序列seq深度pytorch
模块与包，反序列化源码解析，drf请求响应，视图组件两个视图基类
# 0 模块与包的使用 ```python # 模块与包 -模块：一个py文件，被别的py文件导入使用，这个py文件称之为模块，运行的这个py文件称之为脚本文件 -包：一个文件夹下有__init__.py # 模块与包的导入问题 ''' 0 导入模块有相对导入和绝对导入，绝对的路径是从环境变量开始的 ......
drf之反序列化校验源码分析 、 断言 、drf之请求和响应
[toc] # 一、反序列化校验源码分析 **序列化类的校验功能** > -局部钩子：必须 validate_字段名 -全局钩子： validate ## 入口： -ser.is_valid 才做的校验 》入口 -BookSerializer 》Serializer——-》BaseSerialize ......
drf之Restful规范序列化和反序列，drf介绍和快速使用和APIView源码分析
一、Restful规范 RESTful是一种定义API接口的设计风格，AIP接口的编写规范，，尤其适用于前后端分离的应用模式中 这种风格的理念认为后端开发任务就是提供数据的，对外提供的是数据资源的访问接口，所以在定义接口时，客户端访问的URL路径就表示这种要操作的数据资源 我们可以使用任何一个框架都 ......
Request类源码分析。序列化类的基本使用，反序列化效验和保存,5个接口
1 Request类源码分析 # APIView+Response写个接口 # 总结： 1 新的request有个data属性，以后只要是在请求body体中的数据，无论什么编码格式，无论什么请求方式 2 取文件还是从：request.FILES 3 取其他属性，跟之前完全一样 request.met ......
剑指 Offer 31. 栈的压入、弹出序列
题目描述： 输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。 例如，序列 {1,2,3,4,5} 是某栈的压栈序列，序列 {4,5,3,2,1} 是该压栈序列对应的一个弹出序列，但 {4,3,5,1,2} 就不可能是该压栈序列的弹出序 ......
深度学习中正样本、负样本、困难样本、简单样本区别
正样本： 与真值对应的目标类别来说该样本为正样本。 负样本： 与真值不对应的其他所有目标类别来说该样本为负样本。 困难样本： 预测时与真值标签误差较大的样本。 简单样本： 预测时与真值标签误差较小的样本。 如： 图片分类：。 需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样 ......
PyTorch笔记
前言 简介： PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要提供了两个高级功能：一是支持张量计算，类似于NumPy，但是可以在GPU上运行；二是支持构建和训练深度神经网络。 在PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，类似于NumPy中的多维数组，但是可以在GPU上进行高效 ......
深入理解 python 虚拟机：破解核心魔法——反序列化 pyc 文件
在本篇文章当中主要给大家分析了 python 对象序列化之后我们该如何反序列化这些对象，并且使用 python 对二进制文件进行了分析，可以成功的将 python 对象解析！ ......
KDDCup深度学习
import pandas as pd import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as np import torch.utils.data as Data from sklearn import prepr ......
基于LSTM-RNN的深度学习网络的训练对比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 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 ......
分解商业周期时间序列：线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势法|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23000 最近我们被客户要求撰写关于分解商业周期时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行 分解南非GDP数据 本文包含各种过滤器 ......
seq 命令
seq命令 seq：单词sequence序列的缩写，功能是输出序列化的一串整数。 语法有如下三种 ##输出从1（默认1）到尾数之间的所有整数 seq + 选项 + 尾数 ##输出从首数开始到尾数结束的所有整数 2. seq + 选项 + 首数 + 尾数 ##输出从首数开始到尾数结束，每隔一个增量输出 ......
297. 二叉树的序列化与反序列化
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 / 反序列化算法执行逻辑，你只需要保证一个二叉树可以被序列化 ......
drf——restful规范、序列化反序列化、drf介绍和快速使用、drf之APIView源码
1.restful规范 # restful是一种定义API接口的设计风格，API接口的编写规范，尤其适用于前后端分离的应用模式中 这种风格的理念人为后端开发任务就是提供数据的，对外提供的是数据资源的访问接口，所以在定义接口时，客户端访问的URL路径就表示这种要操作的数据资源 我们可以使用任何一个框架 ......
【C++深度解析】9、const 常量？只读变量？
文章目录1 const 常量的判别准则1.1 编程实验2 小结 看了前面的关于 const 的内容，不知道是不是有疑问，const 什么时候为只读变量，什么时候是常量？1 const 常量的判别准则只有用字面量初始化的 const 常量才会进入符号表使用其他变量初始化的 const 常量仍然是只读变 ......
Restful规范，序列化和反序列化，drf介绍，drf之APIView源码分析
Restful规范： -RESTful是一种定义API接口的设计风格，AIP接口的编写规范，，尤其适用于前后端分离的应用模式中 -这种风格的理念认为后端开发任务就是提供数据的，对外提供的是数据资源的访问接口，所以在定义接口时，客户端访问的URL路径就表示这种要操作的数据资源 -我们可以使用任何一个框 ......
搭建PyTorch神经网络进行气温预测
本文基于PyTorch，搭建了神经网络，实现了对气温的预测。 (1)读入数据 features = pd.read_csv('temps.csv')#其中共348条数据，每条数据有9个特征 (2)预处理数据 处理时间数据 # 处理时间数据，方便操作 import datetime # 分别得到年，月 ......
Pytorch 安装
可以使用 Anaconda 安装，我这边直接用 pip 进行安装的 安装torch pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple https://pytorch.org/get ......
【学习笔记】Prufer 序列
其实一直不会怎么将树和 Prufer 序列互相转换，但是刚刚做题发现要用到，所以去看了眼。 前面的内容复制的之前写的内容。 定义 Prufer 序列是一种将无根树映射到一个序列上，且每种序列都唯一对应一种无根树。 具体构造如下： 找出所有叶子节点中编号最小的一个。 删除这个叶子节点，并且将这个叶子节 ......
requests标头在json序列化时报错TypeError: Object of type CaseInsensitiveDict is not JSON serializable
requests的作者似乎为了解决header里大小写兼容的问题，而创建了大小写不敏感的数据结构CaseInsensitiveDict，具体分析可以参见：详解Requests中的数据结构CaseInsensitiveDict。 requests返回的response_header即是一个CaseIn ......
自定义 li 标签序列的样式
第一步删除 li 标签的默认样式，取消 ::mark 代理样式（默认样式）。第一步已经把默认样式取消了，自然没有了序号，使用 CSS 的 counter() 函数和 counter-increment 属性来自定义序列号。 通过 list-style-type: none 删除 li 标签的默认样式 ......
使用Oracle中的序列（Sequence）来实现主键自增
案例描述：在Oracle中创建一张个人信息表，包含三个字段，id、name和age，其中id为自增主键 具体SQL编写如下所示： CREATE TABLE personal_info ( id NUMBER(10) NOT NULL, name VARCHAR2(50) NOT NULL, age ......
深度学习—损失函数专题
损失函数概念 1、对于监督学习：估量神经网络模型的预测值和真实值的不一致的程度，衡量的是：在神经网络训练阶段，某个或若干个输入样本，在输出层上的预测值和真实值之间不一致的程度。 2、广义上（无监督）：衡量两个特征向量之间的差异程度/不一致程度/距离 3、作用：定义最终的损失值，是神经网络误差回传和权 ......
深度学习—神经网络优化
激活函数 作用：增加非线性因素 Relu激活函数，含GELU softmax激活函数：优势和劣势都无限扩大，每个都是自然数次方 sofrmax和sigmoid的区别： sigmoid激活函数： 每个神经元激活时只看自己激活前的值，不满足各个神经元激活后的输出值相加等于1的性质，个神经元之间是独立的。 ......
Java安全基础（Java反序列化漏洞专题-基础篇）
Java安全基础 序列化和反序列化 序列化：把Java对象转换为字节序列的过程 反序列化：把字节序列恢复为Java对象的过程 使用原因：用于传递 常用协议：XML&SOAP、JSON、Protobuf 使用方式如下：writeObject()、readObject()。（静态成员变量、transie ......
mybatis 自定义序列号
功能需求：每天的序列号从1开始，保留四位数，不足4位往前补0 1，新建一张表 CREATE TABLE `sequence` ( `day_id` date DEFAULT NULL COMMENT '账期', `name` varchar(50) COLLATE utf8mb4_bin NOT N ......
MySQL百万数据深度分页优化思路分析
业务场景 一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析，一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看，最常见的一种就是根据日期进行筛选。这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大，达到百万、千万条数据只是时间问题。 瓶颈再现 创建了一张user表，给create_time字段添加了 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（六）神经网络的基本骨架——nn.module的使用
torch.nn 是 pytorch 的一个神经网络库(nn 是 neural network 的简称)。 Containers torch.nn 构建神经网络的模型容器(Containers,骨架)有以下六个： Module Sequential ModuleList ModuleDict Par ......
python 小技巧, 如何统计序列中元素出现的频度
dict.fromkeys(data,0) 默认字典,把data里面的值作为key,赋值给0 Counter对象的most_common(3)取出出现频率最高的3个 读取文件, 用re.split("\W+",txt)非字符进行分割,再用Counter进行处理 ......