序列seq深度pytorch
【dp的二分优化】NO300 最长递增子序列
【dp的二分优化】300. 最长递增子序列 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1： 输入：nums ......
2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。 给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 由于答案可能非常大，请返回对 109
2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。 给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。 子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素， 但不改变剩下元素的 ......
赋值/浅拷贝/深度拷贝
/* 一: 赋值 二: 浅拷贝 二: 深拷贝 */ 一: 赋值 # 赋值 if __name__ == '__main__': dict1 = {'user':'Tom','num':[1,2,3]} # 直接赋值: 引用对象 dict2 = dict1 print("dict1: 0x%x" %i ......
PyTorch常用操作
数据集加载 1. 网络数据集 加载数据集：https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transfor ......
C# 序列化操作类
using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary; using System ......
深度特征融合相关论文（后续更新）
FCN：Fully convolutional Networks for Semantic Segmentation — CVPR2015 ResNet：Deep Residual Learning for Image Recognition — CVPR2016 FPN：Feature pyram ......
将时间序列转换为分类问题
本文将以股票交易作为示例。我们用 AI 模型预测股票第二天是涨还是跌。在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备。我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。 在本文中，我们将遵循 CRISP-DM 流程模型，以便我们采用结构化方法来解决业务案例。CR ......
Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......
xml 序列化
using System.Text; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; var p = new Person { Id = 1, Name = "Furion", Items = new List<string> { "Furion" ......
【深度学习基础】使用libtorch部署pytorch训练的网络
下载安装配置：https://pytorch.org/cppdocs/installing.html 小例程：https://pytorch.org/cppdocs/frontend.html 官方：https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_To ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......
Shiro1.2.4反序列化漏洞
Shiro1.2.4反序列化漏洞 一、JRMP协议 JRMP全称为Java Remote Method Protocol，也就是Java远程方法协议。是RMI（Remote Method Invocation）工作的底层协议。 二、漏洞原理 Apache Shiro 1.2.4及以前版本中， ......
[ML&DL] 深度学习的实践层面
深度学习的实践层面 训练集 验证集 测试集 过程 神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程，一般先提出idea，然后编码实现、测试，根据测试结果再次调整思路...... 分组与比例 数据集通常分为3个部分：训练集、验证集和测试集。 训练集用于训练模型的参数。 验证集用于选择最好的模型。 测试集用于评估 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
关于深度思考
对任何领域要达到专家水平境界是一个非常困难的事情。对多数人而言，首要的是理解摆在他们面前的大量工作，并通过学习并获得直觉感悟，这些感悟促成了见识、格局的增长。 自我境界（含见识、格局）的提升是一个漫长的过程，且是一个无法自我衡量的过程。但从大部分的生涯中总一下，其过程符合一下曲线： 但，本次我想讨论 ......
怎样制作从负数开始的序列号
在使用条码标签软件时，有的用户除了批量制作条码或二维码，也会制作一些序列号。我们通常用到的序列号都是0、1、……、8、9这种的，但是如果需要的序列号是从负数开始，像“-10、-9、-8、……0、1、2、3…”这种的（如下图），要怎么实现呢？下面我们演示一下在条码标签软件中制作从负数开始的序列号的具体 ......
Fastjson反序列化漏洞
Fastjson反序列化漏洞 一、Fastjson介绍 1、什么是fastjson？ fastjson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将JavaBean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。 2、fastjson的优点 速度快 ......
【LeetCode动态规划#14】子序列系列题（最长递增子序列、最长连续递增序列、最长重复子数组、最长公共子序列）
最长递增子序列 力扣题目链接(opens new window) 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1 ......
深度了解group分组查询
使用group by的简单例子 group by 工作原理 group by + where 和 group by + having的区别 group by 优化思路 group by 使用注意点 一个生产慢SQL如何优化 1. 使用group by的简单例子 group by一般用于分组统计，它表 ......
Fastjson反序列化漏洞
Fastjson反序列化漏洞 一、Fastjson介绍 1、什么是fastjson？ fastjson是阿里巴巴的开源JSON解析库，它可以解析JSON格式的字符串，支持将JavaBean序列化为JSON字符串，也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。 2、fastjson的优点 速度快 ......
【动手学深度学习】第五章笔记：层与块、参数管理、自定义层、读写文件、GPU
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。 5.1 层和块 事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152 架构就有数百层，这些层是由层组（groups of layers）的 ......
PyTorch保存模型断点以及加载断点继续训练
在训练神经网络时，用到的数据量可能很大，训练周期较长，如果半途中断了训练，下次从头训练就会很费时间，这时我们就想断点续训。 一、神经网络模型的保存，基本两种方式：1. 保存完整模型model， torch.save(model, save_path) 2. 只保存模型的参数， torch.save( ......
关于深度学习中的两个概念weights和checkpoint
WEIGHT和checkpoint都是深度学习中的概念，但它们的含义和作用有所不同。 WEIGHT通常指的是神经网络中的参数。在训练过程中，神经网络的参数会不断更新以提高模型的准确性。这些参数通常被存储在称为“权重”的数组中。因此，当我们保存模型的权重时，我们实际上是将神经网络的参数保存到文件中，以 ......
一棵广度和深度都未知的树，存储于数据库的表中，节点存储顺序随机...
public class DeleteNode { public static void main(String[] args) { Node node = new Node(1, 1, "aa"); Node node1 = new Node(2, 3, "bb"); Node node2 = n ......
深度学习--GAN实战
深度学习--GAN实战 DCGAN import torch from torch import nn, optim, autograd import numpy as np import visdom import random #用python -m visdom.server启动服务 h_di ......
2. 例子--深度学习
构建一个简单的网络，先从线性函数开始： 1. 从输入 >输出的映射 图片（32*32*3=3072） 经过 f(xi|W)+b 映射 每个类别的得分 我们来解析一下这个映射函数：f(xi|W)=Wx+b a: xi 是输入的参数，在此例中就是图片像素点矩阵（32*32*3=3072），根据计算机的存 ......
【剑指 Offer】 37. 序列化二叉树
【题目】 请实现两个函数，分别用来序列化和反序列化二叉树。你需要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为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。提示：输入输出格式与 LeetCode 目前使用的方式一致， ......
初识--深度学习
所谓深度学习，其实也是机器学习中的一部分，而且更加突出了“学习”的概念，去学习什么样的特征组合是最合适的。 机器学习的流程是：数据获取，特征工程，建立模型，评估应用。所谓深度学习，不要把他当成一种算法，你要把他当成一种提取特征的工具，由于特征之间不同的组合，所以造成了神经网络的计算量十分庞大。机器学 ......
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性 骰子生产的合格性可以用概率来表达，比如每个面出现的概率大概都是1/6。 import torch from d2l import torch as d2l from torch.distributions import multinomial # 多次 ......