序列seq深度pytorch
深度学习（判断cuda是否可用）
安装完pytorch、cuda和cudnn之后，可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc ......
P3970 [TJOI2014] 上升子序列
题目 先将 \(a[i]\) 离散化。 设 \(f[i]\) 表示以数字 \(i\) 结尾的上升子序列数量。 则有 \(f[i]=\sum_{j=1}^{i-1}f[j]\)。 考虑用线段树实时维护 \(f[j]\)，就可以 \(logn\) 查询。 扫一遍整个序列，因为不能算重复，所以 \(ans ......
P6631 [ZJOI2020] 序列题解
难度：困难 主要算法：贪心 题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P6631 解题思路 简化问题：定义直线为覆盖ai,ai+1,ai+2 的操作，跳线为覆盖ai,ai+2,ai+4的操作。题意简化为使用一些直线和一些跳线使每个位置被覆盖正好ai次。 小范围思考： ......
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......
利用 Javascript 生成数字序列
<!DOCTYPE html> <html> <head><title>生成数字序列</title></head> <body> <h1>Element 对象之 innerHTML 属性</h1> <p id="demo" onclick="myFunction()">点击生成数字序列</p> <s ......
安装pytorch报错，没解决
environment variables: CIO_TEST= CLASS_PATH=.:/exe/jdk/jdk1.8.0_341/lib/dt.jar:/exe/jdk/jdk1.8.0_341/lib/tools.jar :/exe/jdk/jdk1.8.0_341/jre/lib COND ......
深度解析集成服务云的多重启动机制：数据集成更智能，业务流畅畅行无阻
集成方案的“点火”时刻！花式启动数据集成 在这篇文章中，我们将探讨轻易云集成服务云的集成方案启动机制，以助您在企业数据集成中灵活应对各种需求，确保数据自由流动。 启动方案是什么 启动方案是指集成方案启动执行的方式。轻易云集成服务云提供了四种启动方式，包括人工启动、定时启动、事件触发、消息启动，允许在 ......
@JsonFormat注解对日期类型进行序列化时造成的时区问题（@JsonFormat注解用法说明）
1.情景展示 在前后端交互过程当中，往往需要后端返回前端日期类型数据。 在后台程序，我们往往是不需要对日期类型数据进行格式化的，而在将数据返回给前端的时候，可能会需要对日期类型进行格式化。 如何很好的解决这个矛盾呢？ 2.具体分析 最好的解决办法就是：只在返回前端数据时，进行格式转换。（也就是：序列 ......
【Pytorch】小土堆笔记（未完成）
transforms 在训练的过程中，神经网络模型接收的数据类型是 Tensor，而不是 PIL 对象，因此我们还需要对数据进行预处理操作，比如图像格式的转换。 同时我们可以对图片进行一系列图像变换与增强操作，例如裁切边框、调整图像比例和大小、标准化等，以便模型能够更好地学习到数据的特征。 这些操作 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.2 文本预处理
import collections import re from d2l import torch as d2l 解析文本的常见预处理步骤： 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串拆分为词元（如单词和字符）。 建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。 将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。 ......
windows下安装conda和安装GPU版本的tensorflow和pytorch
windows下安装conda和安装GPU版本的tensorflow和pytorch 驱动下载 查看自己电脑的独立显卡型号 如：NVIDIA GeForce RTX 3060 在查看自己电脑是否已经安装了显卡驱动，如果显卡可用，那么就是安装了驱动；否则就要到NVIDIA官网下载驱动 NVIDIA驱动 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.1 序列模型
到目前为止，我们遇到的数据主要是表格数据和图像数据，并且所有样本都是独立同分布的。然而，大多数的数据并非如此。比如语句中的单词、视频中的帧以及音频信号，都是有顺序的。 简言之，如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN） ......
pytorch(8-1) 循环神经网络 序列模型
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html #%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l f ......
Unity 通信方案 - 使用 Google Protobuf 序列化数据
1.下载和编译 1.1 下载ProtoBuf源文件 从 github 下载最新的 protoBuf 库，如下图所示 Releases · protocolbuffers/protobuf (github.com) 1.2 编译dll和导入 解压后打开 /scharp/src 中的 sln 工程文件 ......
数据结构的关键码序列的理解概述
1、关键码序列的理解 所谓关键码序列，就是出现在二叉排序树中的，对二叉排序树的各个结点进行排序的一个结点序列。 依据左子树的各个结点的值都小于父结点的值，右子树的各个结点的值都大于父结点的值 的条件进行排序。 2、习题解决 一般都是给我们一个二叉排序树的图，让我们去判断选项里面的各个关键码序列是否与 ......
pytorch训练模版
train.py import torch import numpy as np import os import math import sys import argparse import psutil import torch import torch.optim as optim impor ......
Linux cat、echo、seq、sort、cut、tr、diff、uniq
cat和echo 特点： cat：从文件或标准输入读取内容并显示到标准输出（通常是屏幕）。提供一个或多个文件名作为参数时，cat 会连续显示这些文件的内容。 echo：输出参数内容到标准输出，提供给 echo 的任何内容（无论是文本、变量还是混合内容）都会被当作参数，然后 echo 将这些参数显示出 ......
pytorch 自定义dataset类
实现模版 class our_dataset(Dataset): def __init__(self,···): super(our_dataset, self).__init__() #初始化，可以自定义添加参数 def __getitem__(self,index): ··· return im ......
深度学习算法原理实现——自写神经网络和训练模型
代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......
PyTorch学习笔记
Pycharm按住Ctrl可以查看这个类 ctrl + /快速注释 ctrl + P可以知道函数需要一个什么参数 transforms的使用 Tensorboard 使用 transforms的Normalize作用：可以用来标准化 Compose的用法 dataloader 神经网络torch.n ......
深度学习---目标检测网络YoloX
一、网络介绍 YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于 Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free 和样本匹配（SimOTA）这几个方面，另外还提供了完善的代码，并很贴心的提供了部署脚本，真的很友好了。 P ......
Mysql 分布式序列算法
接上文 Mysql分库分表 1.分布式序列简介 在分布式系统下，怎么保证ID的生成满足以上需求？ ShardingJDBC支持以上两种算法自动生成ID。这里，使用ShardingJDBC让主键ID以雪花算法进行生成，首先配置数据库，因为默认的注解id是int类型，装不下64位，需要进行修改： # 在 ......
深度学习入门书籍
统计学习方法（第2版） 9.4 https://book.douban.com/subject/33437381/ 作者: 李航 出版社: 清华大学出版社 出版年: 2019-5-1 页数: 464 定价: 98.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787302517276 深度学习入门 https ......
pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数
下面使用一个二维矩阵看下dim不同时呈现出的效果： # 创建一个3*4的全1二维tensor a = torch.ones(3,4) ''' 运行结果 tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) '''在0维度上插入一 ......
pytorch 计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter参数数量
参数量方法一：pytorch自带方法，计算模型参数总量 参数量方法二： summary的使用：来自于torchinfo第三方库 参数量方法三： summary的使用：来自于torchsummary第三方库 计算量方法一：thop的使用，输出计算量FLOPs和参数量parameter我们通常要通过计算 ......
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型 Informer创新点介绍 ProbSparse self-attention self-attention蒸馏机制 一步Decoder 实验结果 总结 Informer: Beyond Efficient Trans ......
pytorch permute
pytorch permute permute(dims)将tensor的维度换位。参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。例： import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6 ......
pytorch transpose
pytorch transpose >>> x = torch.randn(2, 3)>>> xtensor([[ 1.0028, -0.9893, 0.5809], [-0.1669, 0.7299, 0.4942]])>>> torch.transpose(x, 0, 1)tensor([[ 1 ......
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=8522 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些 ......