序列seq深度pytorch
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN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长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32707 原文出处：拓端数据部落公众号 在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。因此，对于债券流动性风险的度量 ......
动态规划学习 1(最长上升子序列问题)
重新学习dp的第一步,计划学习dp用时40个学时,砥砺前行吧大伙 1 //最长上升子序列问题 2 #include<bits/stdc++.h> 3 using namespace std; 4 const int N=1e5+10; 5 int f[N],a[N],n,res; 6 int mai ......
D2C深度图对齐彩色图
# 深度图对齐彩色图 ## 原理部分 一般深度相机自带sdk会有对齐的函数，这些函数一般是硬件实现对齐，但是有些相机不支持高分辨率的对齐，比如Astra mini s只支持最高640*480的分辨率对齐，所以考虑自己实现对齐函数。 > [深度图与彩色图的配准与对齐](https://blog.csd ......
人工智能概述（4）：深度学习是什么
这一切要从 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN） 说起... ANN 生物神经元 图示：图片来源 人工神经元 是 ANN的基础，一般模型（还有非一般的演化中的？）如下：图片来源 由于 神经元 具备 信息处理（计算）和传递（通信） 的功能，于是，将 多个神经元 ......
516. 最长回文子序列
给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。 子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。 ``` 示例 1： 输入：s = "bbbab" 输出：4 解释：一个可能的最长回文子序列为 "bbbb" 。 ``` **> 动态规划** ......
P4309 [TJOI2013]最长上升子序列
# [[TJOI2013]最长上升子序列](https://www.luogu.com.cn/problem/P4309) ## 题目描述 给定一个序列，初始为空。现在我们将1到N的数字插入到序列中，每次将一个数字插入到一个特定的位置。每插入一个数字，我们都想知道此时最长上升子序列长度是多少？ ## ......
Qt使用wmic获取硬件序列号
一、 1.命令框输入wmic 二、 #include "hardware_info.h" #include <QProcess> #include <QDebug> hardware_info::hardware_info() { } QString hardware_info::get_cpu_i ......
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 ......
如何使用深度学习和TensorFlow实现计算机视觉
越来越多的地方正在使用计算机视觉。从增强安全系统到改进医疗保健诊断，计算机视觉技术正在彻底改变多个行业。 ## 课程先睹为快 本课程经过精心设计，涵盖了广泛的主题，从张量和变量的基础知识到高级深度学习模型的实现，以应对人类情感检测和图像生成等复杂任务。 在介绍了先决条件并讨论了学习者可以从课程中得到 ......
10-时间序列
# datetime datetime构造 数据转换  # 时间序列基础 构造 索引与切片 # 日期 日 ......
python中实现提取碱基序列的互补序列
001、 [root@PC1 test03]# ls a.fa test.py [root@PC1 test03]# cat a.fa ## 测试fasta文件 ATCGATGC [root@PC1 test03]# cat test.py ## python程序 #!/usr/bin/env py ......
linux中实现提取碱基序列的互补序列
001、 [root@PC1 test03]# ls a.fa [root@PC1 test03]# cat a.fa ## 测试序列 ATCGATGC [root@PC1 test03]# cat a.fa | tr "ATCG" "TAGC" ## 提取碱基序列的互补序列 TAGCTACG ......
【技术积累】Python中的PyTorch库【一】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
2023-06-06：给你二叉树的根结点 root ，请你设计算法计算二叉树的 垂序遍历 序列。 对位于 (row, col) 的每个结点而言， 其左右子结点分别位于 (row + 1, col -
2023-06-06：给你二叉树的根结点 root ，请你设计算法计算二叉树的 垂序遍历 序列。 对位于 (row, col) 的每个结点而言， 其左右子结点分别位于 (row + 1, col - 1) 和 (row + 1, col + 1) 树的根结点位于 (0, 0) 。 二叉树的 垂序遍历 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
前言 Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视 ......
115. 不同的子序列
给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数。 题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。 ``` 示例 1： 输入：s = "rabbbit", t = "rabbit" 输出：3 解释： 如下所示, 有 3 种可以从 s 中得到 "rabbit" 的方案。 ......
深度学习在抗菌肽药物研究中的应用进展
深度学习在抗菌肽药物研究中的应用进展 摘要：抗菌肽（AMP）作为未来最有希望解决病原微生物耐药性的新型抗菌药物之一，其研发备受关注。抗菌肽一般较短，组成多样，迄今人们已发现数千条天然抗菌肽，并建立了多个公开的抗菌肽数据库，为新型抗菌肽的研发和设计奠定了基础。在抗菌肽的信息描述方面，人们使用了伪氨基酸 ......
392. 判断子序列
给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。 进阶： 如果有大量输入的 S，称作 S1, S2, ... , Sk 其 ......
从Rome看二次反序列化
ROME ROME是一组Atom/RSS工具类，它用Java来操作大部份RSS。ROME可能是目前最完善的开源聚合工具，ROME支持绝大多数的RSS协议。 依赖 <dependency> <groupId>rome</groupId> <artifactId>rome</artifactId> <v ......
【专为苛刻的数据环境而构建】上海道宁为您带来世界上先进的矢量原生、时间序列和实时分析数据库——kdb系列产品
kdb是高效的矢量原生、时间序列和实时分析数据库,专为高性能矢量数据驱动的应用程序而构建,以加速云端、数据仓库和数据湖中的 AI 和 ML 工具从而更快、更高效地制定业务决策 ......
1143. 最长公共子序列
给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。 例如，"ace" 是 "a ......
《深度剖析CPython解释器》19. Python类机制的深度解析(第三部分): 自定义类的底层实现、以及metaclass
https://www.cnblogs.com/traditional/p/13593927.html 楔子 Python除了给我提供了很多的类之外，还支持我们定义属于自己的类，那么Python底层是如何做的呢？我们下面就来看看。 自定义class 老规矩，如果想知道底层是怎么做的，那么就必须要通过 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 Optuna可以使用python pip安装，如pip install Optuna。也可以使用conda insta ......
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处：拓端数据部落公众号 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画 ......
Python生成器深度解析：构建强大的数据处理管道
# 前言 生成器是Python的一种核心特性，允许我们在请求新元素时再生成这些元素，而不是在开始时就生成所有元素。它在处理大规模数据集、实现节省内存的算法和构建复杂的迭代器模式等多种情况下都有着广泛的应用。在本篇文章中，我们将从理论和实践两方面来探索Python生成器的深度用法。 ## 生成器的定义 ......
2023年长沙学院程序设计竞赛(CCSUPC) H.序列MEX （分块 + bitset）
[传送门](https://ac.nowcoder.com/acm/contest/58954/H) **~~优雅，太优雅了~~** 解题思路 **因为总和不超过1e5，所以最多枚举到500，不知道为啥500会wa，1010就可以ac。考虑分块，每一块维护一个大小为1010的bitset。然后对于查 ......
基于多位点序列分型技术实现假单胞菌种水平鉴定
基于多位点序列分型技术实现假单胞菌种水平鉴定 前言 假单胞菌属的菌株为革兰氏阴性、杆状、普遍存在的细菌，其特征是营养需求低，存在于各种环境(土壤、分解中的有机物质、大气粉尘、植被和水)中。其中荧光假单胞菌与食品腐败变质密切相关。许多研究表明，假单胞菌作为主要腐败菌属，广泛存在于需有氧储存的冷藏肉[1 ......
pytorch 的 torchvision.datasets.ImageFolder 来自定义数据集
import torchvision class ClassificationDataset(torchvision.datasets.ImageFolder): """ YOLOv5 Classification Dataset. Arguments root: Dataset path """ ......