序列seq深度pytorch

【剑指 Offer】 31. 栈的压入、弹出序列

【题目】 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。例如,序列 {1,2,3,4,5} 是某栈的压栈序列,序列 {4,5,3,2,1} 是该压栈序列对应的一个弹出序列,但 {4,3,5,1,2} 就不可能是该压栈序列的弹出序列。 ......
序列 Offer 31

Python Web 深度学习实用指南:第一、二部分

原文:Hands-On Python Deep Learning for the Web 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 ......
深度 指南 Python Web

Python Web 深度学习实用指南:第三部分

原文:Hands-On Python Deep Learning for the Web 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 ......
深度 部分 指南 Python Web

Python Web 深度学习实用指南:第四部分

原文:Hands-On Python Deep Learning for the Web 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 ......
深度 部分 指南 Python Web

Python 深度学习架构实用指南:第一、二部分

原文:Hands-On Deep Learning Architectures with Python 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 ......
架构 深度 指南 Python

TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习:6~10

原文:Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 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。——《 ......
TensorFlow 深度 Keras 10

TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习:11~13

原文:Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 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。——《 ......
TensorFlow 深度 Keras 11 13

深度学习的基本原理和常用框架介绍

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征,从而实现各种智能任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构,通过前向传播和反向传播的算法,不断调整网络中的参数,使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
框架 深度 原理 常用

洛谷P7492 [传智杯 #3 决赛] 序列 题解 数列分块

题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P7492 解题思路: 分块。解题思路全部来自 yzy1大佬的博客 额外掌握技能: 编译时加入 -Wall 参数。 示例程序: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; co ......
数列 题解 序列 P7492 7492

Python 深度学习架构实用指南:第三、四、五部分

原文:Hands-On Deep Learning Architectures with Python 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 ......
架构 深度 部分 指南 Python

TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习:1~5

原文:Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 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。——《 ......
TensorFlow 深度 Keras

【深度思考】聊聊JDK动态代理原理

1. 示例 首先,定义一个接口: public interface Staff { void work(); } 然后,新增一个类并实现上面的接口: public class Coder implements Staff { @Override public void work() { System ......
深度 原理 动态 JDK

深度学习第三章-神经网络TensorFlow实现

张量可以理解为n维数组或矩阵。在NumPy数组中,一个float32或float64的数字就是一个标量(零维张量),可以用ndim查看张量的维度。 向量(一维张量)是由数字组成的数组。 矩阵(二维张量)是由向量组成的数组。 ......

深度学习正则化之Dropout

一、Dropout 丢弃法(Dropout Method):在训练一个深度神经网络时,可以随机丢弃一部分神经元(同时丢弃其对应的连接边)来避免过拟合。 训练时,每次选择丢弃的神经元是随机的,这些随机选出隐藏层的神经元将被删除,它们将不再传递信号。 常规dropout (训练测试不一致,测试时调整输入 ......
正则 深度 Dropout

java反序列化(四) RMI反序列化

RMI RMI(Remote Method Invocation),为远程方法调用,是允许运行在一个Java虚拟机的对象调用运行在另一个Java虚拟机上的对象的方法。 这两个虚拟机可以是运行在相同计算机上的不同进程中,也可以是运行在网络上的不同计算机中。 注册中心是一个特殊的服务端,一般与服务端在同 ......
序列 java RMI

卷积操作的概念及其在深度学习中的应用

卷积操作是一种线性操作,通常用于处理信号和图像等数据。在图像处理中,卷积操作可以用于提取图像的特征,例如边缘、纹理等。 卷积操作是通过卷积核(也称滤波器)与输入数据进行逐元素乘积、求和运算的过程,从而得到卷积特征图。卷积核可以看作是一种模板,用于提取输入数据中的局部特征。在每个位置上,卷积核都会与输 ......
卷积 深度 概念

反序列化漏洞

(176条消息) 反序列化漏洞详解_一句话木马的博客-CSDN博客 1、定义 序列化是将对象转换为字符串以便存储传输的一种方式。而反序列化恰好就是序列化的逆过程,反序列化会将字符串转换为对象供程序使用。在PHP中序列化和反序列化对应的函数分别为serialize()和unserialize()。 当 ......
序列 漏洞

李宏毅机器学习——pytorch

什么是pytorch python机器学习框架,Facebook提出,主要有一下两个特点 使用GPU加速高维矩阵的运算 torch.cuda.is_available() x = x.to('cuda') 可以很方便的实现梯度的计算 requires_grad=True指定需要对变量x计算梯度 z是 ......
机器 pytorch

时间序列的平稳性

你可以用两种方法来测试时间序列的平稳性: 直观的方法:肉眼评估 统计方法:单位根检验 我们将创建几个示例,使用Hyndman 和 Athanasopoulos的时间序列分析教材《Forecasting: principles and practice》中提到方法解释平稳性的视觉评估,并扩展它们的用法 ......
平稳性 时间序列 序列 时间

【剑指 Offer】 57 - II. 和为s的连续正数序列

【题目】 输入一个正整数 target ,输出所有和为 target 的连续正整数序列(至少含有两个数)。序列内的数字由小到大排列,不同序列按照首个数字从小到大排列。 示例 1:输入:target = 9输出:[[2,3,4],[4,5]]示例 2:输入:target = 15输出:[[1,2,3, ......
正数 序列 Offer 57 II

深度学习Pytorch中组卷积的参数存储方式与剪枝的问题

写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储 1.搭建网络 这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积 import torc ......
卷积 深度 参数 Pytorch 方式

深度学习快速参考:11~13

原文:Deep Learning Quick Reference 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 十一、训练 ......
深度 11 13

深度学习快速参考:1~5

原文:Deep Learning Quick Reference 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、深度学习 ......
深度

TensorFlow 深度学习实战指南:1~5 全

原文:Hands-on Deep Learning with TensorFlow 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 ......
TensorFlow 实战 深度 指南

LeetCode 115. 不同的子序列

class Solution { public: long long f[1010][1010];//f[i][j]表示s前i个字符得到t前j个字符的所有方案 int numDistinct(string s, string t) { f[0][0]=1; int n=s.size(),m=t.si ......
序列 LeetCode 115

[深度学习]服务器推送信息到手机

效果 原理 微信服务号是可以推送模板类消息到个人账号的,gpu服务器在训练的时候,把重要信息通过post请求发到服务号的服务器,然后以模板消息推送给微信。但只有企业或者个人经营企业才能注册服务号,所以我使用第三方的服务。一个是autoDL的推送,一个是server酱。本来以为不在autoDL机房里的 ......
深度 服务器 手机 信息

491. 递增子序列

给你一个整数数组 nums ,找出并返回所有该数组中不同的递增子序列,递增子序列中 至少有两个元素 。你可以按 任意顺序 返回答案。 数组中可能含有重复元素,如出现两个整数相等,也可以视作递增序列的一种特殊情况。 > 解法一 class Solution { private: void traver ......
序列 491

跟姥爷深度学习2 TensorFlow的基本用法

一、前言 前面我们浅用TensorFlow做了个天气预测,虽然效果不咋样,但算是将整个流程跑通了。这一篇我们在之前基础上对TensorFlow的一些参数进行简单介绍,在接口文件的基础上了解各参数的简单含义和用法。 二、再次构建模型 我们先将之前的冗余代码都删除,做个简单的模型训练和预测。 三、可以修 ......
姥爷 TensorFlow 深度

跟姥爷深度学习1 浅用tensorflow做个天气预测

一、前言 最近人工智能、深度学习又火了,我感觉还是有必要研究一下。三年前浅学了一下原理没深入研究框架,三年后感觉各种框架都成熟了,现成的教程也丰富了,所以我继续边学边写。原教程链接: https://www.bilibili.com/video/BV1CW4y1r7Q7?p=1&vd_source= ......
姥爷 tensorflow 深度 天气

[附CIFAR10炼丹记前编] CS231N assignment 2#5 _ pytorch 学习笔记 & 解析

pytorch 环境搭建 课程给你的环境当中, 可以直接用pytorch, 当时其默认是没有给你安装显卡支持的. 如果你只用CPU来操作, 那其实没什么问题, 但我的电脑有N卡, 就不能调用. 考虑到我已有pytorch环境(大致方法就是确认pytorch版本和对应的cuda版本安装cuda,再按照 ......
assignment pytorch 笔记 CIFAR 231N