序列seq深度pytorch
深度学习-情感分析
title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据（IMDB 数据集），影评被分为两类：正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型，对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题，研究对象是电影评论类的文本，我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB（I ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题，使用 PyTorch，自己构建并训练一个线性回归模型，来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y，具体代码如下： import nump ......
111. 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度学习基础-pytorch1
DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步，首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合，来得到数据迭代器。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并 ......
pytorch中bin模型文件转onnx遇到的问题
pytorch中bin模型文件转onnx遇到的问题 1 常规做法 import os import numpy as np from transformers import GPT2LMHeadModel import torch localfile = r"C:\Users\min_ppl_mod ......
104.二叉树的最大深度
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]， class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本，图像是固定⼤小 ......
对Python序列切片操作的理解之二
序列切片操作缺省值理解 s[i] 索引，返回序列s索引为i的元素。(1)i是0基序号（正序）或负数序号（逆序），开头索引为0（或者 -len(s) ）、末尾索引为 len(s) - 1（或者 -1） s[i:j] 分片，返回序列s索引从i(起点)到j(终点)的子序列。(1) 同s[i]；(2)i、j ......
树：剑指 Offer 37. 序列化二叉树
题目描述： 请实现两个函数，分别用来序列化和反序列化二叉树。 你需要设计一个算法来实现二叉树的序列化与反序列化。这里不限定你的序列 / 反序列化算法执行逻辑，你只需要保证一个二叉树可以被序列化为一个字符串并且将这个字符串反序列化为原始的树结构。 提示：输入输出格式与 LeetCode 目前使用的方式 ......
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=17748 最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列建模的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测 我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决 ......
java序列化 和 json序列化 速度对比
结论 数据包大小区别不大。 但是小对象 json 快，约快3倍。 大对象java的序列化速度慢慢追平json(单个对象json长度3000的左右追平)，这个可能和java对象转json有关系，但是装换这步在序列化前必不可可少 另外序列化和不止和对象大小有关还和字段数量有关系，这个因素我没测试，我这里 ......
【特征】字节序列
【特征】字节序列 Windows上的恶意软件，即恶意的二进制程序，本质上都可以看作是一串字节流。对此也可以用二进制编程写程序，但确实反人类。如下图，是用十六进制编辑器打开可执行程序的结果，显示为16进制形式，二进制难以直接阅读： 传统的恶意软件检测方法： 基于签名的方法： Traditional a ......
原型展示：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 ......
【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习（微积分、自动求导、概率、查阅文档）
2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言：设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$，输出是一 ......
深度学习—AlexNet_CIFAR100代码
1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torch.utils.data import DataLoader 7 fro ......
深度学习—VGG16_CIFAR100代码
1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torchvision.datasets import CIFAR100 7 f ......
使用drf的序列化类实现增删改查接口
什么是DRF drf全称：django rest framework，它可以帮助我们快速的实现符合restful规范的接口。 安装DRF pip3 install djangorestframework # 注意：如果django版本过低，安装完drf后，会被重装为最新版本，此时，再手工重新安装dj ......
1673. 找出最具竞争力的子序列
题目描述 在一个数组中找出长度k的子序列，使其字典序最小？ f1-单调栈 基本分析 字典序最小肯定是单调不减最好，但是怎么保证序列的长度是k？需要删除的个数是n-k，利用单调栈同时维护这个信息，超过了就不再维护有序性了。 stk中最终的结果有没有可能多于k？可能的，比如本身就是单调不减，会在stk中 ......
[SCOI2010] 序列操作
[SCOI2010] 序列操作 在dls的数据结构中级课那学了最大字段和的线段树写法，对于这道题，我们要维护的信息有： 区间左边0/1的个数， 区间右边0/1的个数 区间最长0/1的长度 区间的赋值标记 区间的取反标记 整个区间的长度 对于 1 ~ 4 是很基本的最大字段和操作 对于 两种不同的标记 ......
华为机试 乱序整数序列两数之和绝对值最小
本期题目：乱序整数序列两数之和绝对值最小 题目 给定一个随机的整数数组(可能存在正整数和负整数)nums, 请你在该数组中找出两个数，其和的绝对值(|nums[x]+nums[y]|)为最小值 并返回这两个数(按从小到大返回)以及绝对值。 每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍 ......
深度学习 | 一
新时代的伟大发明啊. 让我们通过实际操作来认识如何 "深度学习" 吧. 1 环境 深度学习需要一些特殊环境. 1.1 GPU GPU 更适合来做矩阵运算, 神经网络里面设计到大量的矩阵运算, 因此用 GPU 比用 CPU 更好. 如果您的本地配置不是很好且预算不够充分, 不妨试一试云 GPU. 1. ......
Pytorch 备忘清单_开发速查表分享
Pytorch 备忘清单 Pytorch 是一种开源机器学习框架，可加速从研究原型设计到生产部署的过程，备忘单是由IT宝库整理的Pytorch开发速查备忘清单为您提供了 Pytorch 基本语法和初步应用参考入门，为开发人员分享快速参考备忘单。 开发速查表大纲 入门 介绍 认识 Pytorch 创建 ......
最长上升子序列
最长上升子序列说实话这个在很多题目上都会用到， 题目： 给定一个长度为 N 的数列，求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。 输入格式 第一行包含整数 N。 第二行包含 N个整数，表示完整序列。 输出格式 输出一个整数，表示最大长度。 数据范围 1≤N≤1000，−109≤数列中的数≤109 输 ......
windows下使用pytorch进行单机多卡分布式训练
现在有四张卡，但是部署在windows10系统上，想尝试下在windows上使用单机多卡进行分布式训练，网上找了一圈硬是没找到相关的文章。以下是踩坑过程。 首先，pytorch的版本必须是大于1.7，这里使用的环境是： pytorch==1.12+cu11.6 四张4090显卡 python==3. ......
序列比对
在ncbi上搜索SARS-CoV-2、SARS-CoV (2003)及RaTG13病毒株的S(Spike)蛋白质序列，在clustal Omega进行序列比对，得到的结果发现三种蛋白序列一致性很高，序列仅有少部分有差异，其中SARS-CoV (2003)及RaTG13病毒株的S(Spike)蛋白质序 ......
动手深度学习 --mxnet中找不到np的问题
命令： from mxnet import np 背景： 使用d2l中文版提供的环境文件 错误信息： ImportErrorAppData Local Temp/ipykernel 8504/2709868731.py in <module>-> l from mxnet import npxImp ......
Acwing 799.最长连续不重复子序列
原题链接 代码 #include<iostream> using namespace std; const int N = 100010; int a[N],f[N]; int main(){ int n; cin >> n; int ans = 0, j = 1; for(int i = 1; i ......
序列比对
从NCBI数据库下载SARS-CoV-2、SARS-CoV(2003)及RaTG13病毒株的S(Spike)蛋白质序列。 使用EBI在线工具clustal Omega，点击“Louch Clustal Omega”链接数据类型默认是“protein”复制下载的序列到输入框，点“submit”运行序列 ......
Flask_使用flask_marshmallow序列化数据
代码如下： from flask import Flask from flask_marshmallow import Marshmallow from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from marshmallow import fields app = F ......
django 中model 的序列换
方法一： from django.core import serializers ret = models.BookType.objects.all() data = serializers.serialize("json", ret) 方法二： 当只有一个object时： from django. ......