随想录 训练营 序列 随想

Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t ......

[参考链接] 669. 修剪二叉搜索树 [代码] 1 # Definition for a binary tree node. 2 # class TreeNode(object): 3 # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): 4 # ......

PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模... ......

Marshmallow 官方文档：https://marshmallow.readthedocs.io/en/latest/ Marshmallow，中文译作：棉花糖。是一个轻量级的数据格式转换的模块，也叫序列化和反序列化模块，常用于将复杂的orm模型对象与python原生数据类型之间相互转换。ma ......

# 1 题目 [5. 最长回文子串](https://leetcode.cn/problems/longest-palindromic-substring/) 给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串。 示例 1： 输入：s = " ......

STL 当想要维护一个数组，其中的元素要求有序，同时可能随时对这个数组中的元素进行增减 有没有一个STL可以快速维护一个这样的数组？ multiset(平衡二叉树） 默认从小到大排序 注意离散化中清除重复元素的原理： unique()函数 vector中的earse是删除指定一段，所以离散化有： 《 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......

Mysql架构与内部模块 演示环境： MySQL 5.7 存储引擎：InnoDB 一、一条查询SQL是如何执行的？ 程序或者工具要操作数据库，第一步跟数据库建立连接。 1、通信协议 首先，MySQL 必须要运行一个服务，监听默认的端口（3306）。 通信协议 MySQL 支持多种通信协议。 第一个就 ......

[参考链接] 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 [注意] 1.因为是有序树，所以如果中间节点是 q 和 p 的公共祖先，那么中间节点的数组 一定是在[p, q]区间的。即中节点 > p && 中节点 < q 或者 中节点 > q && 中节点 < p。 2.那么只要从上到下去遍历，遇到 cur节点 ......

基本理论 https://programmercarl.com/二叉树理论基础.html#二叉树的种类 满二叉树：如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树。 完全二叉树：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22665 最近我们被客户要求撰写关于状态空间模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 状态空间建模是一种高效、灵活的方法，用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断 摘要 本文介绍了状态空间建模，其观测值来自指数族，即高斯、泊松、二项、负二项和伽马 ......

原文链接： http://tecdat.cn/?p=25939 最近我们被客户要求撰写关于多输出（多因变量）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRES ......

# 1 问题描述 请求接口时，`service`层返回到`controller`层的数据结构为`List>`，而`Map`中存在一个`key`=`date`，value type=`java.time.LocalDate`的`Entry`，且日志报如下错误： ``` log InvalidDefin ......

在Java中，序列化（Serialization）是指将对象的状态转换为字节流的过程，以便将其保存到文件、在网络中传输或持久化到数据库中。而反序列化（Deserialization）则是将字节流转换回对象的过程，恢复对象的状态。 序列化和反序列化主要用于以下场景： 1. 对象持久化：通过序列化，可以 ......

# 逆序对与原序列 > 在《组合数学》中有这么一个从逆序列构建一个排列的过程……而刚好有一场考试有考了类似的问题，于是在此总结一下。 [TOC] ## 逆序列 假定我们有序列 $P$ 是 $\{1, 2, \cdots, n\}$ 的一个排列。如果 $i p_j$ 则称数对 $(p_i, p_j)$ ......

# 题目 力扣 1143 [力扣1143](https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/) 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 ......

前言 VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新 ......

在本节中，我们将详细讨论Java中的对象序列化与反序列化概念、使用方法以及实例。对象序列化是将对象的状态信息转换为字节流的过程，而反序列化则相反，是将字节流恢复为对象的过程。 #### 4.4.1 为什么需要对象序列化？ 对象序列化的主要目的是为了在不同的系统间传输对象，或者将对象持久化到磁盘文件中 ......

@JSONField 主要用于返回出参转换 这个注解分别可以注解在实体类的属性、setter和getter方法上 public class Test{ /* 注解在属性上的时候可以设置一些序列化、格式化的属性 @JSONField(serialize = false) >序列化的时候忽略这个属性 @ ......

VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。 在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的 ......

面向第三代测序数据的序列比对方法研究 高岩 哈尔滨工业大学 摘要：随着第三代测序技术的不断发展,第三代测序数据在基因组组装、结构变异检测、全长转录本识别等领域得到了广泛的应用。序列比对作为第三代测序数据分析工作流程中最基础、最关键的步骤,一直都是当今生物信息学领域最重要的计算机科学问题之一。面对日益 ......

基于长读数的序列组装方法研究与应用 陈冉冉 河南理工大学 摘要：长读数因为在跨过基因组重复区方面具有卓越的表现,因此逐渐得到了广大研究者的青睐。通过分析和挖掘测序技术产生的长读数的数据特征,研究基于长读数序列组装方法,实现高速度、高准确性、高连续性的基因组组装,对支持和推动生命科学中一系列重要的基础 ......

基于学习的第三代测序一致性序列生成 王水介 哈尔滨工业大学 摘要：继人类基因组计划开展以来,基因测序已经广泛影响了生命科学的研究方式,各模式物种基因组在全球实验室不断被测定分析。近年来随着基因组测序数据通量的提升和成本的下降,这已成为生物医学领域的常规手段。目前以太平洋生物科技公司以及牛津纳米孔技术 ......

基于长读的基因组重复序列查找技术研究 郭睿 深圳大学 摘要：基因组中出现两次或者两次以上基本相同的序列称为重复序列。重复序列信息可以用来可以分析物种的进化,减少基因比对歧义,降低序列拼接数据缺失。与标准重复序列库对比,基于短读序列数据的重复序列查找技术得到的结果并不完整,平均长度较短。长读数据平均长 ......

面向第三代测序技术的基因组长序列片段比对算法研究 周佩霞 湖南师范大学 摘要：随着测序技术不断发展和改进,测得的基因组序列片段数据的特征也在不断变化。为适应当前第三代测序技术,基因组序列比对算法需要进行深入的研究和改进,以便更适合于处理第三代测序技术测得的长序列片段数据。本文重点研究分析了基于哈希和 ......

239. 滑动窗口最大值 这是使用单调队列的经典题目。 此时我们需要一个队列，这个队列呢，放进去窗口里的元素，然后随着窗口的移动，队列也一进一出，每次移动之后，队列告诉我们里面的最大值是什么。 每次窗口移动的时候，调用que.pop(滑动窗口中移除元素的数值)，que.push(滑动窗口添加元素的数 ......

# 1 权限控制 ```python # ACL（访问控制列表）的权限控制：(针对互联网用户的产品) 用户表 id name password 1 zhangsan 123 权限表 id user_id 权限 1 1 评论权限 2 1 发抖音权限 张三：[评论权限,发抖音权限] # RBAC(Rol ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......

 > 文章摘要：用一杯星巴克的钱，自己动手2小时的时间，就可以拥有自己训练的开源大模型，并可以根据不同的 ......

【参考链接】 530. 二叉搜索树的最小绝对差 【注意】 1.二叉搜索树采用中序遍历，其实就是一个有序数组。 2.使用双指针，更快。 【代码】 1 # Definition for a binary tree node. 2 # class TreeNode(object): 3 # def __i ......