个图像分类任务，主要方法是使用深度神经网络搭建一个分类模型，通过对模型的多轮训练学习图像特征，最终获得用于宝石分类的模型，大致可以分为五步： 1、数据集的加载与预处理； 2、模型的搭建； 3、模型训练； 4、模型评估； 5、使用模型进行预测； 环境：python3.7，使用飞浆2 ......
PostgreSQL 序列（Sequence）
基本操作 --新增序列 CREATE SEQUENCE xxx_id_seq INCREMENT 1 -- 一次加多少 MINVALUE 1 -- 最小值 START 1 --从多少开始 CACHE 1 CYCLE; --指定表使用 alter table xxx_table alter colum ......