序列seq深度pytorch
求解三维装箱问题的启发式深度优先搜索算法(python)
⭐️ 问题描述 给定一个容器(其体积为V VV) 和一系列待装载的箱子，容器和箱子的形状都是长方体。问题的目标是要确定一个可行的箱子放置方案使得在满足给定装载约束的情况下，容器中包含的箱子总体积S SS尽可能的大，即填充率尽可能的大，这里填充率指的是S / V ∗ 100 % S/ V * 100\ ......
批量更新Postgresql的序列
序列（sequence）是 PostgreSQL 中的一种对象，用于生成自动递增的唯一标识符。通常，序列会与表的自增主键一起使用，以确保每个新插入的行都有一个唯一的标识符。在某些情况下，可能需要更新序列的值： 从另一个数据库中导入数据，自增列的值也从原来的数据中导入。导入的过程中，目标数据库的序列不 ......
AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍
要学习Pytorch，需要掌握以下基本知识： 编程语言：Pytorch使用Python作为主要编程语言，因此需要熟悉Python编程语言。 线性代数和微积分：Pytorch主要用于深度学习领域，深度学习是基于线性代数和微积分的，因此需要具备线性代数和微积分的基础知识。 机器学习基础知识：了解机器学习 ......
关于不同采样率中序列扫描相位不稳的解决方案
在50M的采样系统中，因为100M的系统时钟和50M的ADC采样data有固定的相位关系，所以不需要特别处理，只需要把FIFO复位信号在两个采样点的最中间拉低确保不在stb附近拉低就不存在相位不稳的问题 但是在其他采样率中，例如57M的采样频率下，100M的采样时钟和57M的采样data有4种相位关 ......
深度学习--魔法类nn.Module
深度学习--魔法类nn.Module 作用 #pytorch 封装了一些基本的网络类，可以直接调用 #好处： 可以直接调用现有的类 容器机制：self.net = nn.Sequential() 参数返回：list(net.parameters())[0].shape #返回对应的参数的shape ......
深度学习--初识卷积神经网络
深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代，正确率达到99.2% 5/6层 输入层：32*32 第一层：卷积层 6@28*28 第二层：下采样层 6@14*14 第三层：卷积层 16@10*10 第四层：下采样层 16@5*5 第五层：全连接层 120 第六层：全连接层 84 输出层 ......
day 55 392. 判断子序列 |
给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。 示例 1： 输入：s = "abc", t = "ahbgdc" 输出： ......
day 53 1143.最长公共子序列 | 1035.不相交的线 | 53. 最大子序和
给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 ......
极客时间「大师课·深度剖析 RocketMQ5.0」上线啦，欢迎免费领取！
2022 年，RocketMQ 5.0 的正式版正式发布，相对于 RocketMQ 4.0，架构走向云原生化，并且覆盖了更多的业务场景。想要掌握最新版本 RocketMQ 的应用，就需要进行更加体系化的深入了解。 ......
时间序列预测(零)--简介
时间序列预测可以称得上是一个及其普遍的一个算法问题，解决的方法也比较成熟，你可能第一时间想到的就是AR模型，以及各种自回归模型。然后xgboost似乎也能做时序问题，只是将原有的问题当成回归问题即可，某种意义上可解释性也能够得到一定的满足。再然后就是GRU、LSTM这类循环神经网络，借鉴自NLP中使 ......
深度学习--卷积神经网络基础
深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和，这样不仅可以减少模型的参数数量，还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作（I ......
动手深度学习pytorch 5-7章
深度学习计算 1. 块提供的基本功能： 1. 输入数据作为前向传播函数的参数 2. 通过前向传播函数生成输出 3. 计算其输出关于输入的梯度 4.存储和访问前向传播计算所需的参数 5. 根据需要初始化模型参数 2. Sequential 类 1. 将块逐个追加到列表中的函数 2. 前向传播函数，用于 ......
Java性能优化之序列化优化
1、Java 序列化及其缺陷 Java 提供了一种序列化机制，这种机制能够将一个对象序列化为二进制形式（字节数组），用于写入磁盘或输出到网络，同时也能从网络或磁盘中读取字节数组，反序列化成对象，在程序中使用。 JDK 提供的两个输入、输出流对象 ObjectInputStream 和 ObjectO ......
深度学习样本绘制注意事项
在绘制深度学习样本的时候，部分初学者总是用绘制监督分类样本的方法绘制深度学习样本，在图像上随意绘制样本，这种绘制样本的方法不适用于深度学习样本绘制。 如下为错误的示例： 深度学习样本绘制应遵循“全、多、精”三个原则： 样本子区域选取，应该全面覆盖多种地物类型。 绘制样本尽可能地多，推荐绘制子区域内8 ......
已知n个数的入栈序列，求一共有多少种出栈序列 (卡特兰数)
已知$n$个数的入栈序列，求一共有多少种出栈序列 这个经典问题有两种解法。 解法一： 设$f(x)$为$x$个数入栈后，再全部出栈的序列数量 假设我们有$4$个数$a,b,c,d$, 我们来看$a$的出栈顺序. 假如$a$第一个出栈，那么后面还有$3$个数没有出栈，因此方法数是$f(3)$. 假设$ ......
json反序列化：Jackson中将下划线和大写字母的JSON键反序列化为驼峰命名的Java对象属性
new ObjectMapper().readValue(paramJsonStr, xx.class) ......
json序列化：jackson将驼峰命名转下划线并大写
Java类 import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Builder; import lombok.Data; import lombok ......
Windows/Linux 获取 Mac 地址和 CPU 序列号实现
通过命令查看 MAC 地址： (1). Windows：打开命令提示符 (cmd.exe)，运行 ipconfig/all 命令，执行结果如下所示：如果计算机上有多个网络设备 (无论物理或虚拟)，则会有多组信息及 MAC 地址，需辨识相应的设备。 (2). Linux：第一种方法运行 ifconfi ......
时间序列预测相关技术的实现构建
1. 构建数据库 2.掌握基于机器学习的基本方案 3.搭建并使用机器学习的应用平台 1. 构建数据库 时间序列专门的数据库InfluxDB https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.7/ 时间序列数据平台，开发人员可以在该平台上构建物联网、分析和云应用程序。 2 ......
rpc学习--替换rpc序列化协议为json
rpc概念：RPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。 示例代码： package main import ( "encoding/json" ......
sass样式穿透，深度作用选择器, 父选择器
scss .el-input-number { ::v-deep #inputNumber { text-align: left; } } css .el-input-number >>> #inputNumber { text-align: left; } & a { font-weight: b ......
02 | 产生0，1，2...的序列大致有几种方法
1.写死的for循环 2.生成序列和打印序列分开(占据极大的内存) 3.用static来实现（缺点：引入了全局的状态） 4.用类来实现（缺点：编写类定义太麻烦） 5.使用 lambda 闭包init 6.使用协程 注意，此处的协程类是需要自己的实现的。 ......
短序列blastn空白输出问题
在本地使用blastn做序列比对时，若序列长度太短，比如长度不足30bp，是不会有任何比对结果输出的，之前也遇到过这个问题。今天逛论坛看到了，解决办法是指定参数-task，执行网页blast模式,亲测可用。 eg : blastn -query test.fa -db db_blast -evalu ......
3_transforms (pytorch tutorial)
Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例） Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的： my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话 ......
剑指 Offer 33. 二叉搜索树的后序遍历序列（java解题）
leetcode《图解数据结构》剑指 Offer 33. 二叉搜索树的后序遍历序列（java解题）的解题思路和java代码，并附上java中常用数据结构的功能函数。 ......
基于深度强化学习(DQN)的迷宫寻路算法
QLearning方法有着明显的局限性，当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值，而当状态和动作时高维连续时，该方法便不太适用。可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题，通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值。DL是解决参数学习的有效方法，可以通过引进D ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（二）加载数据
Pytorch加载数据初认识 pytorch 中加载数据主要涉及两个类：Dataset 和 Dataloader。 Dataset 提供一种方式去获取数据及其label Dataloader 为网络提供不同的数据形式 Dataset Dataset 实现的功能： 获取每个数据及其label 获取数据 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（一）环境配置及安装
管理虚拟环境 不同的项目需要不同的环境，Anaconda集成的conda包可以创建不同的环境并进行隔离。 打开 Anaconda Promp，创建环境，其中 pytorch 为创建的环境名： conda create -n 虚拟环境名 python=版本 启动环境 conda activate 虚拟 ......