序列seq深度pytorch
使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)
自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播
8.7.1 循环神经网络的梯度分析 本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示： \[\begin{align} h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\ o_t&=g(h_t,w_o) \end{align} \]参数字典： \(t\) 表示时间步 \(h_t ......
R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=25880 最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入 ......
pytorch(10.2) 注意力汇聚理论
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/265108616 Attention注意力机制与self-attention自注意力机制 Attenti ......
P9744 消除序列 题解
本题有多种解法，我这里先讲一个我的考场做法吧。 切入点 我们发现我们至多使用一次操作一，而剩下部分的 \(0\) 肯定是依靠操作二补全，操作三的作用只是用来填补操作一的空白的，所以我们发现我们对一个序列的操作一定是前一段用操作一和操作三，后一段用操作二。 思路1 一开始考虑暴力 \(O(n)\) 枚 ......
P9744 「KDOI-06-S」消除序列
题目传送门 这道题在比赛时先花了一个小时理解好题意才打了一个 \(70\) 分的 \(O(n^2)\) 暴力。下午刚起床，有点困，还没进入状态，打得挺慢。 具体地，会发现操作实际上是在这个长度为 \(n\) 的序列找一个点 \(i\)，将 \([0,i]\) 通过操作 \(1\) 全变 \(0\)， ......
Tinyalsa PCM API 实现深度剖析
高级 Linux 音频架构 (ALSA) 用于为 Linux 操作系统提供音频和 MIDI 功能。它可以高效地支持所有类型的音频接口，从消费者声卡到专业的多通道音频接口。它支持全模块化的音频驱动。它是 SMP 和线程安全的。它提供了用户空间库 (alsa-lib) 来简化应用程序编程并提供了更高级的 ......
pytorch(9-1) 门控循环单元
复杂实现 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l from API_86 import * # 1-1 初始化权重 W b def get_ ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
coldfusion反序列化 CVE-2017-3066
漏洞背景 Adobe ColdFusion是美国Adobe公司的一款动态Web服务器产品，其运行的CFML（ColdFusion Markup Language）是针对Web应用的一种程序设计语言。 漏洞复现 ColdFusionPwn工具来生成POC：https://github.com/code ......
pytorch的 jit功能不应该叫aot功能吗？
jit简介 pytorch的jit功能是为了生成类似于计算图的功能，能加快模型速度，便于部署，属于是取tensorflow之长补自己之短。 jit由来 之所以叫jit，是因为他仍然属于实时解释的范畴，但是能预先生成中间量，“审时度势”地实时运行。 参考 可以看这位帖子：https://zhuanla ......
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？ 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（ ......
Bulk RNA-seq process
目的： 对illumina数据进行处理，利用 RNA-Seq 发现新的 RNA 变体和剪接位点，或量化 mRNA 以进行基因表达分析等。对两组或多组样本的转录组数据，通过差异表达分析和对所发现的差异表达基因集合进行功能富集分析以推断生物学功能。 数据准备： 数据下载： Human genome(GR ......
数据结构之拓扑序列
例题展示 例题解决 拓扑排序指的是从一个入度为0的点开始，将这个点记录下来，同时将这个点以及这个点的出度的线去除，再找入度为0的点，直到将所有的顶点遍历完成。 故而，上述例题中的拓扑排序序列为 01243567 01243657 02143567 02143657 四种。 ......
esxi8.0序列号
VMware vSphere ESXi 8.0ESXi 8：4V492-44210-48830-931GK-2PRJ4VCSA 8：0Z20K-07JEH-08030-908EP-1CUK4ESXi 8：4F40H-4ML1K-M89U0-0C2N4-1AKL4VCSA 8：0F41K-0MJ4H- ......
使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现
我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化 让我们看看下面的时间序列: 如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇: 上面的图表是使用以下脚本创建的: https://avoid.overfit.cn ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
Vijos P1448 校门外的树（括号序列法）
此题如果用常规的线段树或树状数组会非常麻烦，同时不好调试，在此介绍一种优美的做法： 由于本题是一条条线段，所以可以使用括号法： 如果需要在 \(l\sim r\) 区间种树，那么就在 \(l\) 和 \(r\) 上打一个括号表示这个区间里面种了一种树，我们使用两个树状数组 \(tr1,tr2\) 来 ......
金蝶云星空调用《其他入库单》的新增界面给序列号子单据体数据赋值
金蝶云星空调用《其他入库单》的新增界面给序列号子单据体数据赋值 金蝶云星空平台，业务对象的实体层级关系，表头，表头下可以有多个单据体，各单据体之间无关联，单据体下可以有子单单据体。另外各个实体都可以设置拆分表。 比如，《其他入库单》表头有客户、日期、单据编号等，有拆分表[其他信息]，表头下有[明细信 ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
PyTorch之线性回归模型
1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e，e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。 1 ......
fqkit: 一个处理fastq序列的小工具 （一）
一个用于处理fastq测序文件的命令行小工具，功能还在不断更新中，子命令也不多，支持gzip压缩文件的输入和输出（结果文件名以.gz结尾，结果会自动压缩）。 reop: https://github.com/sharkLoc/fqkit install: cargo install fqkit us ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......
力扣第 115 场双周赛（完全背包，多重背包，前缀和，最长上升子序列模型）
模拟题，记录一个k值，表示上一次记录到哪里了。若遇到prev则移动k；否则重置k； class Solution { public: vector<int> lastVisitedIntegers(vector<string>& words) { vector<int> nums, res; int ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别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 ......
php反序列化键值逃逸
又遇到键值逃逸了。 这里提前说一下我的理解吧，这次理解比上几次遇到字符串逃逸还要深刻一点。 譬如这次我是先写逃逸payload，然后使用 "}; 闭合第一个逃逸部分，然后在后续插入新的字符串，也就是更改可控值，再用一次 "}; 闭合后续字符串。 详细的看题目吧。来自：[0CTF 2016]piapi ......