序列seq深度pytorch
pytorch索引与切片
# indexing ``` a=torch.randn(4,3,28,28) a[0].shape # torch.Size([3, 28, 28]) a[0,0].shape # torch.Size([28, 28]) a[0,0,2,4] # tensor(0.6574) ``` # sel ......
深度学习基础-李沐
# 深度学习基础-李沐课程跟学 ## 数据操作+数据预处理 * 定义一个1-11个数值的一维张量 ``` x = torch.arange(12) tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) ``` * 通过shape访问张量的形状和张量中元素的总 ......
m基于双PN序列的数据帧检测,帧同步verilog实现,含testbench
1.算法仿真效果 本系统进行Vivado2019.2平台的开发，其中Vivado2019.2仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于双PN序列的数据帧检测和帧同步是一种在通信系统中常用的技术，用于确保接收端正确地识别和解析传输的数据帧。在本文中，我将详细介绍基于双PN序列的数据帧检测的数学原理 ......
m基于UW序列的数据帧检测,帧同步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，仿真结果如下所示： 2.算法涉及理论知识概要 UW序列是一种特殊类型的伪随机二进制序列，通常用于数据帧检测和帧同步。UW序列具有以下特性： 平衡性：UW序列中的1和0的数量大致相等，确保序列具有良好的自相关性。 低互相关：不同UW序列 ......
基于Alexnet深度学习神经网络的人脸识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 ......
3-2 编写一个函数 escape(s, t)，将字符串 t 复制到字符串 s 中，并在复制 过程中将换行符、制表符等不可见字符分别转换为\n、\t 等相应的可见的转义字符序列。要 求使用 swich 语句。再编写一个具有相反功能的函数，在复制过程中将转义字符序列转换为 实际字符
# Archlinux GCC 13.1.1 20230429 2023-07-30 12:57:46 星期日 点击查看代码 ``` #include void escape( char s[], char t[] ) { int i, j; i = j = 0; while( t[i] != '\ ......
因子分解机介绍和PyTorch代码实现
因子分解机（Factorization Machines，简称FM）是一种用于解决推荐系统、回归和分类等机器学习任务的模型。它由Steffen Rendle于2010年提出，是一种基于线性模型的扩展方法，能够有效地处理高维稀疏数据，并且在处理特征组合时表现出色。它是推荐系统的经典模型之一，并且模型简 ......
log4j反序列化漏洞
Vulhub - Docker-Compose file for vulnerability environment 1、介绍 名称：nginx解析漏洞 编号： 原理： 应用：log4j 版本： 2、测试 2.1 靶场搭建 2.2 ysoserial: JAVA反序列化POC生成工具 (gitee. ......
深度学习数学公式汇总
## 激活函数 ### softmax函数 \begin{aligned} Softmax(z_{i}) = \frac{e^{z_{i}}}{\sum_{c = 1}\^{C}{e^{z_{c}}}} \end{aligned} 其中 $z_{i}$ 为第i个节点的输出值，C为输出节点的个数，即分 ......
图注意力网络论文详解和PyTorch实现
前言 图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络，它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。 本文转载自P**nHub兄弟网站 作者 | Ebrahim Pichka 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众 ......
基于radon变换和CT算法的二维切片图像序列三维建模matlab仿真
1.算法理论概述 随着计算机技术的发展，三维建模技术在医学、工业设计、游戏等领域得到了广泛的应用。然而，三维建模的关键是如何从二维图像序列中提取三维信息。本文提出了一种基于radon变换和CT算法的二维切片图像序列三维建模方法，该方法能够快速、准确地提取出三维信息，并生成高质量的三维模型。 1.1、 ......
【Java】使用fastjson进行序列化时出现空指针异常问题研究
最近在使用fastjson的`JSONObject.toJSONString()`方法将bean对象转为字符串的时候报如下错误：
com.alibaba.fastjson.JSONException: write javaBean error, fastjson version 1.2.58, cl... ......
基于wsl2在container中利用conda安装pytorch环境
### ## # 一、利用conda创建一个新的环境 参考命令 ` conda create -n ENV_NAME python=X.X ` •-n ENV_NAME 指定环境名称 •python=X.X 指定要创建的Python版本,比如 python=3.6 使用命令： `conda crea ......
SAP UI5 Fiori Elements annotation 文件序列化成 DOM 对象的逻辑
 源代码如下： ```javascript ODataAnnotation ......
WEB漏洞—反序列化之php&java（上）
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。 其实跟文件解析差不多，都是由于传递的恶意参数被执行（序列化和反序列化相当于加解密过程） 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 ......
多层感知机——pytorch版
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) num_in ......
线性回归模型实现——pytorch版
import random import torch from d2l import torch as d2l def synthetic_data(w,b,num_examples): """生成y=Xw+b+噪声""" x = torch.normal(0,1,(num_examples,len ......
Pytorch神经网络构建与训练测试全流程入门
最基本的简单神经网络有三种构建方式： from torch import nn # 第1种构建方法，最灵活 class Network(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # Inputs to hidden layer linear ......
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562 最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 该项目包括： 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow ......
苹果mac m1,m2芯片安装 pytorch和tensorflow的GPU版本
一、下载M芯片的anaconda，并安装 二 、安装GPU版本的pytorch1.安装 Xcode xcode-select --install 2.创建环境 conda create -n torch-gpu python=3.11 conda activate torch-gpu 3.打开pyt ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较 ......
m基于PN序列的数据帧检测,帧同步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，其中Vivado2019.2仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 在数据通信系统中，数据帧检测与帧同步是一项重要的任务，用于确定数据传输中数据帧的起始位置和边界，以正确解析数据。基于PN（Pseudo-Noise）序列的帧同步技术 ......
第三章 指针才是C语言的精髓（嵌入式Linux与物联网软件开发 C语言内核深度解析）
这仅仅是读《嵌入式Linux与物联网软件开发：C语言内核深度解析》pdf的知识记录 地址：指的都是某个字节的地址。比如int a 的空间大小有4个字节，每个字节都有一个地址（也就是有4个地址），但是只有首字节地址才能作为整个a空间的地址。也就是说，整个内存以1个字节为基本单位划分无数个地址，同时假设 ......
最长单调上升子序列（贪心+二分）
这个的思路就是再开一个数组，存储长度为i的最长上升子序列的最后一个数字是多少，这个数组可以保证递增，之后开始二分，只要当前这个数是大于i-1的数但小于i的数，那就可以更新i的数，这里就是贪心的思想，相同长度结尾数字越小越好 ```cpp int len=0; for(int i=1;i<=n;i++ ......
深度学习刷SOTA的trick
作者：Gordon Leehttps://www.zhihu.com/question/540433389/answer/2549775065 1.R-Drop：两次前向+KL loss约束 2. MLM: 在领域语料上用mlm进一步预训练 (Post-training) 3. EFL: 少样本下， ......
pytorch GPU模型训练的环境搭建
1、GPU（CUDA、cuDNN） 验证cmd nvidia-smi 2、Python（anaconda） 3、Pytorch ......
Pytorch | Pytorch格式 .pt .pth .bin .onnx 详解
Pytorch是深度学习领域中非常流行的框架之一，支持的模型保存格式包括.pt和.pth .bin .onnx。这几种格式的文件都可以保存Pytorch训练出的模型，但是它们的区别是什么呢？ ### 模型的保存与加载到底在做什么？ 我们在使用pytorch构建模型并且训练完成后，下一步要做的就是把这 ......
pytorch张量中flatten(0,-3)的含义
`masks.flatten(0, -3)` 是一个张量的操作，用于将张量 `masks` 进行展平（flatten），并指定展平操作的维度范围。让我们解释一下这个表达式的含义： - `masks`: 这是一个 PyTorch 张量，包含了要展平的数据。 - `masks.flatten(0, -3 ......