preprocessing pad_sequences sequences keras
PostgreSQL 序列（Sequence）
基本操作 --新增序列 CREATE SEQUENCE xxx_id_seq INCREMENT 1 -- 一次加多少 MINVALUE 1 -- 最小值 START 1 --从多少开始 CACHE 1 CYCLE; --指定表使用 alter table xxx_table alter colum ......
[ARC104F] Visibility Sequence 题解
题意 对于一个长度为 \(N\) 的序列 \(H\)，可以通过如下方式构造一个序列 \(P\)： 若存在 \(j \in \left[1, i\right)\)，使得 \(H_j > H_i\)，则 \(P_i = \max\limits_{j \in \left[1, i\right) \land ......
Sequence Folding
Description 给定一个长为 \(2^n\) 的 01 串，其中只有 \(m\) 个位置的值是 \(1\)。每次可以将某一位的值翻转，一旦当前串是一个回文串，就可以把串翻折减半。求最后只剩一个数码时，最小的所需翻转次数。 \(2^n\leq 10^{18},m\leq 10^5\) Solu ......
[ARC104B] DNA Sequence 题解
题意 对于一个只含有 A，C，T，G 的字符串 \(s\), 定义其为匹配的当且仅当其中 A 的数量和 T 的数量相等，C 的数量和 G 的数量相等。 给定一个长度为 \(N\) 的字符串 \(S\)，求其有多少个非空子串是匹配的。 \(1 \le N \le 5000\)。 题解 \(\mathc ......
PostgreSQL 序列（Sequence）
基本操作 --新增序列 CREATE SEQUENCE xxx_id_seq INCREMENT 1 -- 一次加多少 MINVALUE 1 -- 最小值 START 1 --从多少开始 CACHE 1 CYCLE; --指定表使用 alter table xxx_table alter colum ......
[ARC071F] Infinite Sequence
题目描述： 定义 \(n-\)可爱序列 指无限长的由 \(\{1,2...,n\}\) 组成的序列。同时 \(a_1,a_2...\)满足以下条件: 1.第 \(n\) 个及以后的元素是相同的，即若 \(\forall i,j\geq n,a_i=a_j\) 。 2.对于每个位置 \(i\)，紧随第 ......
Scikit-learn 的 preprocessing.LabelEncoder函数：标签编码
参考文档：https://pythonjishu.com/sklearn-preprocessing-labelencoder/ 转换类别数据为整数：LabelEncoder 可以将字符串或其他类别型数据转换为整数。例如，如果你有一个特征包含类别 "红色"、"绿色" 和 "蓝色"，LabelEnco ......
PAT_A 1085 Perfect Sequence
Given a sequence of positive integers and another positive integer p. The sequence is said to be a perfect sequence if M≤m×p where M and m are the max ......
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb.npz: None -- [Errno 104] Connection reset by peer
首次装载IMDB数据集时可能会出现的错误。 解决方案： 1、先将数据集单独下载下来： datasets/imdb.npz · 黄健/keras-datasets - Gitee.com 2、将其复制到 ~/.keras/dataset 目录下： cp imdb.npz ~/.keras/datase ......
pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层
https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。处理文本时，您必须做的第一件事是想出一种策略，将字符串转换为数字（或“矢量化”文本），然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 关键词：LSTM，Seq2Seq 📜 研究主题 采用深度神经网络DNN 使用LSTM，并翻转输入句子顺序提升性能 ✨创新点： 更换seq2seq中RNN单元为LSTM，有提升对长句子训练速度的可能 ......
CF1264D2 Beautiful Bracket Sequence
第二次听这道题，写个推导过程。 考虑对于给定的括号序列如何算答案，考虑最终答案对应回原序列的位置，于是我们要找到一个位置让其左边的左括号与右边的右括号一样多。因为挪指针时两者之一一定变化，并且两边均单调，所以这个分界点是唯一的。 考虑枚举分界点算答案。假设左边有 \(x\) 个问号，右边有 \(y\ ......
[ARC116C] Multiple Sequences题解
思路 我们可以很好的想到一种 \(O(nm)\) 的 dp: 状态：\(dp_{i,j}\) 为搜到第 \(i\) 个,最后一个数是 \(j\) 的方案数。 转移：\(dp_{i,j} = \displaystyle\sum_{k|j,k\not =j}dp_{i-1,k}\) 当然这是会超时的。 ......
Codeforces Round 903 (Div. 3) E. Block Sequence（DP）
Codeforces Round 903 (Div. 3) E. Block Sequence 思路： 设dp[i]为当i~n为完美的最少删除次数 dp[n]=1,dp[n+1]=0; 从后至前对于dp[i]更新 若直接删除当前点，则为 dp[i+1]+1 若不删除 则为 min（dp[i+a[i] ......
CF264B Good Sequences 题解
Good Sequences 状态很显然，设 \(f[i]\) 表示位置 \(i\) 的最长长度。 关键是转移，暴力转移是 \(O(n^2)\) 的，我们必须找到一个更优秀的转移。 因为一个数的质因子数量是 \(O(\log n)\) 的，而只有和这个数具有相同质因子的数是可以转移的； 因此我们可以 ......
学习笔记428—Keras实现简单BP神经网络
Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y ......
CF1401B [Ternary Sequence]
Problem 题目简述 两个序列 \(A, B\)。这两个序列都是由 \(0,1,2\) 这三个数构成。 \(x_1,y_1,z_1\) 和 \(x_2,y_2,z_2\) 分别代表 \(A\) 序列和 \(B\) 序列中 \(0,1,2\) 出现的次数。 你可以重新排列两个序列中的元素，然后生成 ......
学习笔记427—Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法
Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe ......
学习笔记426—keras中to_categorical函数解析
keras中to_categorical函数解析 1.to_categorical的功能简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果： from keras.utils.np_utils ......
ImportError: cannot import name 'tokenizer_from_json' from 'tensorflow.python.keras.preprocessing.text'
ImportError: cannot import name 'tokenizer_from_json' from 'tensorflow.python.keras.preprocessing.text' (/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/pyt ......
ValueError: ('`tf.compat.v1.keras` Optimizer is not supported when eager execution is enabled. Use a `tf.keras` Optimizer instead, or disable eager execution.')
ValueError: ('`tf.compat.v1.keras` Optimizer (', <tensorflow.python.keras.optimizers.SGD >, ') is not supported when eager execution is enabled. Use a ......
keras 与 tensorflow 对应版本
https://master--floydhub-docs.netlify.app/guides/environments/ Environments Below is the list of Deep Learning environments supported by FloydHub. Any ......
tensorflow 与 keras 的关系
网址： https://t.rock-chips.com/forum.php?mod=viewthread&tid=125 这个帖子基本再说 自己训练一个模型，然后转换成 rknn ......
Keras Dense
Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。如果本层的输入数据的维度大 ......
Keras.layers各种层介绍
本文章向大家介绍Keras（七）Keras.layers各种层介绍，主要包括Keras（七）Keras.layers各种层介绍使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。 一、网络层 keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convol ......
keras.layers.Input()输入层解析
Input()参数解析 layers.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None, ragged=False, **kwargs,)Returns: A tensor. 参数 ......
tf.keras.backend.int_shape 函数
tf.keras.backend.int_shape函数 tf.keras.backend.int_shape(x) 定义在：tensorflow/python/keras/backend.py。 返回张量或变量的shape，作为int或None条目的元组。 参数： x：张量或变量。 返回： 整数元 ......
Keras GlobalAveragePooling2D 空间数据的全局平均池化操作
空间数据的全局平均池化操作。 一张图片通过卷积核提取特征，有几个卷积核就有几个特征。一张图片需要经过几次卷积，每次卷积时卷积核的个数都按2的n次方增加。第一次卷积, 卷积核2个, 得2张图，池化压缩长宽；第二次卷积, 卷积核4个, 得4张图，池化压缩长宽；因为卷积次数有限，池化大小默认(2，2)，因 ......
Keras Multiply
Keras Multiply Multiply 层的函数接口。 该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素积的张量，shape不变。 用法 tf.keras.layers.multiply( inputs, **kwargs ) 参数 inputs 输入张量列表(至少 2 个)。 **k ......
Keras Adam
keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False) learning_rate: float >= 0. 学习率。 beta_1: f ......