序列seq深度pytorch
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解 ......
java反序列化与反序列化
## java反序列化漏洞 JAVA反序列化漏洞是由于开发者重写了readObject方法，该readObject方法方法调用了别的方法，最终执行到了例如Transfrom方法的危险方法 #### java序列化过程： 调用一个函数进行序列化，存放到一个文件内，再将文件反序列化回来，涉及到文件的读写 ......
PHP序列化与反序列化
# PHP反序列化漏洞 序列化和反序列化本身是为了实现数据在网络上完整高效的传输，但是由于反序列化过程中，对象的魔术方法会自动调用，魔术方法本身调用了别的方法，最终呈现一种链式调用，直到执行任意的代码或者命令。 ### 序列化与反序列化 seriallization 序列化:将对象转化为便于传输的格 ......
odoo14中生成序列号
# 大货类型的制造订单，序列号格式为“MO 年份后两位 四位顺序码”，例：MO230001 # PPS样类型的制造订单，序列号格式为“MO 年份后两位 四位顺序码-Sample“，例：MO230001-Sample 在Odoo中，您可以使用XML来定义一个ir.sequence数据，以生成满足特定格 ......
AI_Pytorch_Transformer
###基本概念 self-attention最经典的公式 q：query，用来匹配其他单元 k：key，用来被其他单元匹配 v：value，需要被提取的信息 位置编码positon 绝对位置信息：每个词的embedding向量内部顺序 相对位置信息：每个词和每个词之间的顺序（作用于自注意力机制） 目 ......
AI_pytorch_SAM
###分割 不需要训练(training-free)的算法 Few-shot learning指从少量标注样本中进行学习的一种思想 根据样本量 的需求可以分为：传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning 海量数据 + ......
AI_Pytorch_卷积基本概念
###卷积的特征： 卷积--卷积计算--一种计算规则 滑窗式点乘求和操作 1.网络局部连接（Local Connectivity）2.卷积核参数共享（Parameter Sharing） 局部连接 权值共享 01.卷积层的节点仅仅和其前一层的局部节点相连接，只用来学习局部特征 02.权值共享,就是输 ......
深度优先搜索DFS与回溯
导入：数独问题 深入浅出程序设计竞赛187页 学生基础：必须在熟练掌握递归和暴力枚举的基础上 需要讲解：函数栈空间 P1706 全排列问题 #include<iostream> using namespace std; int n; int v[10];//标记i有没被选中 int a[10];// ......
避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练
[toc] 避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练 作为一名人工智能专家，程序员和软件架构师，我深刻理解深度学习算法在训练过程中可能会遇到的问题——梯度爆炸。因此，在本文中，我将结合自己的经验和知识，探讨如何避免梯度爆炸，让深度学习算法能够快速稳定地训练。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着人 ......
【深度学习】基于多注意力机制的语音识别与语音合成算法设计与实现
[toc] 基于多注意力机制的语音识别与语音合成算法设计与实现 ## 1. 引言 - 1.1. 背景介绍 语音识别与语音合成是人工智能领域中的重要研究方向，语音识别可以帮助人们理解和使用语言，语音合成则可以让人们更方便地与计算机进行交互。随着深度学习算法的快速发展，基于深度学习的语音识别与语音合成算 ......
深度学习在自然语言处理领域的应用案例
[toc] 深度学习在自然语言处理领域的应用案例 引言 随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理领域也迎来了巨大的变革。深度学习通过学习大量语料库中的语法、语义、上下文信息，使得机器在处理自然语言任务时表现更为出色。在自然语言处理领域，深度学习技术已经应用到了文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等 ......
深度学习中的元学习与CatBoost的应用
[toc] 《深度学习中的元学习与 CatBoost 的应用》 1. 引言 1.1. 背景介绍 在深度学习这个领域，模型规模越来越庞大，训练时间也越来越长。为了提高模型的训练效率，研究人员提出了许多方法，其中包括迁移学习。迁移学习是指将在一个任务上训练好的模型，迁移到另一个相似的任务上，从而提高模型 ......
利用深度学习实现智能安全威胁检测人工智能安全领域热门博客文章
[toc] 《23. 利用深度学习实现智能安全威胁检测 - 人工智能安全领域热门博客文章》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，人工智能在网络安全领域的应用也日益广泛。人工智能安全威胁检测是人工智能在网络安全领域的一个重要应用，旨在通过深度学习等机器学习技术对 ......
深度学习在智能城市中的应用：实现城市运行的智能化管理
[toc] 深度学习在智能城市中的应用：实现城市运行的智能化管理 1. 引言 智能城市是一个利用先进的信息通信技术和物联网技术，实现城市运行的智能化管理、智能化服务、智能化安保、智能化交通等方面的综合性平台。近年来，随着深度学习技术的发展，智能城市建设得到了更快速、更高效的发展。本文旨在介绍深度学习 ......
Pytorch | `torch.multiprocessing.spawn` 函数的使用
`torch.multiprocessing.spawn` 是 PyTorch 中用于启动多进程的函数，可以用于分布式训练等场景。其函数签名如下： ```python torch.multiprocessing.spawn( fn, args=(), nprocs=1, join=True, dae ......
SQLServer Core 序列号使用CPU限制的处理
# SQLServer Core 序列号使用CPU限制的处理 ## 背景 ``` 有客户是SQLSERVER的数据库. 说要进行一下压测. 这边趁着最后进行一下环境的基础搭建工作. 然后在全闪的环境上面搭建了一个Windows2019+SQL2019的环境 发现一个挺好的地方. SQLSERVER会 ......
PyTorch 从入门到放弃 —— 加载数据
PyTorch 有两种基础数据类型： torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset. Dataset，它们存储着样本和对应的标记。 Dataset是样本数据集，DataLoader对Dataset进行封装，方便加载、遍历和分批等。 im ......
深度解析SpringBoot内嵌Web容器
**你好，我是刘牌！** ## 前言 今天分享一个SpringBoot的内嵌Web容器，在SpringBoot还没有出现时，我们使用Java开发了Web项目，需要将其部署到Tomcat下面，需要配置很多xml文件，SpringBoot出现后，就从繁琐的xml文件中解脱出来了，SpringBoot将W ......
Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图
注意力层： ``` 输入 -> LLQ -> @ -> /√ES -> softmax -> @ -> LLO -> Dropout -> 输出 | ↑ ↑ + > LLK + | | | + > LLV + ``` FFN 层： ``` 输入 -> LL1 -> GELU -> Dropout - ......
Bert Pytorch 源码分析：四、编解码器
```py # Bert 编码器模块 # 由一个嵌入层和 NL 个 TF 层组成 class BERT(nn.Module): """ BERT model : Bidirectional Encoder Representations from Transformers. """ def __in ......
LeetCode 128. 最长连续序列
* 为什么这题我都不会，脑袋有点累，状态真差 ``` class Solution { public: int longestConsecutive(vector& nums) { unordered_set s(nums.begin(),nums.end());//记录数字是否出现过 int re ......
Bert Pytorch 源码分析：三、Transformer块
```py # PFF 层，基本相当于两个全连接 # 每个 TF 块中位于注意力层之后 class PositionwiseFeedForward(nn.Module): "Implements FFN equation." def __init__(self, d_model, d_ff, dro ......
Pytorch | 输入的形状为[seq_len, batch_size, d_model]和 [batch_size, seq_len, d_model]的区别
首先导入依赖的torch包。 ```python import torch ``` 我们设： + seq_len（序列的最大长度）：5 + batch_size（批量大小）：2 + d_model（每个单词被映射为的向量的维度）：10 + heads（多头注意力机制的头数）：5 + d_k（每个头的 ......
易基因：近期染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）研究成果｜项目集锦
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。 在生物学研究中，DNA与蛋白质之间的互作（DNA-Protein Interactions，DPIs）是至关重要的，参与基因的表达、调控、复制、重组和修复以及RNA的转运、翻译和调控等多个过程，几乎涉及所有的生命活动。本期以科研内容为序 ......
Pytorch | view()函数的使用
### 函数简介 Pytorch中的view函数主要用于Tensor维度的重构，即返回一个有相同数据但不同维度的Tensor。 根据上面的描述可知，view函数的操作对象应该是Tensor类型。如果不是Tensor类型，可以通过`tensor = torch.tensor(data)`来转换。 ## ......
基于Logistic混沌序列的图像加解密算法matlab仿真
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 基于logistic混沌序列的图像加解密算法是一种基于混沌理论的加密算法，它通过混沌序列生成的随机数来改变图像的像素值，从而达到加密的目的。本文将详细介绍基于logistic混沌序列的图像加解密算法。混沌理论是指一类非 ......
07前后端项目上传gitee，后端多方式登录接口，发送短信功能，发送短信封装，短信验证码接口，短信登录接口，#将视图层和序列化类进行简单的封装
# 1 前后端项目上传到gitee ```python # 公司里： -前端一个仓库 》一个团队 -后端一个仓库 》一个团队 -微服务：两三个人一个服务 》一个项目一个仓库 -网上开源软件，前后端都在一起 # 在远端建立前端仓库 #本地代码提交到远成 仓库 ``` # 2 后端多方式登录接口 ``` ......
Bert Pytorch 源码分析：二、注意力层
```py # 注意力机制的具体模块 # 兼容单头和多头 class Attention(nn.Module): """ Compute 'Scaled Dot Product Attention """ # QKV 尺寸都是 BS * ML * ES # （或者多头情况下是 BS * HC * M ......
Java 反序列化之 XStream 反序列化
XStream 是一个简单的基于 Java 库，Java 对象序列化到 XML，反之亦然(即：可以轻易的将 Java 对象和 XML 文档相互转换)。如何使用 XStream 进行序列化和反序列化操作？ ......
Bert PyTorch 源码分析：一、嵌入层
```py # 标记嵌入就是最普通的嵌入层 # 接受单词ID输出单词向量 # 直接转发给了`nn.Embedding` class TokenEmbedding(nn.Embedding): def __init__(self, vocab_size, embed_size=512): super( ......