序列seq深度pytorch

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 原文出处：拓端数据部落公众号 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们使用了专门针对客户的多元时间序列数据设计的神经网络框架，拟合单隐层 ......

题目描述 给出两个序列 pushed 和 poped 两个序列，其取值从 1 到 n(n≤100000)。已知入栈序列是 pushed，如果出栈序列有可能是 poped，则输出 Yes，否则输出 No。为了防止骗分，每个测试点有多组数据。 输入格式 第一行一个整数 q，询问次数。 接下来 q 个询问 ......

深度学习--数学运算符 基础运算符 加减乘除 import torch a=torch.randint(1,10,[2,2]) b=torch.randint(1,10,[2,2]) print(a) #tensor([[9, 7],[5, 8]]) print(b) #tensor([[2, 4] ......

题目描述 定义如下规则： 空串是「平衡括号序列」 若字符串 S 是「平衡括号序列」，那么[S] 和(S) 也都是「平衡括号序列」 若字符串 A 和 B 都是「平衡括号序列」，那么 AB（两字符串拼接起来）也是「平衡括号序列」。 例如，下面的字符串都是平衡括号序列： ()，[]，(())，([])，( ......

#include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N=1e5+10; int n,m; int h[N],e[N],ne[N],idx; int d[N];//入线 int ......

一、背景介绍¶ 本节是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。 AG News（AG's News Topic Classification Dataset）是一个广泛用于文本分类任务的数据集，尤其是在新闻领域。该数据集是由AG's ......

深度学习--PyTorch维度变换、自动拓展、合并与分割 一、维度变换 1.1 view/reshape 变换 ​ 这两个方法用法相同，就是变换变量的shape，变换前后的数据量相等。 a=torch.rand(4,1,28,28) a.view(4,28*28) #tensor([[0.9787, ......

pytorch的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Pytorch的张量和numpy中的array很类似。 本节我们主要介绍张量的数据类型、张量的维度、张量的尺寸、张量和numpy数组等基本概念。 张量的数据类型和numpy.array基本一一对应，但是不支持str类型。 一般神经网络建 ......

回顾 Catalan 数 $$ C = z(1 + C)^2, $$ 根据 Lagrange 反演, 我们有 $$ z^n^k = \frac{k}{n}[t^{n-1}] (1+t)^{2n+k-1} = \frac{k}{n} \binom{2n+k-1}{n+k}. $$ 考虑计数随机二叉树有 ......

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。 2021年03月02日，杜克大学医学中心的分子遗传学和微生物学系Stacy M. Horner教授团队在《Cell Reports》（IF: 9.995）杂志发表了题为“Post-transcriptional regulation o ......

怎么全天下就我没见过？被薄纱了/ll 还是考虑从朴素的 DP 入手优化。不难发现对于固定的 $i$，相邻的 $dp_{i,j}$ 的差要么是 $0$ 要么是 $1$，也就是说从压位的考虑角度可能很有前途。因此我们转而维护 $dp_{i,j}$ 的差分数组 $v_{i,j}=dp_{i,j}-dp_{ ......

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。 ......

题面传送门 为啥大家都会这个科技？ 首先我们有一个比较愚蠢的dp：设 $f_{i,j}$ 表示第一个序列到第 $i$ 位，第二个序列到第 $j$ 位，最长公共子序列的长度。这样做是 $O(n^2)$ 的。 如果你做过 dp 套 dp 你应该可以发现 $f_{i,j}$ 行差分是只有 $01$ 的，我 ......

这题虽然只有100的分值，但是我觉得它涉及到的东西还蛮多的，写个随笔记录一下。 题目 <?php # 当前目录中有一个txt文件哦 error_reporting(0); show_source(__FILE__); include("check.php"); class EeE{ public $ ......

深度学习--PyTorch定义Tensor 一、创建Tensor 1.1未初始化的方法 ​ 这些方法只是开辟了空间，所附的初始值（非常大，非常小，0），后面还需要我们进行数据的存入。 torch.empty()：返回一个没有初始化的Tensor，默认是FloatTensor类型。 #torch.em ......

深度学习显卡的选择： 1、选择算力在5.0以上的 在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络。算力越高，计算能力越强。 2、尽量选择大显存 显存越高，意味着性能越强悍。特别是对于CV领域。 3、GPU几个重要的参数 显存带宽：代表GPU芯片每秒与显存交换的数据大小，这个值等于显存位宽＊工作频率，单 ......

问题描述 pytorch 报错 No module named 'nn' 如果你 import torch 没问题，而 import torch.nn时出现问题，你可能命名使用了一个名字为 torch.py 文件，由于 torch.py 文件与系统的 torch.py 文件重名，所以会触发该问题，将 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32188 原文出处：拓端数据部落公众号 单位根的随机性趋势与协整关系对实证分析中时间序列的影响是不容小觑的。检验的目的在于更好的分辨数据特性、甄选模型，以达到或能预测或能证实因果关系或否定以上两者的结果。 单位根检验 基本思路 在进行时间序列分析时 ......

本文对接触到的深度学习相关内容做一个梳理。 一、深度学习 1. 深度学习是什么 深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一个研究方向，而机器学习属于人工智能（AI， Artificial Intelligence）的范畴，人工智能是研究、开发用于模拟、延 ......

方法一： #include <iostream> #include <queue> using namespace std; //排序模拟，tle做法 int now1[100000],now2[100000]; int main() { int n; priority_queue<int,vect ......

1.算法描述 fastaread fastaread函数是matlab生物信息学工具箱内置的一个函数，给我们的使用上带来了巨大的方便。对于基因DNA序列，转录RNA序列和表达蛋白序列的读取非常方便。 使用语法为： p53nt = fastaread('p53nt.txt') % p53nt.txt ......

#include <iostream> #include <stack> using namespace std; int q,n,a[100000],b[100000],num; int main() { cin>>q; stack<int>s; for(int j=0;j<q;++j){ cin ......

有 n 个同学（编号为 1 到 n ）正在玩一个信息传递的游戏。在游戏里每人都有一个固定的信息传递对象，其中，编号为 i 的同学的信息传递对象是编号为 Ti​ 的同学。 游戏开始时，每人都只知道自己的生日。之后每一轮中，所有人会同时将自己当前所知的生日信息告诉各自的信息传递对象（注意：可能有人可以... ......

题目描述 定义如下规则： 空串是「平衡括号序列」 若字符串 S 是「平衡括号序列」，那么 [S] 和 (S) 也都是「平衡括号序列」 若字符串 A 和 B 都是「平衡括号序列」，那么 AB（两字符串拼接起来）也是「平衡括号序列」。 例如，下面的字符串都是平衡括号序列： ()，[]，(())，([]) ......

dna序列数据处理通常包括以下步骤： 数据预处理：首先，需要对原始dna序列数据进行预处理。其中包括测序错误的纠正、碱基质量过滤和去除低质量序列等。这个阶段是非常重要的，因为数据预处理的质量直接影响后续的特征提取和模型学习。 特征提取：在dna序列分析中，会涉及到许多不同的特征提取方法。例如，可以从 ......

当然可以！kraken是一种流行的高效序列分类器，使用 k-mer （k个连续碱基组成的子串）方法对不同分类下的序列进行分类。以下是kraken序列分类算法简要说明： 数据预处理 首先，kraken会将参考数据库中的序列分割为固定长度的 k-mers，这些k-mer会被记录到一个查询表中。 样品序列 ......

缓冲流 缓冲流, 也叫高效流, 按照数据类型分类： 字节缓冲流：BufferedInputStream，BufferedOutputStream 字符缓冲流：BufferedReader，BufferedWriter 缓冲流的基本原理，是在创建流对象时，会创建一个内置的默认大小的缓冲区数组，通过缓冲 ......

这篇文章介绍一下php反序列化漏洞 0x00、序列化与反序列化 1、序列化与反序列化概念 序列化就是将 对象object、字符串string、数组array、变量等，转换成具有一定格式的字符串，方便保持稳定的格式在文件中传输，以便还原为原来的内容。 形象点描述序列化与反序列化的过程： 就相当于搬家过 ......

title: javasec(四)序列化与反序列化基本原理 tags: javasec 反序列化 categories: javasec cover: 'https://blog-1313934826.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/blog-images/1.jpeg' f ......

这篇文章介绍 URLDNS 就是ysoserial中⼀个利⽤链的名字，但准确来说，这个其实不能称作“利⽤链”。因为其参数不是⼀个可以“利⽤”的命令，⽽仅为⼀个URL，其能触发的结果也不是命令执⾏，⽽是⼀次DNS请求。ysoserial 打包成jar命令 mvn clean package -Dski ......