序列seq深度pytorch
Pytorch数据操作
1.Pytorch中tensor的生成与访问 可以使用arange()创建一个张量：如，torch.arange(12)创建0开始的前12个整数： 除非特殊指定，否则新的张量将存放在内存中，并采用CPU计算。 可以使用reshape()来改变张量的形状： 注意，reshape()的发起者是一个张量， ......
集合、序列、链表进行过滤排序
C# 有Linq对list等数据的排序过滤等操作 java有stream() php也有第三方库phpLinq,或array_filter()也行。 ..... 它们都是，配合一个方法或函数（可以匿名函数和lambda表达式），进行过滤. 相关 ： https://www.bilibili.com/ ......
2023.5.5 《动手学深度学习》第3、4章
今天继续学习《动手学习深度学习》第3章：线性神经网络、第4章：多层感知机，今天学到的内容主要有这两章的概念，另外，完成了Kaggle房价预测的代码复现（Kaggle_HousePricePrediction.ipynb）。 一、理论部分： 1、概念解释： 超参数：可以调整但不在训练过程中更新的参数称 ......
P4093[HEOI2016/TJOI2016]序列
P4093[HEOI2016/TJOI2016]序列 题目描述 佳媛姐姐过生日的时候，她的小伙伴从某宝上买了一个有趣的玩具送给他。 玩具上有一个数列，数列中某些项的值可能会变化，但同一个时刻最多只有一个值发生变化。现在佳媛姐姐已经研究出了所有变化的可能性，她想请教你，能否选出一个子序列，使得在任意一 ......
Django框架——ajax补充、多对多三种创建、序列化组件、批量操作数据、分页器
ajax补充说明 主要是针对回调函数args接收到的响应数据 1.后端request.is_ajax() 用于判断当前请求是否由ajax发出 2.后端返回的三板斧都会被args接收不再影响整个浏览器页面 3.选择使用ajax做前后端交互的时候 后端一般返回的都是字典数据 user_dict = {' ......
392判断子序列
1.初始化动态数组，加边界，所有从t超界的位置找一个字母一定是找不到的，所以设为边界值即代表无穷大。 2.预处理：因为如果t现在位置找不到所找字母则从t后一位开始找，所以 f[i][j]=f[i+1][j]//同时从后往前更新数组（t[i]!=j）f[i][j]=i//t[i]==j 3.按s的字母 ......
基于原子范数的深度展开网络实现
本文对现有的毫米波雷达-DOA估计方法进行了梳理，包括子空间分解、子空间你和、压缩感知（在网、离网和无网模型）；并重点对原子范数类压缩感知方法进行了实现和突破，主要突破点在于将原子范数理论和深度展开理论结合，解决了现有原子范数DOA估计求解的缺陷，旨在为线谱估计理论研究提供新的思路。 ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......
Pytorch-模型的保存/复用/迁移
模型的保存与复用 模型定义和参数打印 # 定义模型结构 class LenNet(nn.Module): def __init__(self): super(LenNet, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( # [batch, 1, 28, 28 ......
Pytorch模型的保存/复用/迁移
模型的保存与复用 模型定义和参数打印 # 定义模型结构 class LenNet(nn.Module): def __init__(self): super(LenNet, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( # [batch, 1, 28, 28 ......
[Leetcode] 0674. 最长连续递增序列
674. 最长连续递增序列 题目描述 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l ）确定，如果对于每个 l ，都有 nums[i] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r ......
python3.9（anaconda）+pytorch（GPU）
1.新建一个python环境 安装anaconda 5.0.1 安装名为TorchGPU的conda虚拟环境 conda create -n TorchGPU python==3.9 最终效果 conda env list 出错 在如下页面添加conda环境后，解释器列表里没反应 关于错误的链接 h ......
优化算法-从梯度下降到深度学习非凸优化
一、数学优化 1.1 定义 Mathematical Optimization（数学优化）问题，亦称最优化问题，是指在一定约束条件下，求解一个目标函数的最大值（或最小值）问题。 根据输入变量 𝑿 的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题． 在连续优化问题中，根据是否有变量 ......
无CUDA安装PyTorch
1.官网选择 2.加国内镜像快速下载 pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.验证是否安装成功 import torch print(torch.__version ......
2023.5.4 《动手学深度学习》第1、2章
今天开始学习李沐的《动手学深度学习》，开贴记录一下。 今天学到的知识点包括： 一、理论部分 1、有监督学习、无监督学习和半监督学习； 二、Python和Pytorch模块、函数 1、os 模块 2、pandas 模块 三、涨知识 一、理论部分 1、有监督学习、无监督学习和半监督学习 有监督学习：每一 ......
【动手学深度学习】第十二章笔记：异步计算、数据并行
为了更好的阅读体验，请点击这里 12.1 编译器和解释器 原书主要关注的是命令式编程（imperative programming）。Python 是一种解释性语言，因此没有编译器给代码优化，代码会跑得很慢。 12.1.1 符号式编程 考虑另一种选择符号式编程（symbolic programmin ......
基于深度学习的水果检测与识别系统（Python界面版，YOLOv5实现）
本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理，同时提供Python实现代码、训练数据集，以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类，用... ......
Python 利用 Pytorch 获取当前GPU信息
import torch def get_gpu_info(): device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") if device.type == "cuda": # 获取当前GPU名字 gpu_name ......
Django内置序列化组件(drf前身)和批量操作数据加上分页器
目录 一、django内置序列化组件(drf前身) 这里的内置序列化组件，其实就是实现将后端数据，存放到字典中或是存放到列表中有序输出。 方式一 这里是我们用JsonResponse模块自己实现的代码 '''前后端分离的项目 视图函数只需要返回json格式的数据即可''' from app01 im ......
基于深度神经网络的图像分类与训练系统（MATLAB GUI版，代码+图文详解）
本博客详细介绍了基于深度神经网络的图像分类与训练系统的MATLAB实现代码，包括GUI界面和数据集，可选择模型进行图片分类，支持一键训练神经网络。首先介绍了基于GoogleNet、ResNet进行图像分类的背景、意义，系统研究现状及相关算法。然后展示了系统的界面演示效果，包括选择图片分类、选择文件夹... ......
PHP序列化与反序列化（pop链）
构造思想 构造一条完整的pop链要有头有尾，头一般是从传参的地方开始并反序列化，尾是可以达到攻击或获取数据的·口子，比如eval,include等可以执行或者包含读取。有了头又有了尾，就要通过魔术方法把它们连接起来。 魔术方法 __construct() 创建对象时触发__destruct() 对象 ......
windows 配置 cuda pytorch
1. 进入 https://pytorch.org，依次选择 PyTorch Build -> Your OS ->Package ->Language ->Compute Platform，然后会生成安装命令或下载链接，执行或下载安装即可 如果没有 GPU，Compute Platform 选 C ......
通信协议之序列化
转：http://blog.chinaunix.net/uid-27105712-id-3266286.html?page=2 通信协议可以理解两个节点之间为了协同工作实现信息交换，协商一定的规则和约定，例如规定字节序，各个字段类型，使用什么压缩算法或加密算法等。常见的有tcp，udo，http，s ......
时间序列bp自回归神经网络预测matlab程序代码 ，含最佳 自回归阶数和最佳隐层节点数的确定。
时间序列bp自回归神经网络预测matlab程序代码 ，含最佳 自回归阶数和最佳隐层节点数的确定。代码直接运行即可，数据excel格式。 ID:9570629463663294 ......
关键词：光伏聚类 K-means聚类 时间序列
关键词：光伏聚类 K-means聚类 时间序列编程语言：matlab 主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，在此基础上，基于Kmeans算法，对该大规模场景进行聚类，从而实现大规模场景的削减，最后，依 ......
有序序列合并
题目链接 有序序列合并 学归并排序之前练习 题解 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a1[1010], a2[1010], a[2020]; int main() { int n, m; cin>>n>>m; for(int i=1; ......