序列seq深度pytorch
代码随想录算法训练营-回溯算法|455. 分发饼干、376. 摆动序列
1.贪心算法一般分为如下四步： 将问题分解为若干个子问题 找出适合的贪心策略 求解每一个子问题的最优解 将局部最优解堆叠成全局最优解 455. 分发饼干 1. 局部最优就是大饼干喂给胃口大的，充分利用饼干尺寸喂饱一个，全局最优就是喂饱尽可能多的小孩。 时间复杂度：O(nlogn) 空间复杂度：O(1 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
m基于uw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： 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 基带数据帧频偏估计和补偿是一种用于纠正数字通信系 ......
在 Java 中自定义反序列化：实现可序列化接口
实现可串行化接口的功能 Serialized接口用于管理Java默认序列化机制使用的序列化和反序列化过程。Java 虚拟机 (JVM) 通过该类的 Serialized 接口实现来指示该类是否具有可序列化和反序列化的能力。该接口不仅有利于序列化，而且还使开发人员可以自由地更改默认的反序列化行为。 由 ......
深度对比：8款主流缺陷管理工具（开源、免费、付费）
如何选择最适合您团队的Bug管理系统？本指南提供了全面的选型建议，并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......
【填坑、解决方案】Apache Shiro历史高危反序列化漏洞预警 （shiro-550、shiro-721）
华为这个【Apache Shiro历史高危反序列化漏洞预警 （shiro-550、shiro-721）】漏洞预警，网上两类方案，无非是：①改代码改默认shiro密码（几十个版本测下来，改不了^o^ 哈哈哈，生无可恋... 一度以为成功了，实际上是爆破工具目标地址，不认ip开头，空欢喜，哈哈），②co ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积
6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
使用深度远程启动管理器配置BMC DHCP管理地址的方法
1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态，才可以使用深度工具分配地址；若BMC配置过静态地址，请使用静态地址登录； 2.配置好自己笔记本的 ip（例如：192.168.10.1），用网线与 ipmi 独立管理口直连；笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件； 3.可自行网上下载深度远程启动 ......
P2501 [HAOI2006] 数字序列
原题 是思路非常值得学习的一道题 第一问： 首先我们感性上觉得这题应该和LIS有一点关系，但里面有一点问题： 17 50 50 50 18 如果我们求LIS的话，我们会认为只需要改掉50 50 50即可，但其实我们只改掉这些数，我们是无法做到让数单增的 我们发现这个限制写成数学语言即为：\(a_i ......
【研究生学习】Pytorch基本知识
本篇博客将记录Pytorch的基本知识，包括Pytorch的环境配置、Pytorch的结构，Pytorch的基本操作等 Pytorch环境配置 我是采用在Anaconda下安装Pytorch的方案，关于这个可以参考网上的大佬写的博客，跟着一步步走就行，比如下面这一篇： 在Anaconda下安装Pyt ......
为什么基于transformer的序列分类不用decoder模块？
Transformer原本是为机器翻译设计的编码-解码(Encoder-Decoder)结构。在序列分类任务中,主要利用的是Transformer的Encoder模块来获取输入序列的特征表示,而不需要Decoder模块,主要有以下原因: 解码模块主要用来生成目标序列,而分类任务只需要判别整个源序列的 ......
php反序列化神奇构造
来自 [网鼎杯 2020 朱雀组]phpweb 打开看看，我超，孙🐕！！！ 哈人，看这页面太晦气了，直接看源码吧： 这个页面会一直捕获时间并输出，重要的就是这个setTimeout()提交了这个form1，下面有form1的定义。 开始没明白php看时间的函数，去搜了下才有点眉目。 这个metho ......
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2）
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2） 一般情况下，运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......
SQL注入和序列化的结合
题目来自： [网鼎杯 2018]Fakebook 感觉原来学的有点局限，就只考虑到sql注入或者php反序列化啥的单方向，很少思考过结合起来的考法。 话不多说，直接开解： 登录要密码，join就是注册，估计直接注入注不出来，不然就不会给注册的选项了，那么我们就注册一个吧。 这里注意一下blog的意思 ......
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据
全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 最近我们被客户要求撰写关于预测世界人口的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到 ......
《Web安全基础》07. 反序列化漏洞
@目录1：基本概念1.1：序列化&反序列化1.2：反序列化漏洞1.3：POP 链2：PHP 反序列化2.1：序列化&反序列化2.2：魔术方法3：JAVA 反序列化3.1：序列化&反序列化3.2：反射机制3.3：相关资源 本系列侧重方法论，各工具只是实现目标的载体。 命令与工具只做简单介绍，其使用另见 ......
Java反序列化：CommonsCollections7调试分析
Commons Collections 7 基础知识 1.HashTable 散列表，也称为哈希表，以key-value形式进行访问的数据结构 HashTable具有线程安全：多个线程同时访问它时，不会导致数据不一致。 相对于HashMap、ConcurrentHashMap等线程安全性散列表，Ha ......
Java反序列化漏洞实现
Java反序列化漏洞实现 一、说明 以前去面试被问反序列化的原理只是笼统地答在参数中注入一些代码当其反序列化时被执行，其实“一些代码”是什么代码“反序列化”时为什么就会被执行并不懂；反来在运营商做乙方经常会因为java反反序列化漏洞要升级commons.collections或给中间件打补丁，前面说 ......
pytorch-多头注意力
多头注意力 在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时，我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为，然后将不同的行为作为知识组合起来，捕获序列内各种范围的依赖关系（例如，短距离依赖和长距离依 赖关系）。因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同子空间表示（representation ......
易基因： MeRIP-seq等揭示组蛋白乙酰化和m6A修饰在眼部黑色素瘤发生中的互作调控｜肿瘤研究
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。 组蛋白去乙酰化抑制剂(HDACis)在多种恶性肿瘤中显示出令人鼓舞的结果。N6-甲基腺嘌呤(m6A)是最普遍的mRNA修饰，在肿瘤发生调控中起重要作用。然而，对组蛋白乙酰化和m6A RNA修饰之间的互作研究仍然未知。 2023年7月19 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.5 读写文件
5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.6 GPU
5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0（只有一块显卡没法试别的块号） (device(type='cpu'), device(ty ......
CUDA版本PyTorch安装
安装驱动 显卡为 Nvidia的GTX950M，驱动版本517.48，这个版本的驱动为CUDA_11.7 移动版：GeForce Game Ready 驱动程序 | 517.48 | Windows 11 | NVIDIA 桌面版：GeForce Game Ready 驱动程序 | 517.48 | ......
leetcode 二叉树的最大深度
给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 解题思路 这里可以转化思路为 ......
m基于深度学习网络的动物识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的动物识别系统是一种利用深度学习技术来进行动物识别和定位的系统。这种系统的工作原理是，通过使用深度神经网络对图像或视频进行分析，以识别出其中的动物并确定其位置。 深度学习网络，特别是卷积神经网络（CNN ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层
5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......