序列seq深度pytorch

准确率(Precision)，也叫正确预测率(positive predictive value)，在模式识别、信息检索、机器学习等研究应用领域，准确率用来衡量模型预测的结果中相关或者正确的比例。而召回率(recall)，也叫敏感度(sensitivity)，即模型预测的结果中相关或正确的数量占样本 ......

IoU (Intersection over Union)，交并比，是衡量物体检测模型在特定数据集上检测效果好坏的一个常用的标准，通常情况下，想要通过IoU来衡量物体检测模型好坏需要具备以下几点： 1. 在物体检测任务重，是指数据集通过人工手动(偶尔也有机器)标注出的物体轮廓框的标注信息(groun ......

一、序列化和反序列化 序列化：将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程 反序列化：将在序列化过程中产生的二进制字节流转换成数据结构或对象的过程 常见场景： 1、网络传输时，对象需要先被序列化，接收到后再进行反序列化 2、将对象持久化到磁盘、文件时需要先进行序列化，从磁盘或者文件读取对象时需要进行反序 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......

[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......

[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......

从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......

从创建线程的三种方式说起 方式一：继承Thread类实现多线程： 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的，方法run( )称为线程体。 ......

本文摘自：知乎 用Pytorch中查看GPU信息 1. 返回当前设备索引 torch.cuda.current_device() 2. 返回GPU的数量 torch.cuda.device_count() 3. 返回gpu名字，设备索引默认从0开始 torch.cuda.get_device_nam ......

1.TensorBoard 更新 ENVI 深度学习设置变化 在此版本中，TensorBoard 在像素分割和对象检测训练开始时自动启动，并报告详细指标。 通过此更改，以下设置已从File > Preferences > Deep Learning中删除： Compute Training Metr ......

01 全连接网络结构 全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类，然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的，一般全连接层的参数是最多的，这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......

library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22273 最近我们被客户要求撰写关于LASSO的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除 动机 它有两个非常自然的用途， ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24480 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是： 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化 ......

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......

# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 📌 本周任务： 请根据N5、N6周内容，为解码器添加上注意力机制 数据：链接 一、前期准备工作¶ 0、导入包¶ In [ ]: from __future__ ......

理解时间序列数据 在深入研究异常检测技术之前，先简单介绍时间序列数据的特征。时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。 让我们可视化下载的时间序列数据 # ......

[toc] 深度学习是人工智能领域的重要组成部分，其使用神经网络模型进行数据处理和预测，已经在诸如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的进展。然而，在深度学习中，模型选择和参数调优是非常关键的步骤，直接影响到模型的效果和性能。本文将介绍深度学习中的模型选择与参数调优的技术原理、实现步骤 ......

[toc] 24. "企业级实战开发：深度学习技术在智能营销领域的应用" 近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在智能营销领域的应用也越来越广泛。在这篇文章中，我们将介绍深度学习技术在智能营销领域的应用，包括技术原理、实现步骤和示例应用等方面。 ## 1. 引言 智能营销是指利用人工智能技 ......

题面：B3637 最长上升子序列 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 可恶，搞了半天结果是很简单的一个题目 我一直在想 目标序列 的左右对称 即序列中每一个负数块的和都小于左右两侧任一部分的和后来看了几个题解，发现只要从一个方向扫一遍，就必定扫到最优解 将和记录下来，取 ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......

[toc] 人工智能是近年来快速发展的领域，尤其是在推荐系统中，利用深度学习技术可以实现更加智能化的推荐。本文将介绍如何利用深度学习技术实现智能推荐系统，并针对实现过程中可能遇到的问题进行解答和讨论。 ## 1. 引言 智能推荐系统是将用户历史行为数据与其他数据源(如社交数据、媒体数据等)进行融合， ......

[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......