随想录 训练营 序列 随想
基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)
2023年11月10日，今天看一篇论文，现在17:34，说实话，想摆烂休息，不想看，可还是要看，拴Q。 论文：Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是：Sel ......
序列计数
给定 \(n(n\le10^6)\)，对于 \([0,n]\) 中的每一个 \(k\)，求出有多少个长度为 \(n\) 的 \(01\) 串，其中最长 \(1\) 连续段长度恰好为 \(k\)。 由于是 \(1\) 连续段，不妨按照每个 \(0\) 把 \(01\) 串划分为 \(i+1\) 段，即 ......
初学者如何上手服务器训练模型
拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 ......
解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
代码随想训练营第三十五天打卡（Python）｜ 860.柠檬水找零、406.根据身高重建队列、452. 用最少数量的箭引爆气球
860.柠檬水找零 class Solution: def lemonadeChange(self, bills: List[int]) -> bool: five, ten, twenty = 0, 0, 0 for bill in bills: if bill == 5: five += 1 e ......
SnakeYaml反序列化漏洞研究
一、SnakeYaml简介 SnakeYaml是Java中解析yaml的库，而yaml是一种人类可读的数据序列化语言，通常用于编写配置文件等。 YAML 的语法和其他高级语言类似，并且可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它使用空白符号缩进和大量依赖外观的特色，特别适合用来表达或编辑数据结构、各 ......
NLP文本生成全解析：从传统方法到预训练完整介绍
本文深入探讨了文本生成的多种方法，从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型，尤其是LSTM和Transformer架构。文章还详细介绍了大型预训练模型如GPT在文本生成中的应用，并提供了Python和PyTorch的实现代码。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网 ......
序列和索引
序列是一个用于储存多个值的连续空间，每个值都对应一个整数的编号，称为索引。 索引分为两种 一种正向递增索引 一种反向递减索引 正向递增索引：从左往右，从0开始 ，0,1,2,3,4,5,6.....以此类推 反向递减索引：从右往左，从从-1开始，-n,-n+1,-n+2........-3-,2,- ......
代码随想训练营第三十四天（Python）｜ 1005.K次取反后最大化的数组和、134. 加油站、135. 分发糖果
1005.K次取反后最大化的数组和 class Solution: def largestSumAfterKNegations(self, nums: List[int], k: int) -> int: nums.sort(key=lambda x:abs(x), reverse=True) fo ......
代码随想训练营第三十二天（Python）｜ 122.买卖股票的最佳时机 II、55. 跳跃游戏、45.跳跃游戏 II
122.买卖股票的最佳时机 II 1、贪心 class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: res = 0 for i in range(1, len(prices)): res += max(prices[i]-pric ......
利用Biopython – Pairwise Alignment计算序列相似度
# Import librariesfrom Bio import pairwise2from Bio.Seq import Seq # Creating sample sequencesseq1 = Seq("TGTGACTA")seq2 = Seq("CATGGTCA") # Finding s ......
编程随想曲周刊（第54期）
这里记录每周的所见所闻，周日发布。点击阅读原文可以直接访问文章链接。 运维 Nginx 开启status用以监控状态信息d 工具 「犬岛」在 App Store 只有 3.1 分？首发推广又出现了怎样的严重失误？ 文章 第36届中国电影金鸡奖揭晓 家里这些东西千万别扔！扔它等于扔掉了钱！ 职业破茧重 ......
Kubernetes API 多版本和序列化
前言 三年前在分析Kubernete APIServer时，就经常遇到两个东西，一个是Scheme，一个是Codec，当时对它们并不是很理解，也没有去细究，但是后来越来越多的能够遇见它们，尤其是在做Kubernetes API相关的开发时，Scheme的出镜率很高，于是查了下资料才知道，原来他们跟K ......
bzoj#2958. 序列染色
bzoj #2958 非常好的容斥 dp 题 发现这道题分为没有找到颜色 \(B\) ，找到连续 \(K\) 个颜色 \(B\) 但没找到颜色 \(W\) 以及都找到了三种状态，因此我们考虑把这些状态记为 \(0,1,2\) 设到 dp 中 设计状态：设 \(dp_{i,j,k}\) 表示前 \(i ......
P3863 - 序列 - 总结
P3863 - 序列 如果 \(n = 1\)，也就是只有一个数的情况下，可以列出时间轴，要求实现后缀加，前缀查询大于 \(x\) 的个数，使用分块即可。 当 \(n \neq 1\) 时，也列出所有数的时间轴，那么就转变为了矩阵加，某一序列的前缀查询大于 \(x\) 的个数。 这时可以应用扫描线的 ......
牛客[编程题] HJ63 DNA序列
HJ63 DNA序列 中等 通过率：39.36% 时间限制：1秒 空间限制：32M 描述 一个 DNA 序列由 A/C/G/T 四个字母的排列组合组成。 G 和 C 的比例（定义为 GC-Ratio ）是序列中 G 和 C 两个字母的总的出现次数除以总的字母数目（也就是序列长度）。在基因工程中，这个 ......
R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22360 原文出处：拓端数据部落公众号 在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。 价格波动的 GARCH 模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我 ......
（lora训练）复制文件夹结构
import os import shutil def copy_directory_structure(src, dst): """ 复制src下的所有文件夹结构到dst，但不包括文件。 """ for root, dirs, files in os.walk(src): # 遍历所有的文件夹 f ......
日记 2023.11.10：2023 syzx 秋季训练 6
日记 2023.11.10：2023 syzx 秋季训练 6 *HI A 拆位，带权并查集 / 二分图判定。 B 按位做差，于是只需要一次 bfs。 bonus：长度 \(\leq 5000\)（单次）或 \(\leq 20\)（多次） https://codeforces.com/problems ......
代码随想训练营第三十一天（Python）｜ 455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和
455.分发饼干 1、优先大饼干 class Solution: def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int: g.sort() s.sort() index = len(s) - 1 # 最后一块饼干 res = ......
11/10训练笔记
P7831[CCO2021] Travelling Merchant 题解 考虑出度为0的点显然不行 随后，进行一个类似于拓扑排序的过程即可 注意到需要建反图 原图也得保留 注意判-1 代码： #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstri ......
机器学习——序列模型
在本质上，音乐、语音、文本和视频都是连续的。 如果它们的序列被我们重排，那么就会失去原有的意义。 比如，一个文本标题“狗咬人”远没有“人咬狗”那么令人惊讶，尽管组成两句话的字完全相同。 处理序列数据需要统计工具和新的深度神经网络架构。 为了简单起见，我们以 图8.1.1所示的股票价格（富时100指数 ......
DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」，但有人投来质疑
前言 难道 Transformer 注定无法解决「训练数据」之外的新问题？ 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指 ......
25. 干货系列从零用Rust编写正反向代理，序列化之serde是如何工作的
序列化在程序中的应用必不可少的一环,从机读到人读,如JSON利于人读但不利于传输,如何将JSON映射成内存结构等,在日常的程序中必不可少的一环 ......
代码随想训练营第三十天（Python）｜ 332.重新安排行程、51. N皇后
332.重新安排行程 方法一和方法二在力扣用例会超时 方法一、 class Solution: def findItinerary(self, tickets: List[List[str]]) -> List[str]: tickets.sort() res = [] used = [False] ......
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
标题：Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常
Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常 在使用Dubbo RPC进行开发时，我们可能会遇到一些出乎意料的问题。其中之一就是在进行远程调用时，内部嵌套对象出现与预期不符的HashMap。这个问题的根源在于反序列化过程中找不到对象，导致解析成了HashMap。在这 ......