序列seq深度pytorch
深度学习分类网络---ResNet
### 一、为什么引入ResNet 通过上一篇分类网络的介绍，我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，但训练一个很深的网络是非常困难的，一方面是网络越深越容易出现**梯度消失和梯度爆炸**问题， 然而这个问题通过BN层和ReLU激活函数等方法在很大程度上已 ......
pytorch安装
电脑配置： window10、 python3.6 cuda11.4.14X 一、CUDA安装 （1）查看电脑版本 （2）下载cuda，大约2.8g。网址（CUDA Toolkit 11.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer） （3）安装cuda，默认安装路 ......
深度学习
## 第一部分 基础知识（T=3W） #### 1.1 数学（T=1W） - 高数：导数、微分、积分、梯度、泰勒展开式 - 线性代数：向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值 - 概率论：条件概率、期望等 #### 1.2 Python（T=1W） - [廖雪峰免费教程](https://www.l ......
C# .NET 3.5 对象序列化字符串
支持任何形式的数据结构的对象 工具类： using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.IO; using System.Runtime.Serial ......
深度学习模型对图像进行特征提取
深度学习模型可以自动从图像中学习到特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。目前，深度学习模型在图像识别方面取得了非常出色的成果。 深度学习模型通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。CNN中的卷积层、池化层和全连接层可以自动学习到图像中的各种特征，例如边缘、纹理、角点和物体形状 ......
基于深度学习的图像识别技术研究
深度学习是一种机器学习技术，它模拟人类大脑的神经网络，通过多层神经网络对输入数据进行处理和学习，从而实现对复杂数据的高效识别和分类。基于深度学习的图像识别技术已经在各个领域得到广泛应用，包括人脸识别、自动驾驶、医学图像分析等。 在图像识别领域，深度学习技术主要应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务 ......
1004.Django项目用户功能之关联序列化及访问限流
一、路由器 1. SimpleRouter 该路由器包括标准集合——list、create、retrieve、update、partial_update、destroy动作的路由。视图集中还可以使用@detail_route或@list_route装饰器标记要被路由的其他方法； 2. Default ......
Java序列化和反序列化
序列化和反序列化的定义 * Java序列化就是指把Java对象转换为字节序列的过程 * Java反序列化就是指把字节序列恢复为Java对象的过程。 以下是我们常见的一行代码： private static final long serialVersionUID = 1L; 关于这行代码，这是java ......
列出真分数序列
自然语言解决问题： 分子、分母只有公因数 1的分数叫做最简分数或者说分子和分母是互质数的分数，叫做最简分数，又称既约分数，如 2/3，8/9，3/8 等。方法一:求分子小于 40 的最简分数，对分子采用穷举的方法。根据最简分数定义知:分子分母的最大公约数为 1，利用最大公约数的方法，判定分子与 40 ......
N5、seq2seq详解
📌 本周任务： - 了解seq2seq是什么？ - 基于RNN的seq2seq模型如何处理文本/长文本序列？ - seq2seq模型处理长文本序列有哪些难点？ - 基于RNN的seq2seq模型如何结合attention来改善模型效果？ - 可以先尝试着自己编写代码（下周更新） ## 一、seq2 ......
深度解析多线程的创建方式和正确启动多线程
## 一、创建多线程  ### 1. 实现多线程 java 实现多线程的方式准确来说有两种（[oracle官方文档说 ......
R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23115 最近我们被客户要求撰写关于copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下） 1 模拟数据 首先，我们模拟一下创新分布。我们选择了一个小的样本量。理想情况下，样 ......
xml序列化框架使用对比（Jaxb，XStream，Jackson）
[toc] ## 一、Jaxb ### 1.1 介绍 JAXB(Java Architecture for XML Binding简称JAXB)允许Java开发人员将Java类映射为XML表示方式。JAXB提供两种主要特性：将一个Java对象序列化为XML，以及反向操作，将XML解析成Java对象。 ......
打卡 c语言趣味编程 列出真分数序列
问题描述： 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。 分子、分母只有公因数1的分数叫做最简分数或者说分子和分母是互质数的分数，叫做最简分数，又称既约分数，如2/3，8/9，3/8等。 思路： 求分子小于40的最简分数，对分子采用穷举的方法。根据最简分数定义知：分子分母的最大公约数为 ......
Android 开机动画优化之序列帧旋转90度
问题背景： 公司项目是个VR一体机，可以理解成眼镜，用户看的是横屏。 但是项目开始的代码基线是从手机迁移过来的，因此底层配置的是竖屏（即通过adb shell wm size输出的宽小于高），system server启动后在DisplayContent中修改了屏幕方向orientation=1。 ......
hibernate原生sql自动序列化为实体类
### 如果使用了原生sql查询,无法用实体类接收结果,如果用map接收又很麻烦 > 代码中name2方法用了原生sql查询,会报错 ```java @Repository public interface UserRepository extends JpaRepository, JpaSpeci ......
macbook苹果m1芯片训练机器学习、深度学习模型,resnet101在mnist手写数字识别上做加速，torch.device("mps")
apple的m1芯片比以往cpu芯片在机器学习加速上听说有15倍的提升，也就是可以使用apple mac训练深度学习pytorch模型！！！惊呆了 安装apple m1芯片版本的pytorch 然后使用chatGPT生成一个resnet101的训练代码，这里注意，如果网络特别轻的话是没有加速效果的， ......
297. 二叉树的序列化与反序列化
labuladong 题解思路 难度困难 1102 序列化是将一个数据结构或者对象转换为连续的比特位的操作，进而可以将转换后的数据存储在一个文件或者内存中，同时也可以通过网络传输到另一个计算机环境，采取相反方式重构得到原数据。 请设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反 ......
基于LSTM网络的时间序列数据预测matlab性能仿真
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 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
自定义注解实现数据序列化时进行数据脱敏(基于springboot默认jackjson)、消息转换器
# 消息转换器 # fastjson与jackjson ## 问题 在springboot中使用fastjson的@jsonField无效 原因：在springboot默认有json（jackjson）解析工具，所以使用fastjson不会生效 解决方案替换默认的解析工具（笔者不推荐，这里根据自己项 ......
关于皕杰报表的序列生成函数
在做报表的时候，经常需要生成一个序列，比如：字母序列a、b、c、d、e... 皕杰报表本身提供了list函数来生成有限的枚举序列，使用如下： 语法：list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}}) 参数说明：valueExp(n) 可以是字符型数据，整型数据， ......
< Python全景系列-6 > 掌握Python面向对象编程的关键：深度探索类与对象
Python全景系列的第六篇，本文将深入探讨Python语言中的核心概念：类（Class）和对象（Object）。我们将介绍这些基本概念，然后通过示例代码详细展示Python中的类和对象如何工作，包括定义、实例化和修改等操作。本文将帮助您更深入地理解Python中的面向对象编程（OOP），并从中提出... ......
列出真分数序列
1.问题描述 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。 2.问题分析 分子采用穷举法，分子分母最大公约数为1，判断分子与40是否构成真分数。 3.算法分析 num1和num2存储分母分子的值 用num1除以num2，余数存储到temp中，temp=num1%num2 num2和te ......
php反序列化逃逸
之前就对字符串逃逸这一块理解的不是很深刻，下面通过一位师傅的博客来进一步深入理解一下有关php字符串逃逸的相关内容。 贴上师傅的博客地址:https://blog.csdn.net/qq_45521281/article/details/107135706、 **先来说一下什么是字符串逃逸，就是我们 ......
System.Text.Json匿名对象反序列化
以前就是一直使用 `Newtonsoft.Json` 用起来还是挺舒服的。由于 JSON 的应用越来越广，现在. NET Core 都内置了 `System.Text.Json` 可以直接对 JSON 进行操作，不过两个东西的体验依然有点区别。 有时候我们会遇到的从第三方传递过来的 json str ......
pytorch显存机制
根据个人理解，pytorch显存分3个概念：reserved memory、allocated memory、context memory。参考：https://discuss.pytorch.org/t/difference-between-allocated-and-reserved-memor ......
Pytorch tensorboard与tensorboardX的区别
tensorboardX跟tensorboard在使用上是基本一样的，区别可能仅在于一个是大佬开发的，一个是PyTorch官方与TensoBoard合作的。tensorboardX已经被deprecated了，并且不再维护了，用 from torch.utils.tensorboard import ......
P1747 单调不降序列中与x最接近元素
#include<iostream> using namespace std; int arr[100010]; int main() { int n; cin >> n; int i; for (i = 1; i <= n; i++) { cin >> arr[i]; //输入非降序列 } int ......
升级到PyTorch 2.0的技巧总结
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提 ......