序列seq深度pytorch
delphi JSON序列化（四）
{ TDateTimeConverter } function TDateTimeConverter.CanConvert(ATypeInf: PTypeInfo): Boolean; begin Result := True; end; function TDateTimeConverter.Re ......
Anaconda+GPU安装pytorch
今天搞了半天，才安装上，各种版本问题。最后安装成功： 教程：2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）_时宇羽然的博客-CSDN博客 ......
Dubbo3应用开发—Dubbo直连开发相关概念：通信、协议、序列化
本文介绍了Dubbo3直连应用相关概念，包括通信、协议、序列化等内容。通过这些概念的讲解，可以更好的理解Dubbo3直连应用的开发。 ......
shiro反序列化漏洞(CVE-2016-4437)漏洞复现 docker 手工+工具
漏洞特征： shiro反序列化的特征：在返回包的 Set-Cookie 中存在 rememberMe=deleteMe 字段 靶场搭建 cd /vulhub-master/shiro/CVE-2016-4437 docker-compose up -d访问 http://ip:8080 漏洞特征检测 ......
Java反序列化：CommonsBeanutils无CC依赖下的反序列化调试分析
基础知识 1. Apache Commons Beanutils Apache Commons BeanUtils 是 Apache Commons 项目的一部分，它是一个用于简化 Java 对象的操作和属性访问的工具库。具体来说，它提供了一组用于操作 JavaBean 对象的工具和方法，使开发人员 ......
PyTorch
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来简化深度学习任务的开发和训练。PyTorch使用动态图模型，这意味着它可以在运行时动态构建计算图，这为研究人员和开发者提供了更大的灵活性和可调试性。下面是一些PyTorch的主要特点和功能： 1.动态计算图：PyTorch使用动态计算 ......
drf(序列化器）
一 序列化器组件介绍(Serializer) 1 序列化器组件介绍 序列化组件，又称序列化器，是处理对象和字典的数据格式转换，json的序列化和反序列化，在Request和Response处理了。 ''' 1 序列化，序列化器会把模型对象转换成字典，经过response以后变成json字符串 2 反 ......
Python中最长的递增序列
如何使用Python中的N平方法和二进制搜索法计算一个数组中最长的递增子序列。 使用N平方法计算最长的递增子序列 在Python社区中，有一个著名的问题是关于最长递增子序列的，在不同的面试中也会被问到。这是一个Leetcode ，问题说：给定一个未排序的整数数组，找出该数组的最长递增子序列或子集的长 ......
Sql Server分组排序及生成序列号
1 --1.分组排序 2 SELECT *,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY @fileName,@fileName1 ORDER BY ID DESC) AS rowNum FROM @tableName 3 4 --2.生成序列号 5 SELECT *,ROW_NUM ......
【Python深度学习】深度学习框架Tensorflow、Pytorch介绍
深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及... ......
Tangram Tutorial 1：映射小鼠皮层 MOp 的 snRNAseq 数据到 Slide-seq2 数据
写在前面 学习一个软件最好的方法就是啃它的官方文档。本着自己学习、分享他人的态度，分享官方文档的中文教程。软件可能随时更新，建议配合官方文档一起阅读。推荐先按顺序阅读往期内容： 文献篇： 1.文献阅读：使用 Tangram 进行空间解析单细胞转录组的深度学习和比对 ::: block-1 目录 1 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)
LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征，然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络（NiN）则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......
马毅教授新作：白盒ViT成功实现分割涌现，经验深度学习时代即将结束？
前言 CRATE 模型完全由理论指导设计，仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 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、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
「2019 集训队互测 Day 3」操作序列计数 题解
简化题意：对于每一个 $L$，求出有多少个长度为 $L+1$ 的非负整数序列 $a$，满足 $\sum_{i=0}^{L} a_i k^i \leq n$，并且 $a_{L}>0$。 我们注意题目要求的和是小于等于一个数，这不太方便。我们可以把它转化成和等于一个数的形式，其实就是和为 $nk$ 的方 ......
itsdangerous：Python的签名和序列化库
安装 你可以从PyPI上直接安装这个库: pip install itsdangerous 适用案例 在取消订阅某个通讯时，你可以在URL里序列化并且签名一个用户的ID。这种情况下你不需要生成一个一次性的token并把它们存到数据库中。在任何的激活账户的链接或类似的情形下，同样适用。 被签名的对象可 ......
Java利用Jackson轻松处理JSON序列化与反序列化
目录 1. @JsonProperty 2. @JsonFormat 3. @JsonIgnore 4. @JsonIgnoreProperties 5. @JsonInclude 6. @JsonTypeInfo 和 @JsonSubTypes 7. @JsonView 8. @JsonNamin ......
pytorch学习了解
import torchvision from model1test import * from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter trian_data=torch ......
Seurat Tutorial 7：整合 scRNA-seq 和 scATAC-seq 数据
写在前面 学习一个软件最好的方法就是啃它的官方文档。本着自己学习、分享他人的态度，分享官方文档的中文教程。软件可能随时更新，建议配合官方文档一起阅读。推荐先按顺序阅读往期内容： 文献篇： 1.文献阅读：(Seurat V1) 单细胞基因表达数据的空间重建 2.文献阅读：(Seurat V2) 整合跨 ......
情绪的深度探讨:_从隐形、失控到信息不对称
情绪一直在人类的行为和决策中起到核心作用。这篇文章旨在深入探讨情绪的复杂性、其与理性的关系以及信息不对称如何影响我们对情绪的解读。 1. 情绪的价值与挑战 情绪不仅仅是我们对内部和外部环境的反应，它们还为我们提供了有关这些环境的重要信息。但是，当情绪被压抑或不被认识到时，它们可能以不健康的方式表现出 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.2 使用块的网络(VGG)
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 7.2.1 VGG 块 AlexNet 没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络，如今研究人员转向了块的角度思考问题。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现 ......
反序列化之JAVA
Java中的API实现： 位置：Java.io.ObjectOutputStream java.io.ObjectInputStream 序列化：ObjectOutputStream类-->writeObject() 注：该方法对参数指定的obj对象进行序列化，把字节序列写到哟个目标输出流中，按Ja ......
反序列化之PHP
PHP反序列化原理： 未对用户输入的序列化字符串进行检测，导致攻击者可以控制反序列化过程，从而导 致代码执行、SQL注入、目录遍历等不可控后果。在反序列化的过程中自动触发了某些魔术 方法。当进行反序列化的时候就有可能会触发对象中的一些魔术方法。 php序列化与反序列化的关键函数： serialize ......
【Python深度学习】深度学习入门介绍
深度学习是人工智能领域中最受关注和研究的子领域之一，它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等各个领域都有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习的发展历史、不同类型、应用领域以及未来发展前景。 ......
自定义全局反序列化器
以处理LocalDateTime格式的全局反序列化器为例，全局序列化器类似 1、全局反序列化器代码 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat; import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser; im ......
万字长文深度解读Java线程池，硬核源码分析
前言 本文将深入分析Java线程池的源码，包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析，我们能够更好地理解线程池的原理和机制，为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长，建议找个安静的环境慢慢细读，由于线程池涉及的内容比较多，需要至少熟悉以下知 ......
序列化器
序列化器作用 1、序列化，序列化器会把模型对象转换成字典，经过 response 以后变成 json 字符串，即把数据库的表数据转换成客户端的json 格式并返回 2、反序列化，反序列化器会把客户端发送过来的数据。经过 request 以后变成字典，序列化器可以把字典转成模型 3、反序列化，完成数据 ......
C++序列式容器
需要注意的是，序列容器只是一类容器的统称，并不指具体的某个容器，序列容器大致包含以下几类容器： array<T,N>（数组容器）：表示可以存储 N 个 T 类型的元素，是 C++ 本身提供的一种容器。此类容器一旦建立，其长度就是固定不变的，这意味着不能增加或删除元素，只能改变某个元素的值； vect ......
时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹 ......