序列seq深度pytorch
2023了，学习深度学习框架哪个比较好？
都2023年，才来回答这个问题，自然毫无悬念地选择PyTorch，TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生，有点惋惜，现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。
不过呢，我觉得可以一起去回顾下，在AI框架发展的过程中，都沉陷了哪些技术... ......
Pytorch自定义数据集模型完整训练流程
2、导入各种需要用到的包 import torch //用于导入名为"torch"的模块。torch 是一个广泛使用的库，用于构建和训练神经网络。它提供了丰富的功能和工具，包括张量操作、自动求导、优化算法等，使得深度学习任务更加简单和高效。可以使用torch.Tensor类来创建张量，使用torch ......
深度解读AI Agents：软件终极形态
从 AutoGPT、BabyAGI、斯坦福 AI 小镇到英伟达的 Voyager，新的 AI Agents 实践开始涌现，OpenAI 的技术大咖也在不同场合谈到了他们对 AI Agents 的重视。 宏观概念上，AI Agents 代表了可以脱离人为控制，自动执行任务甚至决策的智能体，更加接近于各 ......
Fastjson反序列化
# Fastjson反序列化漏洞 fastjson是阿里巴巴公司推出的一个用于快速处理json数据的java类库，这个库由于在传输json数据的时候，中间有一个标识，这个标识允许用户传入一个类名，因此攻击者可以传入他想要执行的类，通过执行这个类，调用rmi方法，去执行他部署的一个恶意方法 ## js ......
力扣---300. 最长递增子序列
给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 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。 示例 1： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18 ......
kruskal重构树和Prufer序列
## kruskal 重构树 首先前置知识就是 $kruskal$ 求最小生成树，就不再多说了。 $kruskal$ 重构树其实就是把最小生成树这个建成一个二叉树，然后这个图中所有的叶子节点都是原图中的节点。 其余的点每一个点都有一个权值 $w[i]$ ，代表从左边的集合到右边的集合的路径，优于重构 ......
我不知道的threejs（7）-材质深度-
材质深度 决定多个物体渲染层级【遮挡如何显示的问题】： materal.depthFunc (默认是THREE.LessEqualDpeth) material depthWrite material depthTest 材质混合 实例中的问题 默认类似于这种组合， 多个透明物体的渲染时候，thre ......
PyTorch Lightning简约哲学
PyTorch已经足够简单易用，但是简单易用不等于方便快捷。特别是做大量实验的时候，很多东西都会变得复杂，代码也会变得庞大，这时候就容易出错。针对这个问题，就有了PyTorch Lightning。它可以重构你的PyTorch代码，抽出复杂重复部分，让你专注于核心的构建，让你的实验更快速更便捷地开展 ......
深度学习
import os import mmcv import time import torch import numpy as np import cv2 import PIL from mmcv import Config from mmcls.apis import inference_model ......
P7809 [JRKSJ R2] 01 序列 题解
## 前言 [传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/P7809) [blog](https://www.luogu.com.cn/blog/JJL0610666/solution-p7809) # 思路 ## Problem 1 问题一问的是最长不下降子序列的长 ......
【补充】Django自带的序列化组件
# 【11.0补充】Django自带的序列化组件 # 【一】准备数据 ```python from django.db import models # Create your models here. class User(models.Model): username = models.CharF ......
【十八】Django框架(Rest Framework)之序列化
# 【一】表结构： ```python class Article(models.Model): id = models.AutoField(primary_key=True) title = models.CharField(max_length=64) create_time = models. ......
redis序列化配置
- ##### redis序列化配置 ``` @Configuration public class RedisTemplateConfiguration { /** * @param redisConnectionFactory * @return */ @Bean public RedisTem ......
子序列合集
23年7月中旬，在面试招银网络科技的时候，笔试的算法第一题是最长子序列问题，尝试用滑动窗口，解不出来，面试gg了，连一面都没。故总结下各类子序列问题。 1、招银网络科技笔试题 题目：如果从字符串b通过去除某些元素但不破坏余下元素相对位置的方式可得到字符串a，那么称字符串a为字符串b的子序列。比如ca ......
深度强化学习入门-李宏毅
# 强化学习入门 ## 方法分类  ## Policy-based(Acotr) **深度强化学习怎么做的（和普通 ......
java序列化和反序列化
感觉网上很多博客对这个的解释实在太官方了，也没说为什么一定要实现序列化接口。 去看看rpc框架源码，或者java网络编程或者向磁盘进行序列化就知道了。 首先这是个标记接口，就是用来告诉程序某某对象是可序列化对象，像dubbo框架，要传输对象就必须序列化。 网络编程已经告诉你了，想要向另一个网络输出的 ......
AI-5 深度学习计算
5.1块和层 我们一直在通过net(X)调用我们的模型来获得模型的输出。 这实际上是net.__call__(X)的简写。 这个前向传播函数非常简单： 它将列表中的每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入。 import torch from torch import nn from to ......
pytorch使用（三）用PIL(Python-Imaging)反转图像的颜色
利用PIL将图片转换为黑色与白色反转的图片，例如用MNIST数据集训练的模型要测试的话，测试数据需要黑底白字 ......
pytorch使用（二）python读取图片各点灰度值or怎么读、转换灰度图
python读取图片各点灰度值 方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图： img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：") ......
纵横循环序列数-续
此问题为纵横循环序列数的延续，在第一行输入任意数字，如存在1-40之间的数，则公式返回的结果从中排除。 函数公式解决： =SMALL(IF(ISNA(MATCH(SEQUENCE(40),$1:$1,)),SEQUENCE(40),""),MOD(COLUMN(A1)+ROW(A1)-2,41-CO ......
MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24211 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 使用 garch 指定一个单变量GARCH（广义自回归条件异方差）模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 garch 模型的关键参数包 ......
强化学习：基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)
# 强化学习：基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)  ## 1. torch.nn中的函数简介 - Containers：神经网络的骨架 - ......
深度学习（五）——DatadLoader的使用
我们在打扑克，一摞的扑克牌就相当于dataset，拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程，它可以控制我们抽几张牌，用几只手抽牌。 ......
Json.NET反序列化漏洞生成Ysoserial攻击Payload
Ysoserial.Net只提供序列化之后的Payload主体，具体执行的命令从外部输入，实现代码清单如下 String payload = @"{ '$type':'System.Windows.Data.ObjectDataProvider, PresentationFramework, Ver ......
鸟类识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型
## 一、介绍 鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果图片 ![img_07_14 ......
pytorch+CRNN实现
最近接触了一个仪表盘识别的项目，简单调研以后发现可以用CRNN来做。但是手边缺少仪表盘数据集，就先用ICDAR2013试了一下。 结果遇到了一系列坑。为了不使读者和自己在以后的日子继续遭罪。我把正确的代码发到下面了。 超参数请不要调整！！！！CRNN前期训练极其慢，需要良好的调参，loss才会慢慢下 ......