序列seq深度pytorch
jackson序列化报 Null key for a Map not allowed in JSON (use a converting NullKeySerializer?)
报错:"requestParam":null,"errorMsg":"org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException: Could not write JSON: Null key for a Map not al ......
pytorch安装
pytorch的安装就是做选择题 选择版本。版本主要分为稳定版和尝鲜版。对于大多数用户来说，稳定版就好啦，稳定版是经过充分测试验证的；但尝鲜版就不一样了，很多特性并不稳定。 选择系统。 选择安装工具。比如conda，pip。笔者通常都会用pip 选择开发语言。这个系列用python 选择计算框架。有 ......
火车进出栈序列问题
火车进出栈序列问题 一、枚举进出栈序列方案 1到n的数字按照顺序入栈，请你按照字典序从小到大输出前20种可能的出栈方案 $1<=n<=20$ 题解：$dfs$搜索 看到数据范围很容易想到$dfs$爆搜枚举 我们首先要维护3个状态： 栈内的状态 准备入栈的数字是什么 已经出栈的序列 对于每一次操作来说 ......
AIRIOT赋能水务行业深度转型，打造智慧水务“四化建设”
水利水务与民生息息相关，随着我国智慧城市建设的推进及科学技术的不断发展，对城市供水管理产生了尤为重要的影响。面对水务行业信息化建设周期长，无统一的技术标准和数据标准，信息孤岛严重，协同工作能力受制约，运营分析缺乏数据支撑和科学依据等一系列问题。因此，结合城市供水所需，及时调整智慧水务建设战略，加快智 ......
序列化与transient关键字
什么是序列化？ 看到别人说的感觉非常的好。简单来说，我们把对象从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。 为什么要用序列化？ 简单来说，我们把对象从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化。 序列化的应用 1）将数据转换成二进制流的形式，用于数据的存储 2）当在网络传输数据时由于只能通过二进制的方 ......
m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真
1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积，其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块，每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层 ......
tcp序列号和确认号
http://blog.chinaunix.net/uid-20665441-id-305478.html 详细解释为：先把TCP协议的序列号搞清楚：1、开始C端随机生成初始sequence(C)，发到S，flag为syn (eg.Seq(C)=0)2、S端回应C端，也随机生成初始sequence( ......
深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解
A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解 1.基础指标简介 机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、ROC、AUC等指标，还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。 在分 ......
力扣 376. 摆动序列
376. 摆动序列 如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。 例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3 ......
pytorch installation
用国内镜像安装Pytorch，首先需要添加conda 镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/ （pytorch清华的镜像源） conda ......
Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割
Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割 创建您自己的 AI 语义分割的实用指南：了解完整的工作流程 – 从训练到推理 课程英文名：Mask R-CNN - Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour 此视频教程共3.48GB，中英双语字幕 ......
深度学习—ResNet_CIFAR100代码
1 ''' 2 参考资料： PyTorch官方文档 3 ''' 4 5 # 导入所需的包 6 import torch 7 import wandb 8 import torch.nn as nn 9 from torchvision import transforms 10 from torchv ......
使用Anaconda安装pytorch
1.下载Anaconda，配置环境。 显示成功。 2.深度学习需要使用显卡来处理数据集，查看是否支持cuda，不支 3.在cmd输入 查询显卡驱动是否支持cuda版本，选择去官网升级驱动 4.安装大概操作见 https://blog.csdn.net/weixin_44904136/article/ ......
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 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【三】基于AQS的共享锁实现、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们详细讲解了基于AQS实现的互斥锁机制，进行了深入的剖析，包括从acquire入口源码开始，剖析了获取锁失败调用addWaiter方法加入等待队列，知道了Node节点是怎么插入等待队列的；同时还剖析acquireQueue方法的源码，解析了插入等待队列之后的节点什么时候被挂起，什么 ......
pytorch简介
上面图片截自官网，主要想体现的是如下四点： 1. 生产环境可用。 使用torch script在eager和graph模式间能够做到无缝切换，并且可以使用TorchServe加速。 2. 分布式训练。 在研究和生产中，通过torch.distributed能实现可伸缩的分布式训练和性能优化。 3. ......
【LeetCode剑指offer 02】矩阵中的路径（老鼠走迷宫plus，应用深度优先搜索与回溯机制）
矩阵中的路径 https://leetcode.cn/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/ 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。 单词必须按照 ......
pytorch2.0系列教程-前言
pytorch已经来到了2.0版本！！！ 然后之前搞文档翻译或者系列教程的几个网站也已经停更很久，有的停留在1.4，较新的也停留在1.11。 遂决定在此更新一下，作为同学们的参考。 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【二】基于AQS的互斥锁机制、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们从整体上分析了什么是AQS以及AQS内部的数据结构，那么这节我们就从acquire和release入手，分析一下AQS为独占锁提供的机制：到底是怎么在获取资源失败进入等待队列的？以及释放资源的时候怎么唤醒后继节点的线程竞争锁的？ 2 acquire 方法源码解析 首先我们看一下A ......
转载自团队博客：基于深度学习的人脸识别会议签到系统
电梯演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型： 1，主界面 2，会议管理 3，人员管理 4，会议室管理 ......
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数 1.神经元 在生物学中，神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态，一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后，这个神经元细胞就被激活，处于兴奋状态，并向其他神经元传递信息。基于神经元 ......
[FAQ] Pytorch PytorchStreamReader failed reading zip archive
比如：rm -rf ~/.cache/huggingface Link：https://www.cnblogs.com/farwish/p/17290240.html ......
.net 将对象序列化成字符串，出现转义符问题
.net 将对象序列化成字符串，出现转义符问题 问题出现原因： 如果出现转义符，一般是因为进行了两次序列化才导致这样的情况的，也就是说，内层某个key的value已经序列化成字符串了， 外层再次序列化的时候，又对内层进行了第二次序列化，所以导致内层的属性或者说是键值对，出现了转义符。 解决办法： 内 ......
Win10（CPU）+ Anaconda3 + python3.9安装pytorch
Win10（CPU）+ Anaconda3 + python3.9安装pytorch 1. 安装Anaconda3 1.1 下载Anaconda3 可以在官网下载Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64.exe，这个版本对应的是python3.9。 1.2 安装Anacond ......
简析反序列化漏洞
反序列化漏洞 反序列化漏洞一、漏洞原理相关概念什么是序列化与反序列化？漏洞成因常见魔术方法总结二、漏洞危害三、漏洞出现场景四、检测方法五、防御六、漏洞复现 一、漏洞原理 相关概念 什么是序列化与反序列化？ 序列化：把对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程，一般是将对象转换为字节流。在进行序列 ......
树：剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目描述： 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索 ......
动手深度学习pytorch
<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一：过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014)，有助于减轻过拟合的危 ......
rust中的序列
rust提供了一个类似迭代器一样的方式，能够简洁的生成连续的数值。 比如 for i in 1..5{ println!("{}",i); } 能够生成从 1 到 4 的连续数字。如果要[1,5]的数字，要写成for i in 1..=5 上述序列还能用于字符 for i in 'a'..'z'{ ......
R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22521 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测 许多情况下都需要预 ......