序列seq深度pytorch
c++获取U盘序列号
int getUDiskSerial(std::vector<std::string>& vUsbSerial){ std::string cmd = "lsblk -o \"SERIAL,TRAN\" | grep usb "; FILE *fp; int len = 0; int idx = 0 ......
二叉树的最小深度
所以，如果左子树为空，右子树不为空，说明最小深度是 1 + 右子树的深度。 反之，右子树为空，左子树不为空，最小深度是 1 + 左子树的深度。 最后如果左右子树都不为空，返回左右子树深度最小值 + 1 。 1 int minshendu(Node* node) { 2 if (node == nul ......
求二叉树的最大深度
此为有返回值的递归问题 先确定终止条件(如果一个树为空树，它的高度就是0，我们直接返回0，根本不用递归） 写出通式(1+max(左子树的最大深度,右子树的最大深度)规模更小的子问题)，将通式写在return里面 1 int maxshendu(Node* node) { 2 if (node == ......
序列化器-Serializer
序列化器-Serializer 1定义序列化器 Django REST framework中的Serializer使用类来定义，须继承自rest_framework.serializers.Serializer。 例如，我们已有了一个数据库模型类BookInfo class BookInfo(mod ......
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 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上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间 ......
剑指 Offer 31. 栈的压入、弹出序列（中等）
题目：  ``` class Solution { public: bool validateStackSequen ......
代码随想录算法训练营第四十四天| 647. 回文子串 516.最长回文子序列
647. 回文子串 要求： 找出回文子串的个数 思路： 设置起始节点 如果头尾相等，且是相差为1，指定回文 如果相差很多，那么就看它的字串 代码： 1 // 要求：找出 正反相等，且连续字符，开始结束位置不同，也认为是一个 2 // dp[n][n] 起始-中止位置 3 // 4 // 如果两边相等 ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： ``` 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 ``` **使用递归回溯* ......
最长XX子序列
@[toc](目录) # 1 最长上升子序列 最长上升子序列（LIS, the Longest Increasing Subsequence），指对于一个数列，一个最长的子序列满足 $a_i * 原问题：求以 $a_i$ 结尾的最长上升子序列的长度。 > > * 子问题：求以 $a_j$ 结尾的最长 ......
PHP反序列化例题以及Bypass总结
# 例题以及Bypass ## unseping 题目源码 ```php method = $method; $this->args = $args; } function __destruct(){ if (in_array($this->method, array("ping"))) { cal ......
代码随想录算法训练营第四十二天| 392.判断子序列 115.不同的子序列
392.判断子序列 要求： 判断第一个字符串是否是第二个字符串的子序列 思路1： 设置成deque，如果长度为0则是 代码1： 1 // 要求： 判断s 是否是t的子序列 2 // 思路： 将s作为queue，如果头相等，那么就弹出，遍历后，查看是否为0 3 // 4 bool isSubseque ......
C# 反序列化乱码
从文件反序列化到对象时，发生乱码，基本就是文件中的编码与流转到对象时的编码不一致，如以下情况： xml文件为日文编码 反序列化函数Deserialize的参数为StreamReader，而StreamReader的编码与文件编码不一致，这样就会出现乱码 解决方案： 1.构造StreamReader对 ......
序列化-Serializable
`Serializable` 是 Java 中的一个接口，用于标识类的实例可以被序列化。 序列化是将对象的状态转换为字节流的过程，可以将对象写入文件、传输到网络或存储在内存中。被序列化的对象可以在不同的 Java 虚拟机之间进行传输或保存，也可以在同一个虚拟机的不同时间点进行持久化存储和恢复。 当一 ......
让nlohmann json支持std::wstring和嵌套结构的序列化与反序列化
nlohmann json是一个star很高的C++ json解析库。 要让nlohmann json支持某个类型T，只要给这个类型T实现一个偏特化的struct adl_serializer<T>即可。adl_serializer是这个库里面针对泛型T预定义的适配器。 而嵌套结构，本身就支持的。使 ......
OpenCV实战：从图像处理到深度学习的全面指南
> 本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。 # 1. OpenCV简介 ## 什么是OpenCV？ ![file](https://img2023.cnblo ......
PHP反序列化
# PHP反序列化 ## 序列化 - 序列化的作用 **将对象或者数组转化为可存储/传输的字符串** - 对象序列化 ``` O:4:"info":3:{s:4:"name";s:7:"iami233";s:6:"\x00*\x00age";s:2:"18";s:8:"\x00ctf\x00sex" ......
m基于双UW序列的数据帧检测verilog实现,含testbench
1.算法仿真效果 本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 "基于双UW序列的数据帧检测Verilog实现"是一种数字电路设计方案，旨在实现数据通信中的数据帧检测功能。该方案采用双UW（Unambiguous Word）序列作为同步序列，通过硬件描述语 ......
基于ResNet-101深度学习网络的图像目标识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 介绍ResNet-101的基本原理和数学模型，并解释其在图像识别中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用深度学习框架实现ResNet-101，并在图像数据集上进行训练和测试。最后，我们将总结本文的主要内容并提出进一步的研究方向。 1.1、ResNet-101的基本原理 ResNet- ......
代码随想录算法训练营第四十一天| 1143.最长公共子序列 1035.不相交的线 53. 最大子序和
1143.最长公共子序列 要求： 可以跳过，找出来最长符合的节点 难点： 如何跳过了之后仍然保留之前的值 思路: 如果不符，并不是dp[i-1][j-2]等于之前的值，而是dp[i][j] 等于它的相关节点 以上很重要 代码 ： 1 // 要求： 两个子数组，可以删减跳过，找出最长的长度 2 // ......
pytorch实现cnn&图像分类器
## 1 pytorch实现神经网络 ### 1.1 定义网络 从基类 `nn.Module` 继承过来，必须重载 `def __init__()` 和 `def forward()` ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): #网络结构 ......
ubuntu系统conda下运行pytorch报错：ImportError: libopenblas.so.0: cannot open shared object file
如题： ubuntu系统conda下运行pytorch报错：ImportError: libopenblas.so.0: cannot open shared object file 网上找了一些资料，基本都是自己下载openblas源码进行编译，不过突然之间相当conda环境提供一定的编译好的li ......
深度学习-->卷积神经网络
二维卷积层: from mxnet import autograd, nd from mxnet.gluon import nn # 定义函数corr2d，用于实现二维卷积操作 def corr2d(x, k): # 获取卷积核的高度和宽度 h, w = k.shape # 初始化输出y，其形状为( ......
js如何实现对象数组的深度复制 记录记录
背景： 偶然发现的bug，列表页做多选的时候，做了一次数据格式的转换 const temp = me.multipleSelection; temp.forEach(p=>{ p.trainTicketType = p.trainTicketType.split(','); requestList. ......
视图层:三板斧问题,JsonResponse序列化,form表单上传文件,request对象的其他几个方法,CBV的书写和FBV的写法,CBV的源码分析.模板层:变量之分配,过滤器
### 视图层 #### 三板斧问题 ```python # 在视图函数中写函数跟普通函数不太一样 # djagno中使用的局部的request def index(request): pass def func(request): pass '''所有的视图函数不能够没有返回值，并且返回值还必须是 ......
Pytorch安装(CPU版本)
1.在安装Pytorch之前，我们要知道，对于深度学习来讲，大量的数据进行模型的训练，必然耗内存、GPU、CPU。 2.CPU和GPU的区别： 简单讲：CPU进行的是复杂性更高，数据量更小的活动，而GPU进行的是稍简单且重复度高的活动就好比，将军（CPU）和士兵（GPU），将军需要思考的是复杂性，怎 ......
Django 之 序列化、FBV、模版层
一、JsonResponse序列化 1、 2、 二、form表单上传文件 三、request对象的另外几个方法 四、C(class)BV的书写和F(function)BV的写法 五、CBV的源码 六、模版层 ......
2. 基于CPU安装Pytorch
1、确保你已经安装过Anaconda 2、在开始菜单 →打开Anaconda Prompt环境 3、创建pytorch环境→输入conda create -n pytorch python=3.8 4、查看已经安装好的库 pip list 很遗憾，里面有pytorch，所以我们得安装了 5、进入py ......