序列seq深度pytorch
深度学习之Attention Model（注意力模型）
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析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 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（i ......
序列化组件对数据的增删改查
序列化组件对数据的增删改查 1 写一个序列化的类，继承Serializer 2 在类中写要反序列化的字段，想反序列化哪个字段，就在类中写哪个字段，字段的属性（max_lenth......） max_length 最大长度 min_lenght 最小长度 allow_blank 是否允许为空 tri ......
python、R语言ARIMA-GARCH分析南方恒生中国企业ETF基金净值时间序列分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34123 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Yuyan Wang 虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。 解决方案 任务/目标 根据基金净值的要求，运用多种模型分析实现股票 ......
深度学习入门--认识深度学习以及安装工具
感谢李沐老师的教学视频以及《动手学深度学习》，视频总时长47h https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?spm_id_from=333.999.0.0&v ......
104.二叉树的最大深度
目录题目法一、后序遍历法二、层序遍历 题目 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] ......
pytorch(13-2) CycleGAN
官网 https://junyanz.github.io/CycleGAN/ 代码 https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix ......
pytorch(13) GAN模型
https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracl ......
[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,nu ......
pytorch 学习记录
model.train()：启用 Batch Normalization 和 Dropout。作用：对BN层，保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差，并进行计算更新；对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。 model.eval()：不启用 Batch ......
3.最长连续序列
题目概述：给定一个无序数组，问这个数组的元素能够组成的连续数组的最长长度为多少。 解题思路：很明显，我们需要对该数组先进行排序处理。我一开始用的是双指针，第一个指针枚举起点，第二个指针枚举该起点能够到达的最右边的距离，WA了。因为该数组有重复元素。(其实只要使用set去个重，这种方法就能AC了，不过 ......
聊聊RNN与seq2seq
seq2seq模型也称为Encoder-Decoder模型。顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器对输入数据进行编码，解码器对被编码的数据进行解码。此时编码器编码的信息浓缩了翻译所必需的信息，解码器基于这个浓缩的信息生成目标文本。 这里的数据一般指 ......
易基因：ChIP-seq等揭示BRWD3调控KDM5活性以维持H3K4甲基化水平的表观机制｜PNAS
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。 组蛋白修饰对调控染色质结构和基因表达至关重要，组蛋白修饰失调可能导致疾病状态和癌症。染色质结合蛋白BRWD3（Bromodomain and WD repeat-containing protein 3）是Cul4-DDB1 E3泛素连 ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
利用一段字节序列构建一个数组对象
《.NET中的数组在内存中如何布局？ 》介绍了一个.NET下针对数组对象的内存布局。既然我们知道了内存布局，我们自然可以按照这个布局规则创建一段字节序列来表示一个数组对象。 ......
基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络
1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题， ......
基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别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 ......
代码随性训练营第十八天（Python）｜ 513.找树左下角的值、112. 路径总和1、0113.路径总和-ii、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树
513.找树左下角的值 1、层序遍历迭代法 def findBottomLeftValue(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: queue = [root] res = float('-inf') while queue: n = len(queue) f ......
.NET 反序列化 GetterSettingsPropertyValue 攻击链
0x01 链路1 SettingsPropertyValue SettingsPropertyValue位于命名空间 System.Configuration，用于应用程序存储和检索设置的值，此类具有Name、IsDirty、Deserialized、PropertyValue、Serialized ......
学不会的动态规划——子序列篇
前言 感觉摆烂好久了，其实好像也没有摆烂，只是没有学新东西了，之前打算死磕网络流的，但是感觉对我们队目前来说用处不大，就算南京站真的出了，99.9999%的概率写不来，所以就去练思维了。但是好像也并没有怎么练到，被大量的作业绑架了呜呜呜QAQ。感觉dp方面还是太弱了，最后挣扎一下。 一些概念 最长上 ......
P4309 [TJOI2013] 最长上升子序列题解
P4309 [TJOI2013] 最长上升子序列题解 正文 单调队列?单调锤子队列！！ 本题的操作可以省略成： 单点修改 区间查询 好极了，此时我们有两种选择： 线段树和树状数组，（平衡树，真不会，下一位 因为不需要其他操作，所以我们还是选择更小巧更可爱的树状数组吧。 关于vector vector ......
Transoformer Pytorch实现
LayerNorm层 作用 BatchNorm计算的是一批样本，样本间同一个通道进行正则化 LayerNorm计算的是一个样本内，一个样本内进行正则化。 实现代码 class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self,features,eps=1e-6): su ......
全面掌握胶囊网络：从基础理论到PyTorch实战
本文全面深入地探讨了胶囊网络（Capsule Networks）的原理、构建块、数学模型以及在PyTorch中的实现。通过本文，读者不仅能够理解胶囊网络的基础概念和高级数学原理，还能掌握其在实际问题中的应用方法。 关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构 ......
C++U5-深度优先搜索-03（记忆化搜索、剪枝和优化）
💡 根据 遗忘曲线：如果没有记录和回顾，6天后便会忘记75%的内容 笔记正是帮助你记录和回顾的工具，不必拘泥于形式，其核心是：记录、翻看、思考 思维导图 记忆化搜索图示： 剪枝和优化解释 例题讲解： 【天下第一】 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ......
【专题】2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
批量修改Fasta文件中序列的名称
比如一个Fasta文件的内容如下： seq001|aaa ATCGGGG seq002|bbb AAAATTTT 删除序列名称中“|”后的内容，只保留seq001, seq002这样的名称 点击查看代码 #!/usr/bin/env python import sys import pysam wi ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
深度学习（非线性优化）
之前做非线性优化一般都是求雅可比矩阵或者数值求导，然后通过高斯牛顿或者LM迭代求解。 这次用pytorch中的方法求解试试。 下面给一个用pytorch求解的代码，例子是之前文章中的。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as ......