序列seq深度pytorch
946. 验证栈序列
1. 题目 读题 考查点 2. 解法 思路 思路： 遍历pushed数组， 将元素入栈，然后判断栈顶元素是否与popped数组中的元素相同， 如果相同，就出栈，并移动popped数组的指针， 否则继续入栈。 最后判断栈是否为空，如果为空，返回true，否则返回false。 代码逻辑 具体实现 pub ......
Prüfer 序列
## 简介 Prüfer 序列（以下为方便写作 “prufer 序列”）可以将一个带标号的 $n$ 个结点的树用 $[1,n]$ 中的 $n-2$ 个整数表示，也可以理解为完全图的生成树与数列之间的双射。 ## 定义 prufer 序列的简历过程为：选取树中所有叶子节点中编号最小的，将其的父节点加入 ......
pytorch使用（一）torchvision.ToTensor、torchvision.Normalize（转张量，归一化）
``` import numpy as np import torch import torchvision.transforms from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision.transforms import ......
深度解读AIGC存储解决方案
5月26日，2023数据基础设施技术峰会在苏州举办，腾讯云首席存储技术专家温涛受邀出席并分享了腾讯云领先的存储技术在AIGC场景中的应用，通过对AIGC业务流程和场景的提炼，从内容生成、内容审核和内容智理三要素介绍了如何智能的存储和管理数据。下面我们一起回顾下温涛的精彩分享。 ......
基于策略的深度强化学习
策略函数，输入为状态，输出动作a对应的概率。 利用神经网络去近似一个概率函数 softmax函数使概率加和等于1且都为正数。 Qπ用来评价在状态s下作出动作a的好坏程度，与策略函数π有关。 状态价值函数V，只与当前状态s有关 将策略函数π替换为神经网络 用梯度上升使策略函数提升 策略梯度算法的推导 ......
RNA-seq中的那些统计学问题
<a name="data-preprocess"><h2>1. 数据预处理 [<sup>目录</sup>](#content)</h2></a> <a name="filt-low-exp-genes"><h3>1.1. 过滤低表达的基因 [<sup>目录</sup>](#content)</h3 ......
如何使用libswscale库将YUV420P格式的图像序列转换为RGB24格式输出？
一.视频格式转换初始化 将视频中的图像帧按照一定比例缩放或指定宽高进行放大和缩小是视频编辑中最为常见的操作之一，这里我们将1920x1080的yuv图像序列转换成640x480的rgb图像序列，并输出到文件。视频图像转换的核心为一个SwsContext结构，其中保存了输入图像和输出图像的宽高以及像素 ......
代码随想录算法训练营第55天 | ● 392.判断子序列 ● 115.不同的子序列 - 第9章 动态规划part15
第九章 动态规划part15 ● 392.判断子序列 ● 115.不同的子序列 详细布置 392.判断子序列 这道题目算是 编辑距离问题 的入门题目（毕竟这里只是涉及到减法），慢慢的，后面就要来解决真正的 编辑距离问题了 https://programmercarl.com/0392.%E5%88% ......
代码随想录｜动态规划 - 子序列系列
300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组 1143.最长公共子序列 1035.不相交的线 53. 最大子序和 动态规划 300.最长递增子序列 dp[i]：以nums[i]为尾的最大上升子序列 如果前面的nums[j]<nums[i] : dp[i] = max( ......
先验框的生成(Pytorch)
在学习[动手学CV-Pytorch](https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/#/chapter03_object_detection_introduction/3_3?id=_332-%e5%85%88%e9%aa%8c%e6%a ......
【序列化与反序列化】关于序列化与反序列化MessagePack的实践
序列化的目的是将对象变成字节序列，这样一来方便持久化存储到磁盘，避免程序运行结束后对象就从内存里消失，另外字节序列也更便于网络运输和传播 ......
AI_Pytorch_参数空间
###AI算法构成 Dataset Model Train Infer Deploy 解耦： 模型训练过程中保存的模型文件是包含前向预测和反向传播的过程， 在实际的工业部署则不需要反向传播，因此需要将模型进行导成部署需要的模型格式 配置化： 配置都会包含三个主要内容：数据配置、网络模型、训练策略 M ......
神经网络通过优化方法进行训练。然而，优化技术似乎不是深度学习中最重要的主题。为什么?神经网络训练和优化有什么区别?
在深度学习中，神经网络通过优化方法进行训练，目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而，优化技术在深度学习中并不是最重要的主题，主要原因如下： 数据和模型的重要性：在深度学习中，数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节，而数据和 ......
微型神经网络库MicroGrad-基于标量自动微分的类pytorch接口的深度学习框架
### 一、MicroGrad MicroGrad是大牛Andrej Karpathy写的一个非常轻量级别的神经网络库（框架），其基本构成为一个90行python代码的标量反向传播（自动微分）引擎，以及在此基础上实现的神经网络层。 其介绍如下： > A tiny scalar-valued auto ......
2023-07-02：给定一个1~N的排列，每次将相邻两数相加，可以得到新的序列，长度是N-1 再对新的序列，每次将相邻两数相加，可以得到新的序列，长度是N-2 这样下去可以最终只剩一个数字 比如 :
2023-07-02：给定一个1~N的排列，每次将相邻两数相加，可以得到新的序列，长度是N-1 再对新的序列，每次将相邻两数相加，可以得到新的序列，长度是N-2 这样下去可以最终只剩一个数字 比如 : 3 1 2 4 4 3 6 7 9 16 现在如果知道N，和最后的数字sum，反推最原始的序列是什 ......
pytorch的学习
三种编译方式的优缺点 Pytroch中的加载数据 主要涉及了两个类，一个叫Dataset,一个叫Dataloader. 举一个不恰当的例子，我们要在诸多的垃圾(数据)中找到我们所需要的垃圾(数据)，Dataset就是将其中的可回收垃圾提取出来，并且将它们进行编号，同时可以根据编号获取相对应的垃圾，同 ......
【剑指Offer】44、反转单词序列
# 【剑指Offer】44、反转单词序列 **题目描述：** 牛客最近来了一个新员工Fish，每天早晨总是会拿着一本英文杂志，写些句子在本子上。同事Cat对Fish写的内容颇感兴趣，有一天他向Fish借来翻看，但却读不懂它的意思。例如，“student. a am I”。后来才意识到，这家伙原来把句 ......
纵横循环序列数
问题：生成一个纵横周期为40的循环序列数。 函数公式解决： =MOD(COLUMN(A1)+ROW(A39),40)+1 思路： 循环序列数的模式化公式（纵向）是： =Mod(Row(A周期),周期)+1 周期为40的公式是： =MOD(ROW(A40),40)+1 再要加上横向，即在Mod的第一个 ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
03常用pytorch剪枝工具
# 常用剪枝工具 ### pytorch官方案例 `import torch.nn.utils.prune as prune` ```python import torch from torch import nn import torch.nn.utils.prune as prune impor ......
JZ55 二叉树的深度
暴搜：两种个思路：DFS和BFS DFS： 里面有个容易误会的地方：每次迭代+1，不是针对子叶来说的，而是针对当前点来说的，由于遍历是自底向上的，因此当前遍历到的点对于已经遍历到的点来说就是根，因此深度+1. class Solution { public: int TreeDepth(TreeNo ......
4.Rasterization光栅化（反走样，深度缓存）
## 走样Aliasing(锯齿) ### 采样的广泛应用 - 采样不仅可以在图片的某个位置，也可以在时间轴上 - 动画就是一组图在时间的采样  { 2 if (Array.isArray(source)) { 3 const target = []; 4 for (let item of source) { 5 target.push(deepClone(item)); 6 ......
怎样导入pytorch gpu版本？
###1.下载anaconda ###2.在anaconda里创建环境 ``` create -n pytorch_gpu # 激活环境 conda activate pytorch_gpu ``` ###3.在环境里install  - Gitee源代码仓库：[https://gitee.com/obullxl/sequence-jdbc](https://gitee.com/obull ......
时间序列预测-基于LSTM-CNN的人体活动识别
本文主要利用LSTM和CNN来处理移动传感器产生的数据识别人类活动。 # 传感器数据集 ## 数据组成 这个项目使用了 [WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab](https://www.cis.fordham.edu/wisdm/ "WISDM (Wirel ......
使用numpy实现bert模型，使用hugging face 或pytorch训练模型，保存参数为numpy格式，然后使用numpy加载模型推理，可在树莓派上运行
之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm，这次搞一个大一点的模型bert，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，推理数据 本次模型是随便在hugging face上找的一个新闻评论的模型，7分类 看这些模型参数，这并不重要，模型占硬盘空间都要40 ......
Halcon - 深度学习 - 目标分类
这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练，得到一个可以识别桃子或是梨的深度学习识别器。 ********************************************* * Halcon-深度学习-分类测试 * 这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练， * 得到一 ......
深度学习 训练模型 指标不变
在深度学习实验中遇到一个问题就是虽然loss有变化，但是在验证集中准确率一直没变， 且值接近你的验证集的正负样本比例。 这是因为，在模型中某一个位置使用看ReLU激活函数，导致值全都变换到了 非负数，再最后用sigmoid的时候全是>0.5的结果。 还有一种情况就是loss一直不变，这类情况说明反向 ......
Pytorch | 标量、向量、张量的区别
### 基本概念 标量、向量和张量是数学和物理中经常使用的概念，它们的主要区别在于它们所描述的量的性质和维度。 1. 标量（Scalar）：标量是一个单独的数，它没有方向和大小之分。在物理学中，标量常常用于描述某个物理量的大小，比如温度、质量、时间等。标量可以用一个数字或符号表示，例如，温度为 20 ......