序列seq深度pytorch
第十四届蓝桥杯省赛C++B组--接龙序列
接龙序列 我们称序列中$a_i$的首位数字恰好是$a_{i-1}$的末尾数字，这样的序列叫做接龙序列，比如12 23 35 57,所有长度为1的整数序列都是接龙序列，现在给定一个长度为$n$的序列$a$，请你计算最少从中删除多少个数，可以使得剩下的序列是接龙序列 题解：$DP$ 根据题目我们可以转化 ......
4.深度学习计算机视觉概述
深度学习计算机视觉方法概述 概述 深度学习已经成为计算机视觉领域的一个热门研究方向，被广泛用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务中。与传统方法相比，深度学习方法可以通过端到端的学习，从原始数据中直接学习任务所需的特征表示，无需手工设计复杂的特征提取算法。 在深度学习计算机视觉领域，最常使用的神经网络 ......
Jellyfish: 快速统计长序列中每个K-mers出现次数
Jellyfish: 快速统计长序列中每个K-mers出现次数 一个老工具，2011 发表于Bioinformatics，目前引用1018次。因为需要用所以看了一下原文。 Jellyfish，是此研究开发的，可以快速统计长序列中每个K-mers出现次数的软件。 基于K-mers的应用很广，包括基因组 ......
出栈序列——以从1到n的入栈顺序，字典序全排列出栈序列为例
出栈序列 写作本文的原因有二，其一是此前在网上找到的题解大多使用容器，而刚开始学习数据结构还没有很好掌握stl的同学会感到头疼；其二是苯人终于理解了栈的实现，一改过去只会pop, push的困顿面貌。 想要知道出栈序列，首先要搞明白出栈序列里的每一个元素是怎么产生的。按照栈的基本原理，出栈先放入一定 ......
二分法查找子序列
判断子序列 二分思路主要是对t进行预处理，用一个字典index将每个字符出现的索引位置按顺序存储下来 int m = s.length(), n = t.length(); vector<vector<int>> index(256, vector<int>()); // 先记下 t 中每个字符出现 ......
从零开始配置深度学习环境：CUDA+Anaconda+Pytorch+TensorFlow
本文适用于电脑有GPU（显卡）的同学，没有的话直接安装cpu版是简单的。CUDA是系统调用GPU所必须的，所以教程从安装CUDA开始。 CUDA安装 CUDA是加速深度学习计算的工具，诞生于NVIDIA公司，是一个显卡的附加驱动。必须使用NVIDIA的显卡才能安装，可以打开任务管理器查看自己的硬件设 ......
fastjson 1.2.24 反序列化漏洞（审计分析）
环境 JDK 8u181 Fastjson 1.2.24 POC 跟进 parse 方法 跟进到底层deserialze 方法 Poc 中传入的 dataSourceName : ldap://192.168.3.229:8084/vnSYPYwMs 值 这里实际对应 setDataSourceNa ......
Java: 通过Jackson将JSON字符串反序列化成集合对象
Q: 如何通过Jackson反序列化复杂类型Collection 例 ArrayList<MyObject> HashMap<String,MyObject> A: 将JSON String与Object之间的转换只要使用ObjectMapper对象的readValue和writeValueAsSt ......
用 Go 剑指 Offer 31. 栈的压入、弹出序列 （辅助栈）
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。 示例 1 ......
BOOST_PP_SEQ_FOR_EACH
��<�pre><�b>/home/vi/git/dos/dnet/./dconfig/dconfig.h:<�/b> In static member function <�b>static std::string dnet1::path_type2_helper::str(dnet1::pa ......
oracel将序列值改为当前系统最大值方法
--修改序列为表中最大值declare Max_Id NUMBER(10); Current_Value NUMBER(10); BEGIN SELECT max(to_number(user_code)) INTO Max_Id FROM F_USERINFO t where t.user_cod ......
序列化导致的数据库连接泄漏
最近遇到一个数据库连接异常，Connection is not available, request timed out after 30000ms. 刚开始以为连接不够，然后改配置增加连接数，但是还没有解决问题 后来通过调试发现是由于AOP日志记录的时候会进行序列化，结果这个对象是个Mapper， ......
Pytorch one-hot编码
1. 引言 在我们做分割任务时，通常会给一个mask，但训练时要进行onehot编码。 2. code import torch if __name__ == '__main__': label = torch.zeros(size=(1, 4, 4), dtype=torch.int) label ......
深度学习| 通过蒸馏收敛一个更优模型部署
蒸馏收敛 基于keras的知识蒸馏(Knowledge Distillation)-分类与回归 如果通过蒸馏收敛到一个更优的的部署模型 Knowledge Distillation Introduction to Knowledge Distillation 知识提取是一种模型压缩过程，其中对小（学 ......
vue深度选择器 /deep/ ::v-deep >>>的使用
css中通常会在 style 标签内添加 scoped 来避免父组件对子组件的影响，添加了之后只能修改当前组件的样式。 这样做的原理是通过在打包的时候给每个样式都添加一个独一无二的hash值，从而避免父组件对子组件的样式的影响。 如果去掉scoped的话就会影响全局样式，但是加上scoped又不能在 ......
动态规划04——300. 最长递增子序列
300. 最长递增子序列 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1： 输入：nums = [10,9,2 ......
使用Pytorch实现强化学习——DQN算法
使用Pytorch实现强化学习——DQN算法 强化学习的主要构成 强化学习主要由两部分组成：智能体（agent）和环境（env）。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境里面获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action）。然后这个动作会在环境之中被执行，环境会根据智能体采取 ......
S蛋白序列进化树构建
NCBI下载PrC31、RaGT13、Wu-Han-1、YN2021、RpYN06的spike蛋白序核酸序列 下面是各spike蛋白核酸序列 利用mega序列比对 利用比对后的结果进行进化树构建 ......
火电机组深度调峰matlab 采用matlab结合yalmip（cplex或者gurobi求解器）
火电机组深度调峰matlab 采用matlab结合yalmip（cplex或者gurobi求解器）编写深度调峰模型，程序完整性较好，采用直流潮流、功率平衡、爬坡等相关约束，可通用IEEE30和39等节点系统ID:5950670492715679 ......
ubuntu搭建深度学习环境
安装vscode 方法一： 依次输入如下命令 1.sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-desktop/ubuntu-make 2.sudo apt-get update 3.sudo apt-get install ubuntu-make 4.umake ide v ......
图像Resize方式对深度学习模型效果的影响
图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 转自知乎图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系 ......
考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略
考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略 摘要：本代码主要做的是考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略，以常规调峰、不投油深度调峰、投油深度调峰三个阶段，建立了火电机组深度调峰成本模型，并以风电全额消纳为前提，建立了经济调度模型。 约束条件主要考虑煤燃烧约束、系统旋转备用功率约束、启停、爬坡、储热约束等等 ......
基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究
基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 摘要：代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究，具体为采用PPO算法以及DDPG算法对P2P能源交易模型进行仿真验证，代码对应的是三篇文献，内容分别为基于深度强化学习微网交易控制研究，多种深度强化学习优化效果对比，以及微网实施P2P交易经济效益 ......
序列话ID的作用
1、序列化ID的作用 其实，这个序列化ID起着关键的作用，它决定着是否能够成功反序列化！简单来说，Java的序列化机制是通过在运行时判断类的serialVersionUID来验证版本一致性的。在进行反序列化时，JVM会把传来的字节流中的serialVersionUID与本地实体类中的serialVe ......
java.io.Serializable（序列化）接口
一、概念 Java对象序列化的意思就是将对象的状态转化成字节流，以后可以通过这些值再生成相同状态的对象。对象序列化是对象持久化的一种实现方法，它是将对象的属性和方法转化为一种序列化的形式用于存储和传输。反序列化就是根据这些保存的信息重建对象的过程。 序列化：将Java对象转化为字节序列的过程。 反序 ......
C# Json序列化，设置驼峰命名（字段首字母小写）
相关代码： var serializerSettings = new JsonSerializerSettings { // 设置为驼峰命名 ContractResolver = new CamelCasePropertyNamesContractResolver() }; var result = ......
Pytorch深度学习全流程代码框架——Base Codes for Deep Learning Using Pytorch
# 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义超参数 epochs = 10 # 训练轮数 lr ......
风储深度调峰模型matlab 考虑风储的调峰模型，采用cplex作为求解器
风储深度调峰模型matlab 考虑风储的调峰模型，采用cplex作为求解器，实现不同主体出力优化控制，程序运行稳定，有参考资料，ID:37180641310293436 ......
深度学习-个人理解
深度学习-个人理解 深度学习模型类似一个黑盒子，输入一组数据，产生一个输出，这个输出就可以称为得分函数的输出值。 根据输出值与实际值之间的比较，通过损失函数可以求得损失值。损失值越大，代表模型的分类效果越差。 其中，通过Softmax分类器可以将分类结果映射成概率。 前向传播和反向传播 前向传播：输 ......
深度解读2023年巴菲特致股东的信
2月25日晚间，全球投资者所期待的2023年巴菲特致股东的信正式公布。每年2月底，巴菲特致股东的信成为大家学习巴菲特价值投资，以及了解巴菲特过去一年投资得失的一个重要窗口，与每年5月第一个周六召开的巴菲特股东大会一样重要。在信中，巴菲特总是毫无保留的为我们奉上投资真谛，读起来让人如沐春风，醍醐灌顶。 ......