序列seq深度pytorch
R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使 ......
深度学习网络fine-tune原理研究 - 以卷积神经网络为例
一、什么是预训练模型（pre-trained model） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型，这里的数据集一般指大型数据集。比如 VGG16/19 Resnet Imagenet COCO 正常情况下，在图像识别任务中常用的VGG16/19等网络是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结 ......
极客时间「大师课·深度剖析 RocketMQ5.0」上线啦，欢迎免费领取！
从初代开源消息队列崛起，到 PC 互联网、移动互联网爆发式发展，再如今 IoT、云计算、云原生引领了新的技术趋势，消息中间件的发展已经走过了 30 多个年头。 目前，消息中间件在国内许多行业的关键应用中扮演着至关重要的角色。随着数字化转型的深入，客户在使用消息技术的过程中往往同时涉及交叉场景，比如同 ......
深度学习--初识GAN
深度学习--GAN网络 GAN是一种深度学习模型，全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）。它由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。 生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训 ......
Kotlin进阶指南 - Parcelable序列化
使用Kotlin期间，涉及到对象传递的时候，都需要使用到序列化，以前我习惯Serializable，但是Kotlin中有些框架必须使用Parcelable序列化方式，然后就学习了一下对象序列化插件（注解），毕竟插件效率高一些，有时间我会记录一下原始方法实现Parcelable的写法，最后…遇到一些问 ......
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量
动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量 创建数据 在当前目录的上一级目录创建csv文件，然后写入数据 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) # '..'表示上一级目录路径 data_file ......
深度学习自学看懂论文的网站
救命啊！深度学习代码看不懂怎么办啊？一个网站彻底解决！-人工智能/AI/机器学习_哔哩哔哩_bilibili GitHub - labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations: 🧑🏫 59 Implementations/tutori ......
win11+pytorch2.0+cuda11.7.1安装记录
起个坑，后面会开始更一些深度学习的内容，也好久没经营博客了。研0的生活鸭 使用的环境：暗影精灵9（win11+rtx4050，6999最低配那个） 1.Anaconda安装 网上教程一大把，这里就不贴了 2.cuda 11.7.1版本下载 这个下载也容易，一拉一大把，略 3.pytorch安装 co ......
深度学习--LSTM网络、使用方法、实战情感分类问题
深度学习--LSTM网络、使用方法、实战情感分类问题 1.LSTM基础 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），是RNN的一种，为了解决RNN存在长期依赖问题而设计出来的。 LSTM的基本结构： 2.LSTM的具体说明 LSTM与RNN的结构相比，在参数更新的过 ......
机器学习和深度学习的区别
机器学习和深度学习都属于人工智能领域，但它们有不同的方法和应用场景。 机器学习是一种利用统计学习算法让计算机模仿人类的学习过程来实现智能化的技术。机器学习的主要思想是从大量的数据中发掘规律和模式，然后将这些规律和模式应用到新的数据中进行预测和决策。聚类，聚合 深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层 ......
深度研究：接连创造高估值、高增长神话的PLG
组织架构不匹配、权责分配不清晰以及团队协作无机制是推进PLG业务面临的三大核心挑战，而安全软件公司Snyk以其指数级营收和估值增长的成功实践证明，构建合适且高效团队是助力PLG创新实现高速增长的关键，其经验值得借鉴。本文将通过分析Synk如何构建起全能型跨职能团队，如何定义PLG团队核心权责，以及如 ......
【动手学深度学习】第四章笔记：多层感知机、权重衰减、暂退法、数值稳定性和模型初始化、环境和分布偏移
为了更好的阅读体验，请点击这里 4.1 多层感知机 4.1.1 隐藏层 由于仿射变换中的线性是一个很强的假设，因此导致了线性模型可能会不适用。线性意味着单调假设：任何特征的增大都会导致模型输出的增大或者模型输出的减小。 但是违反单调性的例子比比皆是。除此之外，分类任务中，仅依托像素强度分类也很不合理 ......
深度学习--RNN实战与存在问题
深度学习--RNN实战与存在问题 时间序列预测 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from matplotlib import pyplot as plt #数量 num ......
深度学习--RNN基础
深度学习--RNN基础 RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 RNN表示方法 1.编码 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 表 ......
最长不下降子序列
最长不下降子序列 给定一个长度为 $N$ 的整数序列：$A_1,A_2, \ldots ,A_N$。 现在你有一次机会，将其中连续的 $K$ 个数修改成任意一个相同值。 请你计算如何修改可以使修改后的数列的最长不下降子序列最长，请输出这个最长的长度。 最长不下降子序列是指序列中的一个子序列，子序列中 ......
Java序列化和反序列化
一、序列化和反序列化 1、含义 序列化就是内存中的对象写入到IO流中，保存的格式可以是二进制或者文本内容。反序列化就是IO流还原成对象。 2、用途 （1）传输网络对象 （2）保存Session 二、Java序列化演示 1、序列化 java.io.ObjectOutputStream代表对象输出流 ......
pytorch自定义或自组织数据集
import os from pathlib import Path from typing import Any, Callable, Optional, Tuple import numpy as np import torch import torchvision from PIL impor ......
C# 序列化与反序列化XML文件
1 //整理输出数据 2 List<RowData> lisOutputData = new List<RowData>(); 3 foreach (var item in dicAssist.Keys) 4 { 5 string key = item + dicAssist[item]; 6 fo ......
使用PyTorch和Flower 进行联邦学习
本文将介绍如何使用 Flower 构建现有机器学习工作的联邦学习版本。我们将使用 PyTorch 在 CIFAR-10 数据集上训练卷积神经网络，然后将展示如何修改训练代码以联邦的方式运行训练。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/8d05a12c208c4f49 ......
2：如何反序迭代一个序列（字符串，列表，元组）
seq='hello world'#1:内置函数reversed(),for循环遍历for s in reversed(seq): print(s,end='')print()#2:range()生成反序索引,for循环从反序的最后索引遍历到最开始的索引，下标一个一个取出for s in range ......
Retrofit 在 JSON 反序列化的时候提示 UnrecognizedPropertyException 异常
提示的异常信息如下： java.lang.RuntimeException: com.fasterxml.jackson.databind.exc.UnrecognizedPropertyException: Unrecognized field "new_user" (class com.osse ......
23-4-24--子序列--最长连续递增子序列
给定一个顺序存储的线性表，请设计一个算法查找该线性表中最长的连续递增子序列。例如，(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)中最长的递增子序列为(3,4,6,8)。 输入格式: 输入第1行给出正整数n（≤105）；第2行给出n个整数，其间以空格分隔。 输出格式: 在一行中输出第一次出现的最长连续递增 ......
java反序列化（五） JNDI注入
JNDI注入 前置知识 JNDI JNDI (Java Naming and Directory Interface) 是一个应用程序设计的 API，为开发人员提供了查找和访问各种命名和目录服务的通用、统一的接口。可以通过字符串来锁定一个对象 JNDI 支持的服务主要有以下几种： RMI (JAVA ......
java反序列化（五） JNDI注入
JNDI注入 前置知识 JNDI JNDI (Java Naming and Directory Interface) 是一个应用程序设计的 API，为开发人员提供了查找和访问各种命名和目录服务的通用、统一的接口。可以通过字符串来锁定一个对象 JNDI 支持的服务主要有以下几种： RMI (JAVA ......
Python学习笔记--json序列化时间报错-改源码
问题：转换时间报错 执行代码为： import json from datetime import date,datetime d = {"time1":date.today(),"time2":datetime.today()} res = json.dumps(d) # 报错 TypeError ......
易基因：ChIP-seq等揭示热休克转录因子A1b调控植物高温胁迫响应的分子机制｜应激反应
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。 在拟南芥中，热休克转录因子A1b（HEAT SHOCK TRANSCRIPTION FACTORA1b，HSFA1b）通过影响种子产量来调控对环境胁迫的抗性。HSFA1b是生殖适应性的决定性因素，这种调控机制怎么形成的呢？ 2018年， ......
Pytorch可视化热力图
可视化热力图可以有两种方式： 1）特征图可视化，将各通道特征的最大值作为热力图像素值，进行可视化——可以参考博客，一种比较灵活的特征图保存方式 2）根据梯度值结合特征图计算热力图，热力图的显示的重点是梯度高的地方，也是网络关注的重点 基于梯度进行热力图可视化有一些工作，如grad-cam，也有一些开 ......
深度学习--实战 ResNet18
深度学习--实战 ResNet18 ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层。但是这里的网络深度指的是网络的权重层，也就是包括池化，激活，线性层。而不包括批量化归一层，池化层。 模型实现 import torch from torch import nn imp ......
深度学习--实战 LeNet5
深度学习--实战 LeNet5 数据集 数据集选用CIFAR-10的数据集,Cifar-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含 60000 张 32 X 32 的 RGB 彩色图片，总共 1 ......
求解带有限重的三维装箱问题——启发式深度优先搜索算法
引子 在这篇文章中，只考虑了尺寸的限制，没有加入重量限制。加入重量限制后，主要思路有两个关键点： 1、在简单块和复合块生成的时候，记录块的重量。 2、在填充块的时候，记录装箱过程中的总重量，达到限重则不进行填充。 代码： import copy from itertools import produ ......