序列seq深度pytorch
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
XStream反序列化漏洞原理分析
一、XStream简介 0x1：XStream介绍 Xstream是一种OXMapping 技术，是用来处理XML文件序列化的框架,在将JavaBean序列化，或将XML文件反序列化的时候，不需要其它辅助类和映射文件，使得XML序列化不再繁索。Xstream也可以将JavaBean序列化成Json或 ......
Mysql为什么存储表数据为什么不能超过2000万行，深度解释 转发 https://www.toutiao.com/article/7296777515426169394
下面是我朋友的面试记录： 面试官：讲一下你实习做了什么。 朋友：我在实习期间做了一个存储用户操作记录的功能，主要是从MQ获取上游服务发送过来的用户操作信息，然后把这些信息存到MySQL里面，提供给数仓的同事使用。 朋友：由于数据量比较大，每天大概有四五千多万条，所以我还给它做了分表的操作。每天定时生 ......
李沐动手学深度学习-数据操作+数据预处理
N维数组样例 n维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构 batch:批量，在深度学习中我们读取图片通常不是一张一张读而是一个批量一个批量读 创建数组 形状：例如3*4的矩阵 每个元素的数据类型：例如32位浮点数 每个元素的值，例如全是0，或者随机数 访问元素 一个元素：\({[1, 2]}\) 一 ......
互联网深度发掘：沃惠阁和您聊聊网络营收如何做到遥遥领先
随着互联网的飞速发展，网络营收已成为越来越多企业和个人的重要收入来源。然而，要想在网络营收领域做到遥遥领先，并非易事。本文将为你提供一些实用的策略和方法，帮助你在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 一、精准定位：找到你的目标客户 首先，你需要明确你的目标客户是谁，他们的需求是什么。通过市场调研和数据分析 ......
pytorch图像变换和增强
pytorch图像变换和增强 目录pytorch图像变换和增强总览调整大小灰度变换标准化水平垂直翻转随机旋转中心裁剪随机裁剪亮度对比度饱和度高斯模糊高斯噪声随机块中心区域参考资料 总览 # 使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。 1.尺寸变换 transform ......
使用C++实现Range序列生成器
在C++编程中，经常需要迭代一系列数字或其他可迭代对象。通常，这需要编写复杂的循环结构，但有一种精妙的方法可以使这一过程变得更加简单和可读。如果你使用过Python语言那么一定对Range语句非常的数据，我们可以使用C++来实现一个简单的Range封装，如下代码定义了一个名为Range的命名空间，其... ......
Kafka反序列化RCE漏洞（CVE-2023-34040）
Spring Kafka 是 Spring Framework 生态系统中的一个模块，用于简化在 Spring 应用程序中集成 Apache Kafka 的过程，记录 (record) 指 Kafka 消息中的一条记录。这一个漏洞所影响的组件其实是 Spring-Kafka，严格意义上来说并不算是 ... ......
深度学习中基于pytorch的多层感知机简洁实现
基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化 一、性能优化工具-pprof 1. 简介 性能调优原则。 要依靠数据不是猜测。 要定位最大瓶颈而不是细枝末节。 不要过早优化。 不要过度优化。 2. 性能分析工具 pprof 熟练使用 pprof 工具排查性能问题并了解其基本原理。 pprof ......
python 自定义序列化器
@Serialization 是一个自定义装饰器，通常用于序列化 Python 对象。 使用 @Serialization 装饰器可以将一个类转换为可序列化的对象，这样就可以将其存储到文件或通过网络传输。 下面是一个使用 @Serialization 装饰器的示例： import json def ......
Java反序列化漏洞原理研究
一、Java类加载机制 0x1：Java程序如何运行 一个Java程序的运行整个过程分为编译时和运行时。 首先原始的java程序源码先由java编译器javac来编译成字节码，即.class文件，然后有ClassLoader类加载器加载类的常量、方法等到内存，字节码校验器对变量初始化、方法调用、堆栈 ......
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 ......
反序列化
反序列化 反序列化漏洞的成因：反序列化过程中，unserialize()接收的值(字符串)存在用户可控；通过更改这个值（字符串），得到所需要的代码，即生成的对象的属性 例子： <?php class test{ public $a='echo "this is test";';//用户传入参 pub ......
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 ......
jackson序列化key排序
对象在序列化的时候对key进行排序 使用 JsonPropertyOrder``` java @Target({ElementType.ANNOTATION_TYPE, ElementType.TYPE, ElementType.METHOD, ElementType.CONSTRUCTOR, El ......
子序列求和最大问题
子序列求和最大问题是给定一个序列数组，求出连续序列的子数组的和最大。这样的问题可以用动态规划来求解，关于动态规划，在前面已经做了比较详细的讲解了。https://www.cnblogs.com/wancy/p/16741342.html 1. 子序列求和 假设现在有一个数组为[1,-2,0,3,-2 ......
Java反序列化-URLDNS链分析
概述 URLDNS是ysoserial中的一条反序列化链名称，主要作用就是可以指定一个URL，当目标进行反序列化后会发起DNS请求，通过观察DNSlog就能判断序列化数据是否被反序列化。下面通过下载ysoserial源码，对URLDNS进行动态调试，了解其中原理，顺带了解一下ysoserial构造序 ......
【深度学习】PyTorch 图片识别分类器
下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......
【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型
基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战
在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应 ......
【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类
前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......
NativeBuffering,一种高性能、零内存分配的序列化解决方案[性能测试篇]
第一版的NativeBuffering（[上篇]、[下篇]）发布之后，我又对它作了多轮迭代，对性能作了较大的优化。比如确保所有类型的数据都是内存对齐的，内部采用了池化机器确保真正的“零内存分配”等。对于字典类型的数据成员，原来只是“表现得像个字段”，这次真正使用一段连续的内存构架了一个“哈希表”。我... ......
基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别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 ......
解题报告 P2572 [SCOI2010] 序列操作
P2572 [SCOI2010] 序列操作 线段树。 首先对于一个区间，我们需要存储 \(8\) 个量来保证算出答案：\(1\) 的个数，\(0\) 的个数，最左边连续 \(1/0\) 个数，最右边连续 \(1/0\) 个数，区间内最长连续 \(1/0\) 个数。 可以如下定义一个节点： struc ......
洛谷 P2290 [HNOI2004] 树的计数（Prufer序列，Cayley 公式）
传送门 解题思路 关于Prufer序列的构造，见OI-wiki 这里直接放结论： 一个Prufer序列与一个无根树一一对应 度数为 \(d_i\) 的节点在序列中出现了 \(d_i-1\) 次 \(\sum(d_i-1)=n-2\) n个点的完全图的生成树有 \(n^{n-2}\) 种 所以相当于 ......
常见编程语言的json序列化与序列化代码片段(java/python/js/c#/ruby/c++)
json序列化与反序列化 Python import json # 序列化为 JSON data = {"name": "John", "age": 30} serialized_data = json.dumps(data) # 反序列化 JSON deserialized_data = json ......
pytorch collate_fn测试用例
collate_fn 函数用于处理数据加载器（DataLoader）中的一批数据。在PyTorch中使用 DataLoader 时，通过设置collate_fn，我们可以决定如何将多个样本数据整合到一起成为一个 batch。在某些情况下，该函数需要由用户自定义以满足特定需求。 import torc ......
解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......
关于二叉树中三种深度遍历方式的理解
今日刷题，538. 把二叉搜索树转换为累加树。明确知道利用二叉搜索树中序遍历的情况下是有序数组这一个特点，进行“逆中序”来累加。但是在递归时却还是有些没有搞清楚一些细节，终究还是没有掌握。 问题主要还是在于递归返回值的处理上： 在中序遍历的情况下，似乎对于左右两个节点的遍历，不太方便进行返回值的操作 ......