深度 索引pytorch tensor
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别 产品官网：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，介绍配置使用 Scikit ......
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别【进阶】
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别【进阶】 产品官网：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，我们将在华为云耀云 ......
pytorch转onnx中关于卷积核的问题
pytorch导出onnx过程中报如下错误： RuntimeError: Unsupported: ONNX export of convolution for kernel of unknown shape. 我报错的部分代码如下： def forward(self, input): n, c, ......
C++ 深度学习简单示例
这是一个简单的C++控制台程序示例，用于实现一个简单的神经网络，进行二进制分类任务。请注意，这只是一个基本示例，没有使用任何深度学习库，因此它可能不具备高度优化和效率。 #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> // 定义神经网络的 ......
算法学习Day16二叉树深度
Day16二叉树深度 By HQWQF 2023/12/28 笔记 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]， 返回 ......
快速使用 Pytorch 的混合精度进行训练
使用混合精度的代码示例 以非常基础的训练代码片段为例： for epoch in range(epochs): model.train() for i, (images, labels) in enumerate(loader_train): images = images.to(device) l ......
代码随想录算法训练营第十六天 |104.二叉树的最大深度，559.n叉树的最大深度，111.二叉树的最小深度，222.完全二叉树的节点个数
一、104.二叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 104. 二叉树的最大深度 学习： 思路： 分别求左子树和右子树的高度，返回给根结点，加1之后是根结点的深度，这是后序遍历的思路 二、559.n叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 559. N 叉树的最大深度 学习前： 思路： 后 ......
Mysql 索引
Mysql 索引 1. 索引介绍 一种用于快速查询和检索数据的数据结构，本质：一种排序好的数据结构 索引底层数据结构存在很多类型，常见的索引结构有：B树、B+树和 Hash、红黑树。在 Mysql 中，无论是 Innodb 还是 Myisam，都使用了 B+ 树作为索引结构 2. 优缺点 优点 加快 ......
es 索引生命周期管理的原理
es 的索引生命周期管理 index lifecycle management 即 ILM，控制着索引的创建、滚动、删除、归档，属实好用，那么它是如何实现的呢？ 可以想象得到，es 的 master 执行一个定时任务，定期检查关联了 ilm 的索引，判断索引的状态，执行状态的流转。 ILM 相关代码 ......
深度！把握这三点，即可挑选出最适合能源行业的数据摆渡解决方案
在能源行业中，网络隔离通常采用物理隔离方式，即将能源行业网络与外部网络进行物理隔离，避免外部网络对能源行业网络的攻击和入侵。 同时，网络隔离也可以采用逻辑隔离方式，即在能源行业网络和外部网络之间设置防火墙、入侵检测系统等设备，对访问进行控制和过滤，确保只有授权人员可以访问能源行业网络。 网络隔离是为 ......
基于深度学习网络的美食检测系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤，其目的是从输入图像中提取出有效的特征，以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......
m基于深度学习网络的美食识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用，它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络（CNN），它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
MongoDB 通配符索引 (wildcard index) 的利与弊
MongoDB 支持在单个字段或多个字段上创建索引，以提高查询性能。MongoDB 支持灵活的模式，这意味着文档字段名在集合中可能会有所不同。使用通配符索引可支持针对任意或未知字段的查询。 ·一个集合中可以创建多个通配符索引 ·通配符索引可以覆盖与集合中其他索引相同的字段 ·通配符索引默认省略 _i ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度
题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一：前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度
题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一：层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
深度Q神经网络(DQN)
有了上节课值函数近似的铺垫，这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢，为什么一定要有神经网络的参与呢，AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情，而人类的世界是很复杂的，很抽象的，不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型，所以你需要上百万甚至不止的数据，那么，你从哪得到 ......
18-mysql索引
一、b+树 每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生（B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树演化而来）。 1.索引字段要尽量的小：通过上面的分析，我们知道IO次数取决于b+数的高度h ......
人脸识别技术演进：从几何算法到深度学习的深度剖析
本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标，深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿 ......
09-MySQL 索引管理及执行计划
一、mysql索引类型 BTREE:B+树索引 （常用） HASH：HASH索引 FULLTEXT：全文索引 RTREE：R树索引 二、索引分类 主键索引 普通索引*** ** 唯一索引 三、索引基本管理 创建和删除： alter table stu add index idx_name(stu_n ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
使用pack函数输出数组中满足条件元素的索引
program main_test implicit none real, dimension(5) :: arr1, arr2 LOGICAL, dimension(5) :: ad, ab, ac, tot INTEGER , dimension(:), allocatable:: arr3 I ......
ELK自动清理索引
由于ELK比较吃资源所以日志不能一直保留，必须有一个清理策略 利用索引的生命周期来实现 参考自： https://www.cnblogs.com/wei325/p/16101258.html https://www.5axxw.com/questions/content/g3xpeh 所有命令均在k ......
深度解读：阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景
容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后，引起了开发者和企业客户的广泛关注，并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享，包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景，帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS，旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 训练曲线： 误码率曲线： 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用（OFDM）是一种高效的无线通信技术，广泛应用于各种无线通信系统。然而，OFDM系统对频率偏移非常敏感，频偏会导致子载波间的正交性丧失，进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
【OpenCV】【Python】关于cv2.findContours()轮廓索引（编号）解析（RETR_TREE）
在打算自己实现二维码的定位的时候，看到了相关博文的关于cv2.findContours返回的层级信息来定位三个“回”字从而达到定位二维码的目的，但是返回的hierarchy中的层级信息分别对应的是哪个轮廓却困扰了许久，查阅了很多资料最后还是自己手动找出了清晰的规律。 关于hierarchy返回的每一 ......
fluentd根据K8S名称空间自动生成索引
fluentd示例配置： apiVersion: v1 data: containers.input.conf: |- <source> @type tail path /var/log/containers/*.log pos_file /var/log/fluentd-containers.lo ......
C#深度理解：数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点
一、数组 1、Array 固定数组 优点： 1). 快速访问：数组通过索引来访问元素，访问速度非常快，因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储：数组在内存中以连续的方式存储元素，这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持：C#中的数组支持多维（二维、三维等）数据结构，可以用于 ......
C# 返回字符串 string 中某一个字符第几次出现的位置所在的索引位置
// 返回 str 从前往后，第 count 次出现 ch 字符处的索引位置，失败返回 -1； protected static int IndexOf(string str, char ch, int count) { if (count < 1) { return -1; } int index ......
特殊的bug：element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn
很多帖子都说了，设置requires_grad_()就行。 但是我这次遇到的不一样，设置了都不行。 我是这种情况，在前面设置了torch.no_grad():，又在这个的作用域下进行了requires_grad_()，这是不起作用的。 简单版： with torch.no_grad(): model ......
详解MRS HBase全局二级索引
与结构化数据库相似，HBase二级索引就是为了提升此类条件查询场景性能：查询条件无法精确/模糊匹配rowkey（类似于DB主键），同时严格要求查询时延。 ......