序列seq深度pytorch
轻量级的深度学习框架Tinygrad
Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。 https://avoid.overfit.cn/post/33edc61f5a414cefa4431 ......
轻松配置深度学习模型 ?
动动发财的小手，点个赞吧！  由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸 ......
【深度学习】参数量、模型大小、显存
对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte）。类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节 ......
序列化和反序列化以及创建对象的几种方式
如何将对象中的信息永久保存 1.将来将对象信息存入数据库 2.java 中提供的序列化方式来永久保存数据 序列化流的概述 所谓的序列化：就是把对象通过流的方式存储到文件中.注意：此对象 要重写[Serializable](https://so.csdn.net/so/search?q=Seriali ......
基于深度学习的图像分类算法研究
[toc] 《基于深度学习的图像分类算法研究》 引言 随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。传统的基于手工特征的图像分类算法已经无法满足大规模、高维、复杂图像的分类需求，因此，基于深度学习的图像分类算法逐渐成为了当前人工智能领域的主流技术。本文将介绍一种基于 ......
基于深度学习的图像识别与目标检测
[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......
代码随想录算法训练营第十四天| 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 111.二叉树的最小深度 （优先掌握递归） 222.完全二叉树的节点个数（优先掌握递归）
104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 迭代法，上一篇已经讲过，只需要对每一层+1，这里重要些递归法 递归法注意：如果当前节点为NULL，返回0，不是NULL，那么就是 1+ max(right,left) 代码： 1 void maxD_cursor(TreeNode* node, int& ......
自然语言处理中的深度学习研究
[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支，研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一，其通过多层神经网络来学习语言特征，从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中，我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究，包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......
深度学习在图像识别中的应用与突破
[toc] 深度学习在图像识别中的应用与突破 随着计算机技术的不断发展，人工智能领域也在迎来新的突破。其中，深度学习技术在图像识别方面的应用备受关注。在这篇文章中，我们将介绍深度学习在图像识别中的应用与突破，并提出一些相关的技术、概念和实现流程。 背景介绍 在计算机视觉领域，图像识别是一个非常重要的 ......
深度学习算法库中的数据结构和算法：
[toc] 《深度学习算法库》中的数据结构和算法——深度神经网络训练详解 摘要： 本文主要介绍了深度学习算法库中的数据结构和算法，包括神经网络架构、损失函数、优化器、正则化技术等。通过深入的分析和案例解析，本文详细介绍了深度神经网络的训练过程和优化策略。同时，我们也对深度学习算法库中的一些常见的算法 ......
安全监督软件中的深度学习技术：应用案例研究
[toc] 安全监督软件中的深度学习技术：应用案例研究 随着现代网络安全问题的不断加剧，安全监督软件的需求也越来越高。安全监督软件可以用于监控网络流量、识别恶意活动、分析安全漏洞等，帮助组织提高网络安全水平。在这个背景下，深度学习技术的应用成为研究热点之一。本文将介绍深度学习技术在安全监督软件中的应 ......
让机器更加人性化：深度学习技术在人工智能助手领域的应用
[toc] 随着人工智能技术的快速发展，人工智能助手领域逐渐成为人们日常生活的一部分。然而，对于如何设计和构建更加人性化、更加智能的人工智能助手，仍然存在着许多挑战。本文将介绍深度学习技术在人工智能助手领域的应用，通过具体实践案例，讲解如何使用深度学习技术来构建更加智能、更加人性化的人工智能助手。 ......
计算机视觉中的深度学习研究
[toc] 计算机视觉中的深度学习研究 随着计算机技术的快速发展，计算机视觉领域也迎来了越来越多的应用和挑战。深度学习作为一种新兴的机器学习技术，在计算机视觉中的应用越来越广泛。本文将介绍计算机视觉中的深度学习技术，包括基本概念、实现步骤、应用示例以及优化和改进。 1. 引言 计算机视觉是指计算机通 ......
【黑客如何利用人工智能进行攻击】深度分析
[toc] 在当今数字化的时代，人工智能已经成为黑客攻击的一种重要手段。黑客们利用人工智能技术对目标系统进行攻击，不仅可以轻松获取目标系统的核心信息，而且还可以让目标系统失效或造成巨大的损失。因此，对于企业、政府、金融机构等的重要系统，安全性变得越来越重要。本文将介绍黑客如何利用人工智能进行攻击，并 ......
洛谷P7914 [CSP-S 2021] 括号序列
主要参考：[洛谷题解](https://www.luogu.com.cn/blog/wsyear/solution-p7914 ) # [CSP-S 2021] 括号序列 ## 题目描述 小 w 在赛场上遇到了这样一个题：一个长度为 $n$ 且符合规范的括号序列，其有些位置已经确定了，有些位置尚未确 ......
时间序列转图像：符号递归图（Symbolic recurrence plots）（matlab版复现）
符号递归图（Symbolic recurrence plots）：是一种以为时间序列转图像技术，可用于平稳和非平稳数据集;对噪声具有鲁棒性，在一定的数据变换条件下具有不变性。结合深度学习技术可以解决能源电力，水利，天气，生物医学，交通等领域的复杂模式识别和监测任务。 链接：https://mbd.p ......
Python中的pickle模块：对象序列化与反序列化
在Python中，对象的序列化和反序列化是一项常见的任务。pickle模块提供了一种简单且强大的方法来实现对象的序列化和反序列化，使得开发者能够方便地将复杂的Python对象转化为字节流并在需要时重新还原。本文将详细介绍pickle模块的使用方法和原理，并探讨其在数据持久化和跨进程通信中的应用。 # ......
【RealSense】深度图和RGB图生成点云
rgb_depth_2_pointcloud.cpp ```c++ #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include // 保存深度图 #include ......
深度解读 Linux 内核级通用内存池 —— kmalloc 体系
 本文是笔者 slab 系列的最后一篇文章，为了方便大家快速检索，先将相关的文章列举出来： - [《细节 ......
详解深度学习中推荐系统的经典模型
摘要：DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比》，作者：汀丶。 1.DeepFM模型 1.1模型简 ......
深度学习单通道语音分离代码，卷积神经网络，torch代码。
深度学习单通道语音分离代码，卷积神经网络，torch代码。可以跑通的代码。语音分离，深度学习，分离两个人的单通道语音。ID:4850607593622211 ......
深度解密 base64 字符串的编解码原理
### 什么是 base64 **我们知道一个字节可以表示的范围是 0 ~ 255，并且在 ASCII 码表中会对应一个字符，比如：字符 97 对应字符 'a'、90 对应字符 'Z' 等等。而在 ASCII 码表中有很多字符都是不可见字符，那么当数据在网络上传输时，由于不同设备对字符的处理会有一些 ......
i5/i7该选谁？差距大不大？i5-13490F、i7-13790F深度测试
一、i5、i7还是性能差不多吗？ 自从2017年Zen架构发布开始，Intel与AMD在CPU性能竞争上就进入了激烈的内卷。随着双方在产品竞争上日趋白热化，同世代不同档次CPU产品的性能差距被明显拉大。 那么，过去那种“i5、i7性能差不多，用i5性价比比较高”的观点是否依然成立？ 今天就带来Int ......
深度思考与有效知识管理：Obsidian工具与问题的价值
随着信息时代的发展，如何有效管理知识，实现深度思考，成为了一个重要的挑战。Obsidian作为一款强大的知识管理工具，能帮助我们更好地组织和链接我们的知识。然而，有效的知识管理和深度思考的关键并不仅仅在于工具，更在于我们对问题的选择和关注。根据我们的生命历程和问题意识，我们能确定重要的问题，这是引导 ......
CrackMe.exe的序列号破解（无错误提示弹窗）
直接双击运行CrackMe.exe后会进入到如下界面： 此时直接点击“About”按钮则会直接跳转到如下界面： 若点击“Exit”按钮则会直接关闭该程序。 在该界面上输入“Name”和“Serial”后点击“Verify”不会出现任何弹窗提醒，通过分析可知此时输入的用户名与序列号不正确。 此时删除“ ......
易基因：ChIP-seq等揭示METTL14调控哺乳动物二价结构域的表观遗传机制｜科研进展
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。 组蛋白及其翻译后修饰在调控基因表达和其他染色质模板化过程中起着重要作用。组蛋白H3赖氨酸4三甲基化（H3K4me3）和组蛋白H3K27me3分别在小鼠植入前胚胎的基因激活和基因抑制中发挥重要作用。H3K4me3和H3K27me3组成的染 ......
CRACKME.EXE的脱壳与序列号破解
查壳 通过在查壳软件PEiD v0.94中选择CRACKME.EXE文件打开即可查看该软件的所加壳的类型，查看结果如下所示： 此时所进行的普通扫描（Normal Scan），Normal Scan虽然速度快且方便，但只能检测出某些此前已知的加壳和压缩工具，对于新型加壳技术可能不准确或无法识别。 因此 ......
python序列数据拆包
元素的序列数据都可以进行数据拆解，如下 #元组 data_tuple = (1,2,3) a,b,c = data_tuple print(a) #列表 data_list = [11, 22, 33] a2, b2, c2 = data_list print(a2) #字典 data_dic = ......
pytorch 使用多GPU训练模型测试出现：TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘可能解决方法
转载：https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/119454778?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168718901716800227455818%2522 ......