序列seq深度pytorch
复习《动手学深度学习 pytorch版》
 向量的范数是表示一个向量有多大。 这里考虑的大小（size）概念不涉及维度，而是分量的大小。 定义了向量空间里的距 ......
TVM编译深度学习模型
# Quick Start Tutorial for Compiling Deep Learning Models 本文将展示如何使用Relay python前端构建神经网络，并使用TVM为Nvidia GPU创建实时运行库，需要有cuda版本的TVM和llvm。 ## TVM支持的硬件后端 图中展 ......
python jsonpickle模块不序列化私有变量
jsonpickle模块可以把对象序列化为JSON文件, 还是比较方便的. 但是并不是所有变量都需要序列化的, 比如有些私有变量就不需要序列化, 下面是实现方法: ```python import jsonpickle class NoSerailPrivates: '''表示不序列化私有变量, 以 ......
序列dp
### LCS问题 **题目1** 给定 $A,B$ 两个排列,求它们的 $\text{LCS}$ **题解1** 两个序列都是排列,那么可以考虑建立映射关系跑LIS **题目2** 给定 $A,B$ 两个序列,求它们的 $\text{LCS}$ **题解2** 就是个简单的多序列dp 设 $f[i ......
子序列问题
[TOC] # 应用 | 序号 | 题目 | 备注 | | : : | | : : | | 1 | [300. 最长递增子序列](https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/) | | | 2 | [674. 最长连续递增序 ......
关于深度优先搜索与宽/广度优先搜索
在解决一些较复杂的问题时候，只会一些很简单的算法如：贪心，简单枚举，模拟，分治...是远远不够的，还需要了解一些除此之外的算法，这篇文章将带你了解搜索基础：dfs（下面简称深搜）与bfs（下面简称广搜）。 #### 什么是深度优先搜索与宽/广度优先搜索 深搜和广搜都是以一定的顺序遍历整张图的算法，算 ......
初探Java反序列化
#### 1.缘起 在Java中，序列化是将对象转换成数据字节流，反序列化是将数据字节流转换成对象。由于Java的开发生态里各种第三方库组件相互依赖，当Java开发中常用的基础底层组件出现安全问题时，就会导致大量基于这些底层库构建的上游应用受到威胁。反序列化漏洞是在各种Java基础底层库里常见的漏洞 ......
SAM推理时总是提示PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF相关错误
相关错误如下： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 6.18 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 11.39 GiB already allocated; 3.43 GiB free; 17. ......
ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=3385 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH-COPULA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。 > oil = read.xlsx（temp，sheetName =“DATA”， ......
Python【18】 pytorch中的one_hot() （独热编码函数）
参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.one_hot.html   # 1. 数据建模 ## 1.1. 多上下文编码算法背后的基本概念 ### 1.1.1. 会考虑最后观察到的几个 ......
深度学习——多模态
# 什么是多模学习？ 我们平常使用的如图像识别，语音识别这种输入单个样本x（尽管样本可能有多个特征），但是输出对应的y值（结果）就是比较简单的单模态模型。 即单个模型对输入的信息进行线性或者非线性的映射。 多模态可以指的是通过多个模型的组合来让深度学习学习到更多不同的特征。如我们生活中对于事物，除了 ......
1.1.1 深度学习介绍
1. 深度学习 a. 机器学习的分支，人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的算法 2. 机器学习和深度学习的区别 a. 特征抽取： i. 机器学习：人工的特征抽取 ii. 深度学习：自动的进行特征抽取 b. 数据量 i. 机器学习：数据少，效果不是特别好 ii. 深度学习：数据多，效果更好 3. ......
我真的想知道，AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。
本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，... ......
pytorch深度学习基础模型
激活函数 作用 在网路的中间层，允许输出函数在不同的值上具有不同的斜率，这些不同斜率的部分可以近似任意函数。 在网络的最后一层，可以将线性运算的输出限制在指定范围内。 具有的性质 非线性：非线性允许整个网络可以近似更复杂的函数。 可微：可以通过梯度来更新。 至少有一个敏感区域：输入中，细微的改变对输 ......
黑魂 211深度优先搜索方法制作双手控制
创建一个新脚本TransformHelpers放进Scripts文件夹的Helper文件夹里 接下来要实现往Unity放进新的定义方法。 把TransformHelpers修改成： 把这个hihi方法放进WeaponManager的start函数里： 测试这个方法在运行的时候调用的过程。 接下来我们 ......
深度优先搜索dfp学习
>>定义 深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次.（according to Baidu） >>几个例子 eg1 1215 迷宫 （求是否有路径） http://ybt ......
【大联盟】20230703 T2 开心的序列（sequence） 题解 AT_agc049_f 【[AGC049F] Happy Sequence】
恐怖 zak 将这题加强，出到模拟赛。直接把 $A_i,B_i\le 10^5, C_i\le 5$ 变成了 $A_i,B_i,C_i\le 10^9$。 非常恐怖。 ## 题目描述 [here](https://www.luogu.com.cn/remoteJudgeRedirect/atcode ......
Pytorch-机器学习
线性模型 y = w * x + b def model(t_u,w,b): return w*t_u+b w为权重，b为偏置项，是可学习参数。 损失函数 预测值与真实值之间的误差，以均方损失误差MSE为例。 def loss_fn(t_p,t_c): squared_diffs = (t_p-t_ ......
Python和Java的序列化操作
## 1. Python的序列化 使用`json.dumps()`方法对字典 `{"content": "你好"}` 进行序列化操作，下面分别演示 `ensure_ascii=True` 和 `ensure_ascii=False` 参数的效果。 示例代码如下： ```python import j ......
深度学习（九）——神经网络：最大池化的作用
# 一、 torch.nn中Pool layers的介绍 > 官网链接： > > https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#pooling-layers ## 1. nn.MaxPool2d介绍 nn.MaxPool2d是在进行图像处理时，Pool layers ......
win10+python3.8+Anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch安装教程
>版本问题很重要，为了这个版本，真的吐血版！！！ ### 其他链接 1.cuda10.2+cudnn7.6安装和测试的方法 2.彻底卸载 Anaconda 3.新建的虚拟环境总是在c盘怎么解决 ### 1.安装Anaconda3 >在Anaconda安装的过程中，比较容易出错的环节是环境变量的配置， ......
算网深度融合成趋势，天翼云让政企上云更安全、更便捷！
7月12日，由中国通信标准化协会算网融合产业及标准推进委员会（CCSA TC621）组织召开的“2023年算网融合产业发展峰会-SD-WAN产业发展论坛”在北京召开，论坛旨在进一步凝聚SD-WAN发展共识，面向产业数字化需求，探讨SD-WAN技术演进与产业发展趋势。会上，天翼云荣膺“2022年度SA... ......
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 多元时间序列预测的一个基本 ......
易基因8种表观转录组m6A MeRIP-seq的差异甲基化区域（DMR）分析软件比较 | 生信专区
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。 RNA甲基化是近年来研究基因表达调控转录后变化的重要研究领域，包括N6-甲基腺苷（m6A）在内的各种类型RNA甲基化参与人类疾病发展。MeRIP-seq作为一种新兴的在转录组范围内定量检测m6A水平的测序技术，拓展了RNA表观遗传学研究 ......
为你深度剖析样机的重要意义，文章全面解释！
今天我们聊天的主题是关于制作作品集中的样机模型的话题。准确的样机选择有利于作品的更好呈现，也能带给面试官更好的印象。下面就让我们一起来聊聊关于样机模型，如何成为设计作品包装的点睛之笔。 ⬇⬇⬇点击获取更多设计资源 https://js.design/community?category=design ......
最长递增子序列
子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 动态规划 用1填充出长度等同于给定数组的数组dp，用于更新执行到某个位置时的最大长度。 循环1从1开始遍历数组，循环2从0开始遍历到i-1 ......
pytorch使用（三)torch.zeros用法
#torch.zeros用法 torch.zeros() 是 PyTorch 中用来创建全 0 张量的函数。用法为 torch.zeros(size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=Fal ......