序列seq深度pytorch

# 一、题目链接 [http://122.114.252.87:1110/index2.php]() 前置知识：序列化与反序列化 序列化是**将变量转换成可保存或传输的字符串**，**实现函数是:serialize();** 反序列化是：**将字符串转换成变量，是一个逆过程。实现的函数式:unser ......

[toc] ## RNN 经典的RNN结构：  这是经典的RNN结构，输入向量是： ![image](ht ......

给定一个未排序的整数数组 nums ， 返回最长递增子序列的个数 。 注意 这个数列必须是 严格 递增的。 ``` 输入: [1,3,5,4,7] 输出: 2 解释: 有两个最长递增子序列，分别是 [1, 3, 4, 7] 和[1, 3, 5, 7]。 ``` **> 代码** ``` class ......

# 一、代码练习 ## 1. pytorch基础练习 ### 1.1 数据定义 一般定义数据使用torch.Tensor ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/2555620/202110/2555620-20211006233601422-359312721.j ......

前面的transform只是对单个数据图像的处理，本文着重讲对多个数据图像的处理，并介绍科研中常用数据集的下载方式。 ......

### 漏洞描述 畅捷通T+前台存在反序列化漏洞，攻击者可直接利用此漏洞执行任意命令 ### 影响版本 T+13.0、T+16.0 ### 漏洞分析 漏洞主要是因为`ajaxPro`组件存在` CVE-2021-23758`，但是这个漏洞有个要求是传输的参数类型必须是`object` 通过反编译 ` ......

title: Prufer 序列浅谈 feature: false mathjax: true date: 2022-07-28 14:26:07 tags: Prufer categories: Math cover: https://pic.imgdb.cn/item/62e2326df54cd ......

凸优化【Convex Optimization】： 求取函数（凸函数）最小值的优化问题 自回归模型： 适合预测时间序列数据 过拟合： 训练集上好（训练误差小），测试集上差（测试误差大）。 或者说属于完全记忆式模型/过度复杂模型 欠拟合 较好 过拟合 解决方法： a.减少特征数量 b.正则化 L1（特 ......

## Problem 给出两个长度均为 $n$ 的数组 $a$ 和 $b$，其中 $a_i$ 中有一些位置是 。你需要将 $a$ 中若干个 $0$ 修改成其他的数，要求最终的数组 a 满足： 1. $\{a_i\}\{b_i\}$ 中，所有数都是 $[0,x]$ 之间的整数; 2. 所有正整数在 $ ......

先安装Anaconda3，python 3.9 创建d2l虚拟环境： (base) C:\Users\Administrator>conda create -n d2l python=3.9 激活d2l： (base) C:\Users\Administrator>conda activate d2 ......

这一年来，AI领域层出不穷的技术和应用，真的有点让人疲于奔命。其中AIGC领域的diffusion model 和 NLP领域的 ChatGBT 引领了这一轮风潮。AI取代越来越多脑力工作者的趋势已经不可逆转，在这经济下行内卷严重的当代，竞争将越发的残酷。作为走在风口前沿的技术人，用stable d ......

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 完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现，包括UW序列的设计、QPSK调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节。本文首先介绍了SC-FDE通信系统的基本原理和频域均衡的概念，然后 ......

**动手学深度学习v2** https://www.bilibili.com/video/BV18p4y1h7Dr?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=a55dead799d92b4a482121a8ea042a5d 云平台：阿里云计算 操作系统：Ubuntu ......

pandas 时间相关的类 | 类名称 | 说明 |:-:|:-:| Timestamp | 最基础的时间类。表示某个时间点。在绝大多数的场景中时间数据都是以Timestamp形式的时间 Period | 表示单个时间跨度，或者某个时间段，例如某一天，某一小时等。 Timedelta | 表示不同单 ......

URLDNS链子是Java反序列化分析的第0课，网上也有很多优质的分析文章。笔者作为Java安全初学者，也从0到1调试了一遍，现在给出调试笔记。 ......

Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程 ......

数据库模式对象序列 开发中最重要，序列(sequence)是序列号的生成器,可以为表中的行自动生成序列号，产生一组等间隔的数值(类型为数字)。其主要的用途是生成表的主键值,可以在插入语句中引用，也可以通过查询检查当前值,或使序列增至下一个值。 创建序列需要 create sequence权限。序列的 ......

# 安装Pytorch 根据配置生成安装命令 > https://pytorch.org/get-started/locally/ 因为我使用的是笔记本，所以仅安装cpu版本 ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c py ......

function convertToHexEscape(str) { let hexEscape = ""; for (let i = 0; i < str.length; i++) { const charCode = str.charCodeAt(i); const hexValue = cha ......

tensorflow import tensorflow as tf import timeit physical_gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") # 获得本地GPU列表 physical_cpus = tf.config.list_phy ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23573 最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回 ......

## 前言 在[上一节](./what-is-vector-database-01.md)中，我们简要介绍了向量数据库的背景以及对非结构化数据进行向量化的方法，即 Embedding。那么我们如何将这些特征向量应用于搜索任务呢？在搜索任务中，最常见的情况是从数据库中查找与给定向量最相似的数据。因此， ......

albumentations： T += [A.Normalize(mean=mean, std=std), ToTensorV2()] # Normalize and convert to Tensor torchvision： T.ToTensor(), T.Normalize(IMAGENET ......

Map类 package org.example.score; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; i ......

###pytorch 基本结构与组件-基本流程与步骤-基本方法和应用 组件 PyTorch都是用C++和CUDA编写的 modules and classes torch.nn , torch.optim , Dataset , and DataLoader 学、练、训、赛、研、用 device = ......

#题目描述 给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。 请你设计并实现时间复杂度为 **O(n)**的算法解决此问题。 示例 1： 输入：nums = [100,4,200,1,3,2] 输出：4 解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, ......

序列化（Serialization） 序列化是将对象的状态信息转换为可以存储或传输形式的过程。在序列化期间，对象将其当前的状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象 简单来说就是为了保存在内存中的各种对象的状态，并且可以把保存的对象状态再读出来。虽 ......

## 7.10 ### 线性回归： 一个点 $x = (x_1,x_2,...,x_n) \in \mathcal{R}^n, y \in \mathcal{R}$ $\hat{y} = w^{T} x$ 均方误差： $MSE = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (y_i - \h ......

一个下标从 0 开始的数组的 交替和 定义为 偶数 下标处元素之 和 减去 奇数 下标处元素之 和 。 比方说，数组 [4,2,5,3] 的交替和为 (4 + 5) - (2 + 3) = 4 。 给你一个数组 nums ，请你返回 nums 中任意子序列的 最大交替和 （子序列的下标 重新 从 0 ......

```python Class TestModle(nn.Module): def __init__(self): self.conv = nn.Conv(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) ... def forward(self, x): ... .. ......