序列seq深度pytorch
深度学习（MobileNetV1）
整体网络结构如下： 最关键的改进是使用了一个叫深度可分离卷积的结构，将原始的3*3卷积升通道的操作分解成了两部分： 第一部分是保持通道不变的情况下做3*3卷积。 第二部分是使用1*1的卷积做通道提升操作。 结果就是能够减少很多的运算量。 下面依然是一个猫狗大战的训练程序，并且增加了断点续练的部分处理 ......
pytorch(3)损失函数
损失函数 | Mean-Squared Loss https://zhuanlan.zhihu.com/p/35707643 交叉熵损失函数 https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/35709485?source_id=1003 ......
pytorch(2) softmax回归
https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.4_softmax-regression ''' softmax 将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1 我们首先对每个未规范化的预测求幂，这样可以保证输出非负。 ......
pytorch学习（1）
https://pytorch.zhangxiann.com/1-ji-ben-gai-nian/1.1-pytorch-jian-jie-yu-an-zhuang 激活环境 conda activate nerf 测试cuda可用 安装画图 python3 -m pip install -U pi ......
基于可视化的可解释深度学习模型研究综述--草稿版
ps： 近期组会整理了一篇论文综述，先记录在案。 摘 要: 深度学习能目前广泛应用于各个领域内，比如：医疗、交通以及娱乐等领域。随着社会的计算机算力的迅速增长以及GPU 等硬件的支持，催生了一系列人工智能应用，例如医疗诊断、自动驾驶和个性化推荐等。得益于这一系列应用，人类社会生产力获得了极大的发展。 ......
深度比较常见库中序列化和反序列化性能的性能差异
背景和目的 本文介绍了几个常用的序列化和反序列化库，包括System.Text.Json、Newtonsoft.Json、 Protobuf-Net、MessagePack-Net，我们将对这些库进行性能测评 库名称 介绍 Github地址 System.Text.Json .NET Core 3. ......
第六节：12306下单逻辑深度剖析优化
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 ......
搭建CUDA、CUDNN、Pytorch环境（Windows10/11）
摘要：搭建Windows系统下Cuda+CUDNN环境，注意C盘一定要大，建议1T+SSD 参考： https://blog.csdn.net/weixin_61164016/article/details/127564466 https://blog.csdn.net/qq_43308156/ar ......
序列化和反序列化
什么是序列化?什么是反序列化? 如果我们需要持久化 Java 对象比如将 Java 对象保存在文件中，或者在网络传输 Java 对象，这些场景都需要用到序列化。 简单来说： 序列化：将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程 反序列化：将在序列化过程中所生成的二进制字节流转换成数据结构或者对象的过程 ......
SPI、序列化、IO
1.SPI 即 Service Provider Interface ，字面意思就是：“服务提供者的接口”，我的理解是：专门提供给服务提供者或者扩展框架功能的开发者去使用的一个接口。 序列化：将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程 反序列化：将在序列化过程中所生成的二进制字节流转换成数据结构或者对 ......
基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法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 正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一，目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点，可以 ......
m基于PN导频序列和cordic算法的基带数据帧频偏估计和补偿FPGA实现,包含testbench
1.算法仿真效果 本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，测试结果如下 局部放大之后： 我们可以看到，带有频偏的基带信号o_I_fre和o_Q_fre得到了有效的频偏补偿，其补偿后的数据o_Ir和o_Qr和原始的基带数据基本一致。 2.算法涉及理论知识概要 基于PN导频序列和CORDIC算法 ......
【wp】文件上传phar反序列化
题目 文件泄露，得到两个文件： index.php <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Just Upload!</title> <meta charset="UTF-8"> <style> .container { display: flex; flex-di ......
09反序列化漏洞：使用了编译型语言，为什么还是会被注入？
反序列化漏洞是如何产生的？ 反序列化漏洞是一种安全漏洞，它利用了应用程序在处理反序列化数据时的弱点。当应用程序接收并反序列化来自不可信源的数据时，攻击者可以通过构造恶意序列化数据来执行未经授权的操作或者触发不安全的行为。 原理是当应用程序对反序列化数据进行处理时，它会根据序列化数据中的类名来加载相应 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.5 汇聚层
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似，区别在于汇聚层不带包含参数，汇聚操作是确定性的，通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值，即最大汇聚和平均汇聚。 def ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.6 卷积神经网络
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成： - 卷积编码器：由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块：由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图（每个卷积块由一个 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.4 多输入多输出通道
import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起 return sum ......
文本翻译,机器翻译序列(Seq2seq)
# Seq2seq # 进行机器翻译 import collections import math import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as ......
JS计算数组层级（深度）
如果有一个多层嵌套的数组，想要计算其层级（深度），可以使用递归或迭代方法来实现。以下是两种常用的方法示例： 递归方法： function calculateDepth(arr) { if (!Array.isArray(arr)) { return 0; // 如果不是数组，返回0表示不是层级结构 ......
P2501 [HAOI2006] 数字序列
先来看第一问。 发现直接做要考虑两数中间的数能否变得合法，所以按套路将 \(a_i\) 减去 \(i\)，这样就只要变成单调不降，只要两数合法中间的数就一定能变得合法。考虑不改变的那些数，它们一定单调不降，所以答案就是序列总长度减去最长不下降子序列的长度。 接下来看第二问，尝试观察一些性质： 可能有 ......
leetcode 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5, ......
P6631 [ZJOI2020] 序列
可以将问题用形象地方式来表述。给定一排点，第 \(i\) 个点有它需要的覆盖次数 \(a_i\)。有两种线段，一种能覆盖连续的一些点，称其为连续线段；另一种能覆盖相邻间隔为 \(1\) 的一些点，称其为间隔线段。现在要用尽可能少的线段覆盖所有点 \(i\) 恰好 \(a_i\) 次。 发现如果没有间 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.7 填充和步幅
6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小，每次只会丢失几像素，但是如果应用多层连续的卷积层，累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......
消息转换器 替代 @JsonFormat注解 完成 日期类序列化时的格式转换
spring中的日期类从数据库读取完数据后，默认的格式其实很难看，传输给前端也不友好，所以我们一般会将日期类通过类似 @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") private LocalDateTime createTime; 来更改日期类序列化时的格 ......
深度学习相关课题
pytorch简单了解 读取数据 from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): se ......
关于pta上6-2 两个有序链表序列的合并
这是在dev上的源代码，C语言 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int ElementType; typedef struct Node *PtrToNode; struct Node { ElementType Data; PtrToN ......
动手学深度学习_2.1预备知识
基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......
Pytorch
创建项目的方式 DataSet类代码实战 read_data.py from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class MyData(Dataset): def __init__(self, root_ ......