序列seq深度pytorch
深度学习算法预测（LSTM）
深度学习算法预测（LSTM） LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现，在进行时间序列预测时，既可以对单变量序列进行预测，也可以对多变量序列进行有效地输出。 LSTM搭建将使用tensorflow的keras模块搭建，已高度封装，可直接取用。 共封装了3个主要的函数： fit用于模型训练； eval ......
Excel原位填充快速下拉填充序列至1000行
## 使用原位填充*ctrl+enter* 1.在A1单元格中输入1 2.选中A2单元格，在上方名称框中填入A2:A1000,回车，此时即选中了A2:A1000 3.在编辑栏中填入＝A1+1，按*ctrl+enter*，即可得到递增数据1,2,3,4,…1000 4.也可在编辑栏中填入*=row() ......
代码随想录算法训练营第18天 | ● 513.找树左下角的值 ● 112. 路径总和 113.路径总和ii ● 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树 - 第6章 二叉树 part05
第六章 二叉树 part05 今日内容 ● 513.找树左下角的值 ● 112. 路径总和 113.路径总和ii ● 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树 详细布置 找树左下角的值 本地递归偏难，反而迭代简单属于模板题， 两种方法掌握一下 题目链接/文章讲解 ......
代码随想录算法训练营第16天 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 - 第6章 二叉树 part03
第六章 二叉树part03 今日内容： ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 迭代法，大家可以直接过，二刷有精力的时候 再去掌握迭代法。 详细布置 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 什么是深度，什么是高度，如 ......
小灰灰深度学习day4——数据操作之张量(torch)
震惊了！！！在python中， y = x + y;与 y += x;竟然有区别，且看如下代码: import torch ''' x = torch.arange(12) print(x) #reshape可以改变张量的形状而不改变元素的数量和元素值 X = x.reshape(-1,3) pri ......
RedisTemplate查询不到redis中的数据问题(序列化)
一.问题描述 存入Redis中的值取出来却为null,问题根本原因就是RedisTemplate和StringRedisTemplate的序列化问题、代码示例： 1 @SpringBootTest 2 class Redis02SpringbootApplicationTests { 3 4 @Au ......
《深度剖析CPython解释器》29. 源码解密 map、filter、zip 底层实现，对比列表解析式
楔子 Python 现在如此流行，拥有众多开源、高质量的第三方库是一个重要原因，不过 Python 的简单、灵巧、容易上手也是功不可没的，而其背后的内置函数（类）则起到了很大的作用。举个栗子： numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 将里面每一个元素都加1 print(list(ma ......
hadoop序列化相关问题
**什么时候需要使用序列化？** *需要在不同服务器传递内存数据时，用序列化。* **序列化后的所有属性需要再反序列化，那么有先后顺序反序列化吗？** *有的，比如序列化的属性有a b c* *则反序列化的属性必须是 ca b c* **数据切片一般为数据块的倍数，为什么？** *一般一个数据切片对 ......
DRF的序列化器
一、序列化和反序列化 1、序列化：把我们的数据转换成指定的格式提供给别人 例如：我们在django中获取到的数据默认是模型对象，但是模型对象数据无法直接提供给前端或别的平台使用，所以我们需要把数据进行序列化，变成字符串或者json数据，提供给别人。 2、反序列化：把别人提供的数据转换/还原成我们需要 ......
剑指 Offer 57 - II. 和为s的连续正数序列
题目描述： 输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。 序列内的数字由小到大排列，不同序列按照首个数字从小到大排列。 方法：滑动窗口（双指针） class Solution{ public int[][] findContinuousSequen ......
AutoCAD所有版本总结、序列号密钥总结大全（转载）
AutoCAD版本对照表总结 AutoCAD的发展可分为初级阶段、发展阶段、高级发展阶段、完善阶段和进一步完善阶段五个阶段。 初级阶段 AutoCAD 1.0——1982年11月 AutoCAD 1.2——1983年4月 AutoCAD 1.3——1983年8月 AutoCAD 1.4——1983年 ......
树的最大深度-java实现
使用递归的方法最为简洁、高效；通过主次遍历，主要不为空，书的深度就加一，同时比较右侧树的深度，每次返回最大值； 1 public int maxDepth(TreeNode root) { 2 return root==null?0:Math.max(maxDepth(root.left)+1,ma ......
LeetCode 周赛 347（2023/05/28）二维空间上的 LIS 最长递增子序列问题
> **本文已收录到 [AndroidFamily](https://github.com/pengxurui/AndroidFamily)，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。** - 往期回顾：[LeetCode 单周赛第 346 场 · 仅 68 人 AK 的最短路问题](http ......
Anaconda正确安装pytorch正确步骤
前提： Anaconda安装的10个坑 1没有系统环境变量(有的安装包没有系统环境变量，勾选安装，需要自己配置环境变量，否则会后面会让你重新安装) 2安装pytorch前，要conda activate myenv //激活环境，不然安装默认路径，用不了，白安装了 第一步 一劳永逸，设置镜像源 pi ......
pytorch--训练分层学习率设置
在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了`局部最优`的状况。这时候采用`分层学习率`的策略可能帮助模型度过局部最优困境。 下面是一个简单的示例： 对于一个继承于`nn.Module`的神 ......
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
基于GoogleNet深度学习网络的人员身份识别系统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 深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能（AI，Artificial Intellige ......
pytorch中tensorboard的使用
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('save') #建立一个保存数据用的东西，save是输出的文件名 dummy_input = torch.rand(512, 1, 28, 28) # ......
代码随想录算法训练营第十六天|104. 二叉树的最大深度、559. N 叉树的最大深度、111. 二叉树的最小深度、222. 完全二叉树的节点个数
【参考链接】 104. 二叉树的最大深度 【注意】 1. 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始）。 二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于高度从0开始还是从1开始）。 2.根节点的高度就是二叉树的 ......
C++文件流结构体序列化,并查集,LRU缓存
c语言中的文件操作中用fprintf将数据写入到文件中,用fscanf将文件读入内存中,而c++中也有ostream和istream作为键盘流输入,屏幕流输出,对于文件也有ofstream/istream来进行相关的操作. 如图: 图中表示将一个结构体的的数据输入到文件中，并从文件中读取数据，并用得 ......
列出真分数序列
按递增顺序依次列出所有分母为40，分子小于40的最简分数。 #include<iostream>using namespace std;int main(){ cout<<"1/40"<<endl; for(int i=1;i<40;i++) { if(40%i!=0&&i%2!=0&&i%5!=0 ......
hdu:序列划分（构造二分）
Problem Description 给定$n$个正整数$a_1,a_2,\dots,a_n$，将这个序列从左到右划分成$m$段，使得每段至少有一个数。 你需要让数字之和最大的那一段的数字和尽可能得小。 Input 第一行包含一个正整数 T(1≤T≤10)，表示测试数据的组数。 每组数据第一行包含 ......
使用 CNN 提取内容和风格进行风格迁移（PyTorch 实现）
## 使用 CNN 提取内容和风格进行迁移 [TOC] 本文演示了使用 CNN 进行风格迁移（style transfer）的深度学习 PyTorch 实现。 完整实现代码位于 https://github.com/VioleshnvQuetsall/neural-transfer 的 cnn-tr ......
手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境
摘要：在昇腾平台上运行PyTorch业务时，需要搭建异构计算架构CANN软件开发环境，并安装PyTorch 框架，从而实现训练脚本的迁移、开发和调试。 本文分享自华为云社区《手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境》，作者：昇腾CANN。 PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度 ......
易基因：MeRIP-seq等揭示m6A reader YTHDF1在结直肠癌PD-1免疫治疗中的作用｜Gut
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。 结直肠癌（colorectal cancer ，CRC）是全球最常见的癌症之一，转移性CRC患者的5年生存率低于20%。免疫检查点阻断（Immune checkpoint blockade，ICB）对CRC患者表现出良好疗效，然而只有一 ......
字符串strip方法：只要头尾包含有指定字符序列中的字符就删除
mystr = '\n \tthis is a cat \n \r ' mystr = mystr.strip() # 默认去掉两头的 空格、换行符\n，制表符\t、回车符\r print(mystr) # 只要头尾包含有指定字符序列中的字符就删除 mystr = '1213Hello Word23 ......
深度解析线程的正确停止方法
# 深度解析线程的正确停止方法  ## 一、解惑 ### 1. 什么情况下，线程需要被停止？ 线程和任务被创建和启动 ......
深度解析 slab 内存池回收内存以及销毁全流程
在上篇文章 [《深入理解 slab cache 内存分配全链路实现》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MzU3Mjc3Ng==&mid=2247488152&idx=1&sn=7c65f8ee28e9cc14a86e9df92b6d2b93&chksm=c ......
PyTorch-Forecasting一个新的时间序列预测库
时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要的作用。PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。在本文中我们介绍PyTorch-Forecasting的特性和功能，并进行示例代码演示。 完整 ......