序列seq深度pytorch
代码随想录day 28 491. 递增子序列 | * 46.全排列 | 47.全排列 II
给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。 示例: 输入: [4, 6, 7, 7] 输出: [[4, 6], [4, 7], [4, 6, 7], [4, 6, 7, 7], [6, 7], [6, 7, 7], [7,7], [4,7,7]] 说明: 给 ......
c# 对序列化类XMLSerializer 二次封装泛型化方便了一些使用的步骤
原文作者：aircraft 原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/17266405.html 加工的泛型类如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using Syst ......
使用pytorch保存checkpoint以及使用checkpoint例子
https://towardsdatascience.com/how-to-save-and-load-a-model-in-pytorch-with-a-complete-example-c2920e617dee 后续在更新 ......
vscode杂谈-pytorch环境配置
深度学习领域pytorch的使用是必不可少的，网上对于pytorch的使用大多是基于pycharm或者jupyter上的，而vscode相对较少，我也在这里记录一下我的配置过程。 这里我默认大家已经装好anaconda，pytorch和vscode了，网上教程也很多。 1.Python环境的安装 这 ......
深度优先搜索
深度优先搜索概述 假设从顶点 u 出发，深度优先搜索的基本思想是：访问顶点 u，然后从 u 的未被访问的邻接点中选取一个顶点 v，再从 v 出发进行深度优先搜索，直至图中所有和 u 有路径相通的顶点都被访问到。 算法：DFS 输入：起始顶点 u 输出：搜索过程中访问的顶点序列 1. 访问顶点 u; ......
栈的压入、弹出序列
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 ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
python代码-基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究
python代码-基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究 关键词：微能源网；能量管理；深度强化学习；Q-learning；DQN 内容：：面向多种可再生能源接入的微能源网，提出一种基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化方法。 该方法使用深度 Q 网络(deep Q network，DQN ......
序列求和（long）
输出一行，包括一个整数，表示1+2+3+...+n的值。 1 <= n <= 1,000,000,000。 1 import java.math.BigDecimal; 2 import java.math.BigInteger; 3 import java.util.*; 4 5 public c ......
pytorch 训练自己的数据集
参考文档：https://blog.csdn.net/weixin_58577392/article/details/124828281 创建一个空的虚拟环境吧 1. 环境： pytorch ：根据自己cuda的环境 ninja yacs cython matplotlib tqdm opencv- ......
2023-03-29 图的深度优先遍历
图的深度优先遍历 1 数据结构遍历的意义 每种数据结构，都必须有遍历的方式 很多算法的本质都是遍历，对于图论问题，真正理解遍历，已经可以应付80%的问题了 树的遍历 复习 复习下玩转数据结构第6章 和 玩转算法与数据结构第5章 树的深度优先遍历就是指前、中、后序遍历 ps:广度优先遍历实际就是层序遍 ......
ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=3385 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH-COPULA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近我被要求撰写关于金融时间序列的copulas的调查 从读取数据中获得各种模型的描述，包括一些图形和统计输出。 > oil = read. ......
fastjson反序列化：利用RMI服务反弹恶意java类shell
攻击主机环境的更换 在一台kali上首先默认的java环境是OPENjdk,这个版本的功能相对较低，所以利用起来功能不多，需要更换java环境 查看当前的java环境：有一条提示信息不用管不影响 删除现在已有的环境 apt-get purge openjdk-* 从上一台已经复现的靶机下载java环 ......
深度学习—LeNet5_CIFAR100代码
1 import torch 2 from torch.utils.data import DataLoader 3 from torchvision import transforms 4 from torchvision import datasets 5 6 ################# ......
深度学习—常见的卷积操作和卷积神经网络
各种常见的卷积操作 0、三种模式及输出矩阵尺寸计算 W输入矩阵宽，w是卷积核的大小，p是padding的数值，stride是滑动步幅 Full 补k-1圈 ：w0 =（ | W | - w + 2p ）/ stride + 1 Same 补若干圈：w0 = ceil（ | W | / stride） ......
缓冲流、序列化、转换流
1. 缓冲流 昨天学习了基本的一些流，作为IO流的入门，今天我们要见识一些更强大的流。比如能够高效读写的缓冲流，能够转换编码的转换流，能够持久化存储对象的序列化流等等。这些功能更为强大的流，都是在基本的流对象基础之上创建而来的，就像穿上铠甲的武士一样，相当于是对基本流对象的一种增强。 1.1 概述 ......
LeetCode 1092 最短公共超序列
LeetCode | 1092.最短公共超序列 给出两个字符串 str1 和 str2，返回同时以 str1 和 str2 作为子序列的最短字符串。如果答案不止一个，则可以返回满足条件的任意一个答案。 （如果从字符串 T 中删除一些字符（也可能不删除，并且选出的这些字符可以位于 T 中的 任意位置） ......
proxy深度监听proxy学习笔记本
首先我们看一下 下面的例子： <script setup> const userObj = { userId: '79Bf46cF-A49b-AdC0-960E-4bE62d75BcfE', name: '叶娟', idNumber: '820000198802044574', userName: ......
SARS-CoV-2、SARS-CoV (2003)及RaTG13病毒株的S(Spike)蛋白氨基酸序列差异
在NCBI网站上得到SARS-CoV (2003)、SARS-CoV-2及RaTG13的S蛋白氨基酸序列 在clustal Omega进行比对，下面是结果 ......
深度学习：文本预测
代码： #coding=utf-8 import os import sys import re import random import numpy as np from keras.models import Sequential,load_model from keras.layers imp ......
10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法
[matlab]10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是 1) 自回归 (AR) 2) 移动平均线 3) 自回归移动平均线 4) 自回归积分移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归积分移动平均线 (SARIMA) 6) 具有外生回归量的季节性自回归综 ......
前美团联合创始人王慧文 “正在收购” 国产开源深度学习框架 OneFlow
前美团联合创始人王慧文 “正在收购” 国产开源深度学习框架 OneFlow 来源: OSCHINA 编辑: 局 2023-03-27 22:23:00 0 3 月 27 日消息，据 “亲爱的数据” 独家获悉，前美团联合创始人王慧文团队 “正在收购” 国产 AI 框架 OneFlow。 OneFlow ......
使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练
SimCLR（Simple Framework for Contrastive Learning of Representations）是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同，SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征，这些特征可以从未 ......
转（Pytorch项目结构
序 你是否有过这样的经历：炼了一大堆的丹，但过了一周回来看结果，忘记了每个模型对应的配置；改了模型中的一个组件，跑起来一个新的训练，这时候测试旧模型却发现结果跟原来不一样了；把所有的训练测试代码写在一个文件里，加入各种if else，最后一个文件上千行，一个周末没看，回来改一个逻辑要找半天……其实这 ......
macOS深度学习环境可能会用到的cmd命令
对已安装的库进行查询 conda list 在terminal输入python，将会进入到python的交互界面，并显示已安装的python的版本号。快捷键 control+Z，退出交互界面 快速进入jupyter notebook: 打开Terminal，然后输入“Jupyter Notebook ......
OpenYurt v1.2 新版本深度解读（三）：五步搭建一个OpenYurt集群
OpenYurt 作为业界首个无侵入云原生边缘计算平台近期迎来了 v1.2.0 版本的发布，在 Kubernetes 无侵入、云边端全协同、跨网络域通信等特性上持续发力，深入打造 OpenYurt + Kubernetes 实现海量边缘计算业务的持续交付与高效运维管理能力。 ......
调用post接口出现参数反序列化失败
一、背景 提供给其他产商一个post类型接口，参数类型是json 入参如： { "name":"test2", "age":17, "address":"四川成都", "phone":"13281234456" } 二、问题 调用时，出现 "JSON parse error: Unrecognize ......
深度学习的数学基础: 函数/参数优化/矩阵运算/向量化/卷积运算/张量运算
1. 函数与导数 函数是一种映射关系，将一个或多个自变量的取值映射为一个因变量的取值。 函数的导数表示函数在某一点处的变化率，即函数图像在该点的切线斜率。 导数可以用来求解函数的最值、优化问题、拟合曲线等。 常见的求导方法包括使用基本导数公式、链式法则、反函数法则、隐函数法则等。 导数具有一些重要性 ......
图的深度优先和广度优先算法
package com.datastruct.gragh;import java.util.ArrayList;import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;/** * @version 1.0 * @Author 作者名 * @Date 20 ......
pytorch cuda gpu版本与detectron2、jupyter notebook安装
任意版本的pytorch、cuda的gpu版本与detectron2、jupyter notebook安装 1. 简介 本文主要介绍pytorch cuda gpu版本与detectron2、jupyter notebook安装, 主要是基于docker构建AI开发/预测用的环境. 优势与不足 优势 ......