序列seq深度pytorch
AI_pytorch_参数更新
###损失函数 损失函数的输入是一个输入的pair: (output, target), 然后计算出一个数值来评估output和target之间的差距大小. 在torch.nn中有若干不同的损失函数可供使用, 比如nn.MSELoss就是通过计算均方差损失来评估输入和目标值之间的差距 ###参数更新 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作步骤：智能体`agen ......
【QoS预测】基于上下文的深度神经模型的多属性QoS预测
论文题目： Wu H, Zhang Z, Luo J, et al. Multiple attributes QoS prediction via deep neural model with contexts[J]. IEEE Transactions on Services Computing, ......
题解 P8757 [蓝桥杯 2021 省 A2] 完美序列
# 题解 [P8757 [蓝桥杯 2021 省 A2] 完美序列](https://www.luogu.com.cn/problem/P8757) ## 题意 如果一个序列是单调递减的，而且除了第一个数以外的任何一个数都是上一个数的因数，则称这个序列为一个完美序列。 一个序列中的一个子序列如果是完美 ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
【QoS预测】基于深度协同过滤的位置感知QoS预测
论文题目： Jia Z, Jin L, Zhang Y, et al. Location-Aware Web Service QoS Prediction via Deep Collaborative Filtering[J]. IEEE Transactions on Computational ......
解释 pytorch ， numpy ++ ，Datavec，Libnd4j，Concepts/Theory，Samediff
@诺澜 PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，可以有效地进行深度学习任务。PyTorch使用动态计算图的方式来定义和执行计算操作，使得模型的构建和调试更加灵活和直观。 NumPy++（NumPy Plus Plus）是一个C++库，它扩展了Python中的NumPy库的功能 ......
机器学习pytorch：registry机制
一. Registry机制： registry机制常见于一些大型项目中，能让开发者通过输入相应的类名和参数，就能够获得一个初始化好的类。 registry注册器机制的引入是为了使工程的扩展性变得更好。当产品需要增加某个功能需要增加一些新的函数或者类的时候，它可以保证我们复用之前的逻辑。 二. 具体方 ......
【QoS预测】用于QoS预测的基于多源特征学习的联合深度网络
论文题目： Xia Y, Ding D, Chang Z, et al. Joint deep networks based multi-source feature learning for QoS Prediction[J]. IEEE Transactions on Services Comp ......
java反序列化漏洞原理
1.首先是序列化的过程 序列化： ObjectOutputStream类 --> writeObject() 将对象进行序列化，把字节序列写到一个目标输出流中.ser 2.反序列化 反序列化: ObjectInputStream类 --> readObject() 从一个源输入流中读取字节序列，再把 ......
机器学习之pytorch环境配置以及cuda安装
关于conda环境下安装cuda配置和pytorch 安装cuda 查看显卡型号 （进入cmd环境下） nvidia-smi 下载对应的cuda CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer） 选择与cuda相匹配的版本（版本尽量靠近些电脑的） 建议使用迅雷下载，网 ......
C# 序列化大小写 序列化对象为大小写 JsonConvert.SerializeObject
关于C#序列化Json对象 框架：.Net 插件：Newtonsoft.Json 最近有人问我序列化对象还区分大小写？ 我当时心想我都是通过Bejson 格式化然后转换为C# 类然后直接复制。 没有关心过序列化成什么大小写。因为这样的话可以保持一致。 直到有人问我才自己研究了一下。 如下： usin ......
AI_Pytorch_损失函数
###数据和向量 损失函数 ###数据的归一化 Z-score 均值方差归一化(standardization）： 把所有数据归一化到均值为0方差为1的分布中。适用于数据分布没有明显的边界，有可能存在极端的数据值。 数据符合正态分布，消除离群点的影响 min-max标准化 最值归一化(Normali ......
深度学习中的深度学习
作者：禅与计算机程序设计艺术 《深度学习中的深度学习》技术博客文章 1. 引言 1.1. 背景介绍 深度学习作为一种新兴的机器学习技术，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了举世瞩目的成果。它通过多层神经网络的构建，能够高效地学习复杂的非线性特征，从而实现对数据的准确预测。本文将介绍深 ......
基于岭回归的时间序列模型及其在时间序列分析中的应用
作者：禅与计算机程序设计艺术 《基于岭回归的时间序列模型及其在时间序列分析中的应用》技术博客文章 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网和物联网等新兴技术的快速发展，时间序列分析被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、交通等。时间序列分析的核心在于对历史数据的预测，通过分析历史数据的变化规律， ......
基于深度学习的图像识别技术详解
作者：禅与计算机程序设计艺术 《2. 基于深度学习的图像识别技术详解》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着计算机科技的快速发展，计算机视觉领域也取得了显著的进步，而图像识别技术作为计算机视觉领域的重要分支之一，在众多应用场景中发挥着重要作用。 1.2. 文章目的 本文旨在对基于深度学习的图像识别技 ......
数据增强：如何让深度学习模型更好地处理图像数据
作者：禅与计算机程序设计艺术 数据增强：如何让深度学习模型更好地处理图像数据 作为一名人工智能专家，我经常会被问到如何让深度学习模型更好地处理图像数据。今天，我将深入探讨数据增强的概念和技术，以及如何通过数据增强来提高深度学习模型的性能。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着深度学习技术的快速发展， ......
基于深度学习的物体检测算法研究
作者：禅与计算机程序设计艺术 《88.《基于深度学习的物体检测算法研究》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着计算机视觉和人工智能的发展，物体检测技术在各个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、智能安防、医疗影像分析等。物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目的是在图像或视频中检测出物体的位置和范围，为 ......
在vue文件中使用 deep深度选择器
# 使用场景 有的时候我们需要在父组件中去修改第三方组件或者子组件的样式就会使用到`deep深度选择器`。比如：App组件中定义了.title的样式，也想让Test子组件中的.title也应用对应的样式 -matlab版复现
时间序列分类(TSC)在时间序列数据挖掘任务中备受关注，已经应用到各个领域。随着卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的迅速发展，基于卷积神经网络的TSC方法直到最近才开始出现。因此，提出了一个新的深度学习框架，使用相对位置矩阵（Relative Posi ......
【Java】使用 fasterxml.jackson 反序列化的一个注意事项
我们在对接接口时，不时会遇到以 Json 格式返回数据的接口。后端解析此类接口返回数据时，不免需要进行反序列化以获取到需要的数据对象。 常用的反序列化工具有 Fastjson、Jackson、Gson。这三种都是不错的 Json 处理工具，我这里较常用的是 Jackson。 使用 Jackson 反 ......
js promise对象数组，使用reduce序列化执行
自己使用mdn官方例子测试了一下，发现还有一些小问题，调试了一下OK了。 const timeOut = function(ms){ return new Promise(function(resolve){ return setTimeout(resolve, ms); })} var p1 = ......
Coloring Tree (牛客多校) (BFS序列妙用+ f(n)-f(n+1)+ 组合数学)
题目大意: 给一个树, 然后 有k 种颜色可以给树上色 权值是 2个相同颜色节点的最短距离 问 让权值为 D 的方案数 题解: 首先 要让2个节点为D, 怎么处理呢? 利用 f(D)- f(D+1) 即可 因为问的是 2个相同颜色点的最短距离, 因此直接bfs用一个bfs序列 然后在bfs一下, 因 ......
如何将mp4文件解复用并且解码为单独的.yuv图像序列以及.pcm音频采样数据？
一.初始化解复用器 在音视频的解复用的过程中，有一个非常重要的结构体AVFormatContext,即输入文件的上下文句柄结构，代表当前打开的输入文件或流。我们可以将输入文件的路径以及AVFormatContext **format_ctx 传入函数avformat_open_input(),就可以 ......
AcWing 3662. 最大上升子序列和
## [$AcWing$ $3662$. 最大上升子序列和](https://www.acwing.com/problem/content/description/3665/) ### 一、题目描述 给定一个长度为 $n$ 的整数序列 $a_1,a_2,…,a_n$。 请你选出一个该序列的 **严格 ......
【网络】【TCP】TCP 序列号和确认号是如何变化的？
1 前言 这节我们来看看 TCP 头部的序列号的变化过程哈，在看连接、传输、挥手之前先把这个看了哈，了解一下序列号和确认号的变化，才能更好的理解哈。比如数据传输中 TCP 序列号和确认号的变化你知道么？ 我们来瞅瞅，TCP 序列号和确认号是如何变化的？ 三次握手中 TCP 序列号和确认号的变化 数据 ......
R语言从经济时间序列中用HP滤波器，小波滤波和经验模态分解等提取周期性成分分析|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=9350 最近我们被客户要求撰写关于经济时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。 经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法，可用于将时间序列分解为它们的不同部分 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******* ......