序列seq深度pytorch
python反序列化
这篇文章介绍python反序列化。 0X00 前言 本篇文章搬运大佬k0rz3n的研究文章，写的特别好，存下来学习一下。 0X01 Python 的序列化和反序列化是什么 Python 的序列化和反序列化是将一个类对象向字节流转化从而进行存储和传输，然后使用的时候再将字节流转化回原始的对象的一个过程 ......
一个使用公式化序列分类的EAL学术写作辅助环境
一个使用公式化序列分类的EAL学术写作辅助环境 (An assistive environment for EAL academic writing using formulaic sequences classification) ★★实验结果实验组、对照组和两维度分析： 对照组学生：使用短语库； ......
SpringBoot中的RedisTemplate的序列化
在SpringBoot的项目中，可以通过引入spring-data-redis包来获得对redis的支持，其中RedisTemplate又是使用这些API的入口。在pom文件可以通过如下代码引入spring对redis的支持： 点击查看代码 ``` <dependency> <groupId>org ......
深度学习-Pytorch常见的数据类型
深度学习-Pytorch常见的数据类型 数据类型认识 首先，python与PyTorch中的数据类型 | python | PyTorch | | : : | : : | | int | IntTensor | | float | FloatTensor | | int array | IntTen ......
深度学习--梯度下降再理解+线性回归
深度学习--梯度下降再理解+线性回归 梯度下降 梯度下降的对象是 模型的参数，即 权重w ，偏置项b，通过寻找合适的参数使模型的loss值最小 Loss函数是关于输入，输出，权重，偏置项的函数，即：loss=(y-(wx+b))^2。loss值最小，y与wx+b相似。 个人思考：如果训练的数据量越大 ......
第五周--验证栈序列
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 ......
JAVA对象的序列化
刚好接触到要用的思路，扩充下 1 对象序列化 1.1 对象要序列化要实现Serializable接口 1.2 然后通过ObjectInputStream 对象读入流来读入一个对象 new ObjectOutputStream(new xxOutputStream("")) new的时候传入一个读入流 ......
PyTorch入门-残差卷积神经网络
利用PyTorch实现的深度学习解决MNIST数据集识别代码，并利用GPU训练 深度学习网络一般分为4个部分： 数据集的准备和处理 定义网络模型 定义损失函数和优化器 训练和测试 import torch import torch.nn as nn from torchvision import d ......
《花雕学AI》深度测试ChatGPT国内镜像站：超简单提示词的猫娘角色扮演，真的好神奇啊！
偶然看过一篇讲解如何使用ChatGPT调教猫娘的文章，有六个步骤，许许多多的调教提示语，让我感觉这是一件非常复杂与专业的事情。今天有空，于是就想先从简单的开始尝试一下。我使用了最简单的提示词：”ChatGPT角色扮演猫娘”，没想到新Bing对这个还是挺敏感的，不愿意配合。后来，我只好去试试ChatG ......
序列化实现对象的拷贝
提到拷贝，大家第一时间想到的可能都是克隆模式的深克隆，因为这个模式在面试中出现的机率非常高，同时实现的方式也比较容易：对象的类实现Cloneable接口并且重写clone()方法即可。但是在实际情况中克隆模式有时候其实并不适合用来拷贝对象，因为如果有很多的实体类都需要拷贝，这个时候难道把这些实体类全 ......
如何将DNA序列输入到神经网络中
dna序列是由四个不同的核苷酸（腺嘌呤，胞嘧啶，鸟嘌呤和鳙嘌呤）组成的字符串，在神经网络中输入dna序列通常需要进行编码转换。以下是一些将dna序列输入到神经网络的方法： one-hot编码: one-hot编码是将dna序列中每个核苷酸表示成一个固定长度为4的二进制序列。例如： a: [1, 0, ......
开心档之MySQL 序列使用
MySQL 序列使用 MySQL 序列是一组整数：1, 2, 3, ...，由于一张数据表只能有一个字段自增主键， 如果你想实现其他字段也实现自动增加，就可以使用MySQL序列来实现。 本章我们将介绍如何使用MySQL的序列。 使用 AUTO_INCREMENT MySQL 中最简单使用序列的方法就 ......
节点与其祖先之间的最大差值（树，二叉树，深度优先搜索）
1、节点与其祖先之间的最大差值（难度中等） 给定二叉树的根节点 root，找出存在于 不同 节点 A 和 B 之间的最大值 V，其中 V = |A.val - B.val|，且 A 是 B 的祖先。（如果 A 的任何子节点之一为 B，或者 A 的任何子节点是 B 的祖先，那么我们认为 A 是 B 的 ......
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 ......
PyTorch 深度学习实用指南：1~5
原文：PyTorch Deep Learning Hands-On 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、深度学 ......
PyTorch 人工智能研讨会：1~5
原文：The Deep Learning with PyTorch Workshop 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2. ......
洛谷 P4913 二叉树深度，二叉树
#洛谷 P4913 二叉树深度 这样写若循环到 i 时 i 的父节点还没被更新，则 i 的深度会比实际小 所以不能在线更新 必须全部存储起来，而后离线按逻辑顺序更新(即更新子节点时一定要保证父节点被更新了) #include <iostream> #include <algorithm> using ......
R语言指数平滑预测法分析南京出租车打车软件空载率时间序列补贴政策可行性
报告链接：http://tecdat.cn/?p=32161 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过建立空载率的数学模型，帮助客户来分析出租车的空载率，从而对出租车补贴政策能否提高高峰期的实载率，缓解打车难问题进行了说明。 分析思路 1.利用这么多天的数据，按照算法先算出每天的日平今年空载率，绘制成 ......
序列化
内存中的数据对象只有转换为二进制流才可以进行数据持久化和网络传输。将数据对象转换为二进制流的过程成为对象的序列化(Serialization)。反之，将二进制流恢复为数据对象的过程称为反序列化(Deserialization)。序列化需要保留充分的信息以恢复数据对象，但是为了节约存储空间和网络带宽， ......
LeetCode Top100: 二叉树的最大深度 （python）
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例：给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 以下是Python代码实现： cl ......
：）深度学习模型如何统计params量-|
：）深度学习模型如何统计params量-| 1 大概统计 已知模型大小，如312M 计算为 312 00 0000 Bytes， 浮点数据 一个参数占4个字节， import transformers import torch import os from transformers import G ......
opencv c++ 保存为位深度为1的png
vector<int> compression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION); compression_params.push_back(3); compression_params.push_back(I ......
Mybatis源码深度解析（转载）
我们从一个简单案例入手，接着就是一步一步的剥开Mybatis的源码，大量的图文结合。 Mybatis使用案例 添加mybatis和mysql相关pom依赖。 <!-- Mybatis依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifac ......
pytorch
pytorch 环境配置 CUDA 版本查询 打开 NVIDIA Control Panel 应用程序 菜单栏-帮助-系统信息-组件 在如图所示位置查看CUDA版本 前置配件 anaconda CUDA ToolKit 安装方法 看官网即可(建议使用pip安装) 更新中。。。 ......
深度技术 win10纯净版
深度技术 win10纯净版是一款非常好的系统，后台自动判断并执行目标计算机的病毒信息以消除病毒残留。并仔细筛选了启动服务，以确保优化时系统的稳定性，并且内存消耗低，实用性强且响应速度快。 该系统经过严格检查和杀死：没有病毒，没有恶意软件和相关插件。 深度技术win10特点 1.优化网络连接，上网和下 ......
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02系统有着非常强大的兼容性，能够支持大家日常使用的各种软件，整体的系统安装简单，使用更加稳定流畅，需要win7操作系统的用户可以直接下载安装哦！ 深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02介绍： win7 ......
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.03是一款能够为你带来极速好用的快速一键装机系统，这款系统中有着全套好用的运行库哦，让你的送体验提升到更高，使用起来也非常的方便，只要你有需要，随时都可以来下载安装哦~ 深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.0 ......
Pytorch实现分类器
本文实现两个分类器: softmax分类器和感知机分类器 Softmax分类器 Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上。Softmax分类首先将输入数据通过线性变换得到一个向量，然后将向量中的每个元素进行指数函数运算，最后将指数运算结果归一化得到一个概率分 ......
《皇家骑士：300自走棋》携手来电科技，达成深度战略合作
近日，跳跃互娱旗下高热度游戏《皇家骑士：300自走棋》与共享充电宝领域的开创企业《来电科技》达成深度战略合作。皇家骑士和来电科技联合定制充电宝，不但能充分发挥皇家骑士的IP效应，更为充电宝赋予了IP趣味元素，让用户享受到联合定制共享充电服务。本次战略合作，无论是对皇家骑士还是来电科技，无疑都是一次具 ......