序列seq深度pytorch

m基于深度学习网络的美食识别系统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美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用,它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络(CNN),它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
学习网络 深度 界面 美食 matlab

[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度

题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一:前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
LeetCode 深度 Hot 100 111

[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度

题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一:层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
LeetCode 深度 Hot 100 104

深度Q神经网络(DQN)

有了上节课值函数近似的铺垫,这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢,为什么一定要有神经网络的参与呢,AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情,而人类的世界是很复杂的,很抽象的,不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型,所以你需要上百万甚至不止的数据,那么,你从哪得到 ......
神经网络 深度 神经 网络 DQN

人脸识别技术演进:从几何算法到深度学习的深度剖析

本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标,深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿 ......
深度 人脸 几何 算法 技术

《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程

更好的阅读体验请点击:《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍: 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
专栏 Python YOLOv 人工智能 知识点

深度解读:阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景

容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后,引起了开发者和企业客户的广泛关注,并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享,包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景,帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS,旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
容器 深度 场景 核心 背景

m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 训练曲线: 误码率曲线: 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用(OFDM)是一种高效的无线通信技术,广泛应用于各种无线通信系统。然而,OFDM系统对频率偏移非常敏感,频偏会导致子载波间的正交性丧失,进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
算法 深度 matlab 系统 OFDM

C#深度理解:数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点

一、数组 1、Array 固定数组 优点: 1). 快速访问:数组通过索引来访问元素,访问速度非常快,因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储:数组在内存中以连续的方式存储元素,这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持:C#中的数组支持多维(二维、三维等)数据结构,可以用于 ......
优缺点 数组 字典 深度

seq用法

seq命令使用说明 1、命令概述 seq命令用于产生从某个数到另外一个数之间的所有整数(正数或者负数)。 2、命令语法 seq【选项】 【参数】 seq [选项]... 尾数seq [选项]... 首数 尾数seq [选项]... 首数 增量 尾数(seq 初始值 增量 终止值) 3、命令选项 -f ......
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序列比对方法的纠错效果和准确度比对

## 序列比对方法的纠错效果和准确度比对 在实际应用中,不同的序列比对方法在纠错效果和准确度比对方面具有一定的差异。这些差异主要体现在方法的设计原理和采用的技术上。例如,整体比对方法主要用于找出序列之间的整体相似性,而局部比对方法则可以找到序列之间的局部相似性[1]。然而,需要注意的是,通过局部比对 ......
准确度 序列 效果 方法

在纠错效果上,不同的序列比对方法具有什么不同之处? 在准确度比对中,有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀? 在实际应用中,如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法?

在纠错效果上,不同的序列比对方法具有什么不同之处? 在准确度比对中,有没有一种方法在高准确度比对中表现更优秀? 在实际应用中,如何根据需求和数据特点选择合适的比对方法? ......
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错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对

错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对。具体操作如下: 1. 压缩处理:在进行比对之前,对第二代短读段和第三代长读段进行压缩处理。压缩处理的目的是将多个相邻的相同碱基压缩成一个,以提高比对效率[7]。 2. 比对操作:将压缩后的第二代短读段与第三代长读段进行比对。比对的目的是找 ......
序列 错误 策略

P5350 序列

题意 维护一个序列: 区间查询 区间赋值 区间加法 区间复制 区间交换 区间翻转 数据随机。 Sol 珂朵莉。 前 \(3\) 个操作很 \(trivial\)。 考虑区间复制。 先把两个区间 \(split\) 出来。 然后扔进 \(vector\),全部 \(erase\) 掉。再用 \(vec ......
序列 P5350 5350

PYTORCH基础(15)torch.nn库五大基本功能:nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module、nn.Sequentia

第1章 torch.nn简介 1.1 torch.nn相关库的导入 #环境准备 import numpy as np # numpy数组库 import math # 数学运算库 import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 import torch # torch基础 ......
nn functioinal Parameter Sequentia PYTORCH

LY1099 [ 20230222 CQYC模拟赛 T2 ] 相似序列

题意 给定一个序列。 每次询问求两个区间排序后是否只有一个或者没有位置不同。 Sol 不难想到主席树维护值域。 考虑如何判断。 注意到当前答案正确,当且仅当值域上两点不同且相邻。 维护每个点的哈希值判断即可。 Code #include <iostream> #include <algorithm> ......
模拟赛 序列 20230222 1099 CQYC

Spring 框架模块深度解析:核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块

Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是,Spring 是模块化的,允许您挑选适用于您的模块,而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块,可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
模块 容器 框架 深度 核心

深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用

Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写,并于 2003 年 6 月 ......
应用开发 框架 深度 优势 Spring

A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究

基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先,通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤,对DNA序列进行处理。然后,利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型,并进行前 ......

drf 入门-精通 06days (视图集类——继承APIView序列化类 +Response写接口)……………………

两个视图基类 # APIView >之前一直在用 》drf提供的最顶层的父类 》以后所有视图类,都继承自它# GenericAPIView--》继承自APIView--》封装 1.1 继承APIView+序列化类+Response写接口 urls.py--子路由--app01--urls.py fr ......
序列 图集 Response 接口 APIView

m基于Yolov2深度学习网络的驾驶员打电话行为预警系统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 随着汽车数量的不断增加,交通安全问题日益突出。其中,驾驶员手持电话行为是导致交通事故的一个重要原因。为了降低这类事故的发生率,本文提出了一种基于Yolov2深度学习网络的驾驶员手持电话行为预警系统。该系统能够实时监测驾 ......
学习网络 驾驶员 深度 界面 行为

HBase深度历险 | 京东物流技术团队

简介 HBase 的全称是 Hadoop Database,是一个分布式的,可扩展,面向列簇的数据库,是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样,层层剥开她的心,直到一丝不挂。 特点 首先我们看一下hbase有哪些特点: •高性能 基于LSM树的数 ......
物流技术 深度 团队 物流 HBase

基于pytorch写一个三层神经网络,训练数据并导出模型

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
神经网络 模型 神经 pytorch 数据

二叉树给出先序和中序遍历序列,求和树 要求输出中序遍历序列;

1.就算不知道用vector的初始化,也可以手动赋值创建子数组。 2.不断找到当前序列对应的根节点,计算他的子节点的总和,在这样递归处理过程中,注意要中序输出,所以对于是先遍历完左子树,然后输出答案,然后遍历右子树 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ......
序列

双指针算法-最长不重复子序列

思路 这里的 i 才是主要的遍历指针, j 是用来剔除元素以满足题目要求的。 代码 #include<iostream> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int n, res; int a[N], s[N]; int main() { cin ......
指针 序列 算法

C# .NET的BinaryFormatter、protobuf-net、Newtonsoft.Json以及自己写的序列化方法序列化效率和序列化后的文件体积大小对比

https://www.cnblogs.com/s0611163/p/11872484.html 测试结果整理后: 结论: 1、这几个工具中,protobuf-net序列化和反序列化效率是最快的 2、BinaryFormatter和Newtonsoft.Json反序列化慢的比较多 3、Newtons ......

7-3 最长公共子序列

7-3 最长公共子序列 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。确切地说,若给定序列X=<x1,x2,…,xm>,则另一序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列<i1,i2,…,ik>,使得对于所有j=1,2,…,k有: Xij=Zj 例如,序列Z ......
序列

如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利

新闻链接: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询: https://pss-system.c ......
浪潮 117271314A 117271314 深度 逻辑

深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络(CNN)

1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络,是一种前馈神经网络,它采用的是SGD(随机梯度下降)算法,它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元,在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域,因其避免了对图像的前期的预处理,所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
神经网络 卷积 神经 网络 深度

R语言经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 原文出处:拓端数据部落公众号 简介 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和 ......
模型 时间序列 动态 原油 序列
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