序列seq深度pytorch
深度学习在图像识别领域还有哪些应用？
深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成，还有其他一些应用。 图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和 ......
python 文件 json序列号和反序列化
json序列号和反序列化： file1 = open('test1.txt','r') content = file1.read() print(content) result = json.loads(content) print(result) print(type(result)) for i ......
Leetcode 1143. 最长公共子序列
https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 ......
最大上升子序列和
题目概述：给定一个序列，求解该序列的最大上升子序列的和 解题思路：我们在LIS的集合定义为：以i结尾的上升子序列的最大长度，那其实我们只需要将集合定义改为：以i结尾的上升子序列的最大和即可。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cst ......
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数
QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率，颜色深度和刷新率。具有命令行工具，无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......
5. 深度学习计算
层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......
机器学习与深度学习
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找 ......
Apex的Cuda版本与Pytorch的Cuda版本不匹配（无root权限）
摘要 （这个年代了谁还用apex啊！Pytorch自带的不好用吗？说的就是你，Megatron！） 要解决这个问题，我们需要安装和Pytorch版本一直的cuda。然后再安装apex。 这里简单说下步骤： 下载cuda的安装程序，然后安装在无需root权限的目录。 下载cudnn，把一些文件移到cu ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能 ......
线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21467 最近我们被客户要求撰写关于北京房价的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化 目的 人们得到更多的资源（薪水），期望有更好的房子 人口众多 独生子女政策：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更 ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=- ......
R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32707 原文出处：拓端数据部落公众号 在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。因此，对于债券流动性风险的度量 ......
nlp基础-深度学习的博客及其提炼
Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm：去掉了LayerNorm的均值，只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比： 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深'，所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因：在模型中有以下操作：torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时，就会出现以上错误。 ......
Java序列serialVersionUID字段
Spring框架默认使用Java的序列化机制，也就是说，Spring默认使用Java的内置序列化器。Java的序列化机制中，每个序列化的对象都有一个serialVersionUID字段，这个字段用来标识序列化对象的版本。 Java的序列化机制是这样的：当一个对象被序列化时，Java会先检查对象的类是 ......
动手学深度学习_3 线性神经网络
summer pocket_久岛鸥 我将会跨越七大洋，将我的爱意带到你的身边 线性回归基本概念 这里的price泛化后就是我们的y，即标签label 这里的area,age泛化后就是我们的X，即特征features 当L（W，b）能够通过直接求导得到W与b,那么我们称之W与b有解析解（因为L（W,b ......
深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......
《prufer 序列》小记
今天模拟赛被卡科技了，学一下这个东西，之前也看到很多次，只不过一直都没学。 算法简介 这是一种可以将带标号的树，转成唯一的整数序列表示的方法。而在“数树”题中也有大用。 算法流程大概是将带标号的 \(n\) 个节点的数用 \([1,n]\) 中的 \(n-2\) 个整数来表示一个树。 也可以理解成完 ......
在A6000上使用rppg-toolbox 产生当前pytorch不支持sm86
问题描述 最近使用rppg-toolbox来训练一些模型，直接按照rppg-toolbox主页上的安装方式安装，在A6000主机上使用torch时产生了warning，并且程序运行十分缓慢 原因 产生这个问题的原因是因为按照rppg-toolbox的安装方式，安装的pytorch1.12.1是不支持 ......
深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等
目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
[JSON|序列化] fastjson自定义字段命名规则 (转发)
1 序言 博主本人近期也遇到了 基于 fatsjson 自定义命名字段规则的问题，为加强对此的学习和记忆，故转发这篇博文。 博主本人最终采取的方法2 1.1 前置知识 fastjson 在将对象转变为 JSON 字符串时，字段默认使用 CamelCase 规则命名。 在1.2.15版本之后，fast ......
SpringBoot | Redis序列化与分布式锁
Redisson提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期，也就是说，如果一个拿到锁的线程一直没有完成逻辑，那么看门狗会帮助线程不断的延长锁超时时间，锁不会因为超时而被释放。 ......
SpringBoot | Jackson序列化
Spring MVC 默认采用Jackson解析Json，尽管还有一些其它同样优秀的json解析工具，例如Fast Json、GSON，但是出于最小依赖的考虑，也许Json解析第一选择就应该是Jackson。 ......
最长上升子序列
母题 求最长上升子序列。 令 \(f_i\) 表示以 \(i\) 结尾的答案，然后考虑对于 \(a_i>a_j,f_i=\max(f_j+1)\)。 1 类似，但是需要预处理，结构是一样的。 2 前缀和、差分，还是很类似。 3 多记录当前选取的子段个数，考虑最后一段选取即可。 4 状态还是前xxx+ ......
B3637 最长上升子序列
B3637 最长上升子序列 dp模板题 以样例 1 2 4 1 3 4作为说明 每个数都是自己的一个子序列，所以全部初始化为1 从 1 - n 开始循环，定下来当前要计算的数 i 再从 1 - i 开始循环，判断 i 的最长上升子序列，定为 j 如果 i 比 j要大，则说明是上升的，此时的长度为 i ......
Redis内存碎片：深度解析与优化策略
本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号：Java随想录 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录内存碎片如何产生的内存分配器怎么看是否有内存碎片碎片率的意义清理内存碎片低于4.0-RC3版本的Redis高于4.0-RC3版本的Redis 在我们探究和优化Re ......
浅谈UE4的序列化
【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！ 一、结合用例浅谈UE4序列化 1.1 需求我写文章，不爱一上来就讲道理、贴代码，而是喜欢先提需求、提问题，然后围绕这个需求的实现再一步步挖掘源码。 我们的需求是 ......
易基因：ChIP-seq揭示组蛋白修饰H3K27me3调控高温下棉花的雄性不育机制｜Plant Com
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。 气候变化导致极端天气事件更加频繁地发生，包括反常的高温（high temperature，HT），HT胁迫对作物的生长发育和产量有严重的负面影响，如平均生长温度每升高1°C，水稻产量就会下降10%，这一下降主要是由于对生殖发育的影响。棉 ......
pytorch(3-0) 可视化训练误差折线图有
缺点 必须手动点击下关闭才能刷新最新的图，起码不会阻塞训练过程 ### 画图 训练损失 训练精度 测试精度 import matplotlib.pyplot as plt import threading import time import matplotlib.animation as anim ......