序列seq深度pytorch
pytorch(10.3) 多头注意
10.5. 多头注意力 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) Multi-Head Attention | 算法 + 代码_哔哩哔哩_bilibili 代码实现 x[1,4,2] 1几个样本（句子） 4 预测步长（4个单词） 2每个单词的编码后特征长度 ......
115不同的子序列
本题有两种思路： 在s中找到t的开头字母，假设s[1]==t[0],那么dp(s,1,t,0)就等于dp(s,2,t,1); 假设在s中找到s[i]==t[j],那么将会有两种情况：1.就让i位置和j匹配：dp(s,i+1,t,j+1)2.不让i位置和j匹配：dp(s,i+1,t,j); 如果i和j ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......
1.参考例5.2.1，设计一个序列检测器。功能是检测出串行输入数据Sin中的4位二进制序列0101（自左至右输入），当检测到该序列时，输入Out=1；没有检测到该序列时，输入Out=0。要求不考虑序列重叠，如010101的序列中只包含一个0101序列。
设计块： module Detector2 ( input CP,Sin,nCR, output reg Out ); reg [1:0] Current_state,Next_state; parameter S0=2'b00, S1=2'b01, S2=2'b10, S3=2'b11; alwa ......
深度优先搜索的最短路径问题
这个简单的图，要求使用深度优先算法求出（1,1）到终点的最短路径。 1、分析 就目前看来，(1,1)->(1,2)->(2,2)->(2,3)->(2,4)->(3,4)->(4,4)->(4,3)和(1,1)->(2,1)->(3,1)->(4,1)->(5,1)->(5,2)->(5,3)->( ......
序列化
### Serializer #models.py from django.db import models class Role(models.Model): title = models.CharField(verbose_name="标题", max_length=32) order = mo ......
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师 免费自动批量生成NFT图片和批量部署NFT 一、环境准备 1.注意：需合理上网 2.准备素材：准备一套多个属性元素的不一样的图层素材，比如10张背景图、10张face图、10张眼睛图层、10张头发图层等，每 ......
深度优先算法
一、例子 提问：输入一个数字n，输出1~n的全排列。 首先，将全排列比作小盒子和扑克牌 将数字比作扑克牌，我们有1号，2号，3号扑克牌和1号2号3号3个盒子。每个盒子只能放置一个扑克牌，实现全排列。那我们如何往小盒子中放入扑克牌。每个小盒子都可能放1号、2号或者3号扑克牌，这都需要一一尝试，这里一个 ......
深度学习设置随机数种子
seed = 2023 torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性，为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch的GPU随机性，为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed ......
深度学习环境搭建(Windows11)
偶然重装了系统，再此记录下环境的恢复
基本深度学习环境的搭建，包括Anaconda+CUDA+cuDNN+Pytorch+TensorRT的安装与配置。 ......
动手学深度学习--第三方库的学习
from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
json序列化数据超出最大值(maxJsonLength)
https://www.cnblogs.com/ellafive/p/13704301.html 1、序列化： 以下代码在对象过大时会报错：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。 //jsonObj比较大的时候会报错var serializer ......
shiro反序列化漏洞
Shiro简介 Apache Shiro是一个强大且易用的Java安全框架,执行身份验证、授权、密码和会话管理。使用Shiro的易于理解的API,您可以快速、轻松地获得任何应用程序,从最小的移动应用程序到最大的网络和企业应用程序。 目前为止，shiro反序列漏洞，目前公开的就两种： 1、shiro- ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
[BJWC2018] 序列合并
朴素的 \(O(n^4)\) 是容易的，考虑如何优化，通过一些观察可以发现 \(\texttt{dp}\) 不具有凸性和决策单调性，所以只能用普通的矩阵乘法来优化，我们令 \(\texttt{dp}\) 数组构成的矩阵为 \(A\)，那么 \(dp_{l,r}\) 则可以从所有 \(L\leqsla ......
第九节：单点登录方案深度剖析
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
序列化错误
org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException: Cannot serialize; nested exception is org.springframework.core.serializer.support.Se ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一 ......
PyTorch大更新，编译代码速度暴增35倍！视觉模型一键部署，头显Quest 3可用
前言 最近，在Pytorch发布会上，发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch，实现在移动端设备上大范围地部署AI工具，并推出最新版本Pytorch2.1，推理速度大幅提升。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新 ......
深度学习（pytorch载入onnx测试）
测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
js 拿到下一个序列化整数
1 function getNextInt(int) { 2 const config = int.reverse().reduce( 3 (config, digit) => { 4 let sum = digit + config.increment, 5 nextInt = config.ne ......
Acwing 最长上升子序列
题目 给定一个长度为 N 的数列，求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。 输入格式 第一行包含整数 N。 第二行包含 N 个整数，表示完整序列。 输出格式 输出一个整数，表示最大长度。 数据范围 1≤N≤1000 −10^9≤数列中的数≤ 10^9 输入样例： 7 3 1 2 1 8 5 6 ......
gson如何序列化子类
需求 目前有一个需求，不同对象有一些公共属性，分别也有一些不同的属性。对方传过来的json字符串中，把这些对象组成了一个数组返回过来的。这样该如何反序列化呢？ 举例 定义Person类、Student类、Worker类； @Data @ToString public class Person { / ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
哪款最适合你？7大免费需求管理工具深度比较
分享7款不错的免费需求管理工具：1.PingCode；2.Worktile；3. Trello；4. Asana；5. JIRA；6. ClickUp；7. Monday.com。选择免费还是付费的需求跟踪工具是一个大多数人都会面临的问题。免费工具的最大优点显而易见——它们不收费。但这也意味着这些工 ......