长短 实战 记忆pytorch
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
深入理解区块链技术与去中心化应用的全面指南实战
深入理解区块链技术与去中心化应用的全面指南实战 区块链技术：探索去中心化的数字世界 区块链技术是一种基于密码学原理和分布式计算的去中心化数据存储和传输技术。它通过将数据以区块的形式链接在一起，并使用加密算法和共识机制来确保数据的安全性和可信度。区块链技术最初是为支持加密货币比特币而开发的，但如今已经 ......
前端Web3.0 DeFi项目实战教程，以太坊DApp开发视频教程完整版
前端Web3.0 DeFi项目实战教程，以太坊DApp开发视频教程完整版 首先，要明确什么是Web3.0？ 关于Web3.0，网络上有很多专业定义，笔者在此不做赘述，仅以最通俗易懂的方式来说明此概念。Web3.0是一个行业自创的概念，需结合Web1.0、Web2.0进行理解。下表为三者特征的对比： ......
oracle更改实例名实战过程
背景 在oracle数据的管理和维护过程中,我们有时需要更改instance_name,具体有以下场景。 重命名实例：当你需要更改现有 Oracle 实例的名称时，可以通过更改实例名称来实现。这可能发生在企业重组、合并、分割或重命名的情况下。更改实例名称可以使其与新的业务需求或组织结构保持一致。 实 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，它将序列建模为有向图，而CRFs更普遍地可以用于任意图 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络
将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
hadoop集群 大数据项目实战_电信用户行为分析_day03
配置系统环境 Reis 1.先把之前的dump.rdb删除掉 rm -rf dump.rdb 2.把原始项目给的dump.rdb 放进来，它里面包含了需要的数据，比如端口；在这部之前必须要进行关闭端口，随后传送文件，最后重启端口 相关指令: bin/redis-server conf/redis.c ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
Pytorch-（三）张量
1、张量支持的数据类型 （1）获取/设置Pytorch默认的张量类型 import torch # 2、张量Tensor # 2.1、获取/设置Pytorch的默认类型 def DefaultType_func(): dtype=torch.tensor([1,2,3.4]).dtype print ......
docker入门加实战—部署Java和前端项目
本文介绍了docker如何部署Java和前端项目，并进行演示和测试，从而加强docker的使用，达到快速上手的目的。 ......
pytorch 量化相关参考
ref: https://blog.csdn.net/znsoft/article/details/130788437 import torch import torch.quantization class M(torch.nn.Module): def __init__(self): super ......
pytorch一些准备工作
conda常用指令 激活以及退出当前虚拟环境 conda activate xxx conda deactivate 创建以及删除 conda create -n xxx python=3.8 conda remove -n xxx 查看当前虚拟环境有哪些 conda info --envs 查看当 ......
【BSP视频教程】BSP视频教程第27期：CANopen协议栈专题，实战方式系统了解NMT，PDO，SDO，时间戳，同步报文，紧急报文等（2023-10-17）
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频教程为大家分享CANopen协议栈相关知识内容，涉及到的内容非常多。 视频教程： https://www.bilibili.com/video/BV1Vw411 ......
推荐一款“自学编程”的宝藏网站！详解版~（在线编程练习，项目实战，免费Gpt等）
🌟云端源想学习平台，一站式编程服务网站🌟云端源想官网传送门⭐ 📚精品课程：由项目实战为导向的视频课程，知识点讲解配套编程练习，让初学者有方向有目标。🎯 📈课程阶段：每门课程都分多个阶段进行，由浅入深，很适合零基础和有基础的金友们自由选择阶段进行练习学习。🌈 🎯章节实战：每一章课程都配有 ......
从理论到实践，实时湖仓功能架构设计与落地实战
在上篇文章中，我们向大家解释了为什么实时湖仓是当前企业数字化转型过程中的解决之道，介绍了实时计算和数据湖结合的应用场景。（“数据驱动”时代，企业为什么需要实时湖仓？） 在这篇文章中，我们将详细介绍在数栈实时开发平台内，实时湖仓的功能架构设计和具体实操案例。 功能架构介绍 实时湖仓并不是一个独立的产品 ......
7×24无人值守直播推流软件开发实战，揭开视频推流的底层原理(附源码)
一、前言 你有看到过那种不间断型的、循环播放视频音乐的直播间吗？或者那种直播播放电影的直播间？还有层出不穷的文章，类似如下标题： “如何搭建一个24小时不间断的直播间？躺入xxxx元！” “24小时电影直播间，每天到账xxx~xxxx，不出镜副业，人人可做！” “50块的云服务器直播推流让我月入过千 ......
【matplotlib 实战】--散点图
散点图，又名点图、散布图、X-Y图，是将所有的数据以点的形式展现在平面直角坐标系上的统计图表。 散点图常被用于分析变量之间的相关性。如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动，则称变量之间是线性相关的；如果所有点看上去都在某条曲线（非直线）附近波动，则称此相关为非线形相关的；如果所有点在图中没有显 ......
7×24无人值守直播推流软件开发实战，一文为你揭开视频推流的底层原理(附源码)
一、前言 你有看到过那种不间断型的、循环播放视频音乐的直播间吗？或者那种直播播放电影的直播间？还有层出不穷的文章，类似如下标题： “如何搭建一个24小时不间断的直播间？躺入xxxx元！” “24小时电影直播间，每天到账xxx~xxxx，不出镜副业，人人可做！” “50块的云服务器直播推流让我月入过千 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.1 门控循环单元（GRU）
我们可能会遇到这样的情况： 早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这 ......
云计算实战（3）-XigmaNAS(1)
目录概述名字的来历特性兼容硬件列表 概述 XigmaNAS®是一款嵌入式开源存储NAS(网络附加存储)发行版，专为家庭用户和小型企业设计。 XigmaNAS可以安装在各种各样的硬件上，并通过许多标准网络协议支持所有流行的客户机操作系统(Windows、Mac、Linux、iOS和Android)的数 ......
云计算实战（2）-TrueNAS(1)
目录概述TrueNAS要求 概述 TrueNAS®CORE(以前称为FreeNAS®)是世界上最流行的存储操作系统，因为它使您能够构建自己的专业级存储系统，用于各种数据密集型应用程序，而无需任何软件成本。只需将其安装到硬件或VM上，就可以体验开源存储的真正存储自由 TrueNAS CORE可用于从家 ......
云计算实战（1）-openeuler(1)
目录概述 概述 openEuler 社区，全称为 OpenAtom openEuler 社区，是一个面向数字基础设施操作系统的开源社区，简称 openEuler 或者 openEuler 社区。由开放原子开源基金会（以下简称“基金会”）孵化及运营。 openEuler 是一个面向数字基础设施的操作系 ......
pytorch问题集合
根据kernel size,stride和padding计算卷积后的尺寸 对于PyTorch中的1维卷积层nn.Conv1d,输出序列长度可以根据以下公式计算:假设:- 输入序列长度:L_in - 卷积核大小:K - 步长:S - 填充:P 则输出序列长度为: python L_out = (L_i ......
[pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False)
prologue title: [pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False) 代码用到一个解码器\(dec\)，希望用它预测生成结果\(g\)的counting encode并用以计算损失，以此约束生成器生成合理的结果（能解码出正确的 ......
pytorch(10.2.2) 注意力汇聚理论 代码测试
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html from d2l import torch as d2l import torch from torch import nn #@save def show_hea ......
实战攻防演练-WinRar压缩包创建自解压木马
前言 在攻防演练中，钓鱼攻击通常采用社会工程学手段，通过伪装成可信的来源，引导用户点击恶意链接或下载恶意文件，进而实现攻击。而使用压缩包自解压技术可以在一定程度上提高攻击成功率。其中包含的自解压木马就会被激活并感染用户的计算机，而在本篇文章中会介绍如何使用自解压木马技术钓鱼。 实战技术操作 第一步 ......
pytorch_Tensorboard的使用
SummaryWriter（）将什么写入文件中，如果不指定的话，就写入默认的 需要两个方法 writer.add_image() wruter.add_scalar() from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 导入tensorboard ......
数据库SQL实战|牛客网(查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息)
描述 有一个员工employees表简况如下: 请你查找employees里入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息，以上例子输出如下: 输出： 10005|1955-01-21|Kyoichi|Maliniak|M|1989-09-12 drop table if exists `employees ......
Java服务中的大文件上传和下载优化实战指南
在Java服务中处理大文件的上传和下载是一项常见但复杂的任务。为了提供优秀的用户体验和高效的系统性能，我们将探索多种策略和技术，并在每一点上都提供代码示例以便实战应用。 1. 分片上传和下载 将大文件分割成更小的块或分片，可以减轻服务器负担，提高处理效率。 上传示例： import org.spri ......