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论文深度学习人工智能
一、ABSTRACT—摘要标题:Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels(用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演)作者:BinLiu1,SenlinYang2,YuxiaoRen2,XinjiXu3,PengJiang2,andYangkangChen4(和SeisInvNet有共同作者,应该是同
- 论文学习记录之SeisInvNet(Deep-Learning Inversion of Seismic Data)
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论文人工智能
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bryant_meng
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怎么不是呐
Hi-C技术:检测人类基因组结构变异(SVs)的一种有前景的方法。目前严重缺乏能够使用Hi-C数据进行全范围SV检测的算法,只能以低于最佳的分辨率识别染色体间易位和远程染色体内SVs(>1mb)。本文开发了一个深度学习模型,结合了深度学习和集成学习策略的框架,以高分辨率预测全范围的SVs——EagleC在癌症基因组中认识了许多先前未知的融合事件,也发掘了已知致癌基因的新型调控机制,这些发现为癌症分
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本文介绍了如何在TensorFlow中实现skim-gram模型,并用TensorBoard进行可视化。GitHub地址:https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb本教程将展示如何在TensorFlow中实现skim-gram模型,以便为
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斗战胜佛oh
图卷积网络在药物研发中的应用综述尽管深度学习在很多领域在过去的几年取得了一定的成功,但是在分子信息和药物发现领域成功的应用依然有限。适用于深层架构的结构化数据方面的最新进展为药物研究开辟了新的范例。该篇从四个角度阐述了图神经网络在药物发现和分子信息领域的应用。1)分子属性和活性预测;2)相互作用预测;3)合成预测;4)从头药物设计。最后总结了药物相关问题的代表性应用。讨论将图卷积网络应用于药物发现
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自然语言
这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edwardcqian/bert_QA。本文将讨论如何设置此项功能.机器(阅读)理解是NLP的领域,我们使用非结构化文本教机器理解和回答问题。https://www.coursera.org/specializations/deep-learning?ranMID=40328&ranEAID=J2RDoRlzkk&ra
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输入列表图像,在工具台中输出图像defshow_images(self,images,cmap=None):输入的是某一张图片和给图片的name,make_write表示是否需要yyyyafafaffadfsfgf10.fhttps://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/tree/master/parking_spots_detector/train_d
- AI - Ubuntu 机器学习环境 (TensorFlow GPU, JupyterLab, VSCode)
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- deep-learning(1) - 随手记录的知识点
Laniakea_01d0
业界通常认为第一层是隐藏层的第一层AI会遇上工程类问题Padding补零操作,可以保证卷积核在每块区域都进行卷积,迭代次数越多,更有效果,提取特征更好生成器和迭代器,存在的意义,一般我们需要对一个数组进行操作的时候,我们要遍历出来操作,比如一亿个参数,我们不可能一次性全部取出来,一个一个的去取,这就是生成器存在的意义。Dataloader加载数据到内存Next(iter(a))转换成0,1转换成正
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- AI - Mac M1 机器学习环境 (TensorFlow, JupyterLab, VSCode)
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原文:http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cnn卷积神经网络结构输入层隐藏层输出层TensorFlow中定义卷积神经网络模型宏观理解卷积神经网络全连接采样卷积小结上一篇介绍了如何在TensorFlow中加载数据集。从本文开始将以王者荣耀为例,介绍卷积神经网络(CNN)。由于涉及的内容较多,本文主要先介绍以下内容:卷积神经网络结构TensorFlow中定义
- 易 AI - 使用 TensorFlow Object Detection API 训练自定义目标检测模型
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- NLP(新闻文本分类)——数据读取与数据分析
浩波的笔记
NLP机器学习pythonnlp
初始数据importpandasaspddf_train=pd.read_csv('E:/python-project/deep-learning/datawhale/nlp/news-data/train_set.csv/train_set.csv',sep='\t')df_test=pd.read_csv('E:/python-project/deep-learning/datawhale/n
- AI - Apple Silicon Mac M1 原生支持 TensorFlow 2.6 GPU 加速(tensorflow-metal PluggableDevice)
CatchZeng
原文:http://makeoptim.com/deep-learning/tensorflow-metal前言系统要求当前不支持XcodeCommandLineToolsHomebrewMiniforge创建虚拟环境安装Tensorflowdependencies首次安装升级安装安装Tensorflow安装metalplugin安装必须的包测试JupyterLabVSCode延伸阅读参考前言几天
- 易 AI - ResNet 论文深度讲解
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原文:https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-paper-resnet论文地址阅读方式DeepResidualLearningforImageRecognition图像识别的深度残差学习Abstract摘要1Introduction1简介2RelatedWork2相关工作3.DeepResidualLearning3.深度残差学习3.1.ResidualL
- Windows安装PyTorch-CPU
Ann剑
安装PyTorchpytorchwindowspython
看了好多大佬的教程,终于给自己老旧电脑成功安装了PyTorch本电脑安装的软件PyTorch=1.12.1anaconda版本为conda4.8.2(anaconda自行安装)开始前以管理员方式运行anacondaprompt一、安装PyTorch一、安装PyTorch(1)创建环境为deep-learning,也可以为PyTorch(就是一个名字)。指定Python版本condacreate-n
- transformer(Bert)的多头注意力对每一个head进行降维的分析
想赚钱的雷大
背景:在用keras的multiattention模块做实验的时候,发现学习参数随着头数的增多而增多,与transformer中的实现不太一致结果:本着想了解透彻的思路去网上搜索了一番,第一篇我就觉得整理的不错,附上链接:http://www.sniper97.cn/index.php/note/deep-learning/note-deep-learning/4002/总结一下:一言蔽之的话,大
- nvidia 3060 + cuda + cudnn + tf
代码&诗
tensorflowpython深度学习
参考:https://eipi10.cn/deep-learning/2019/11/28/centos_cuda_cudnn/1.环境版本:CentOSLinuxrelease7.8.2003(Core)Tensorflow-gpu2.5nvidia3060cuda11.2.2cudnn-11.32.环境检查:lscpi|grep-invidia#要有nvidia设备3.首先安装nvidia-3
- identifier “THCudaCheck“ is undefined 的解决方法
莫说相公痴
MachineLearningPythonPytorch深度学习pytorch人工智能
THCudaCheck在pytorch1.11.0版本被移除了,可以看文档https://www.exxactcorp.com/blog/Deep-Learning/pytorch-1-11-0-now-available解决方法是将THCudaCheck替换成C10_CUDA_CHECK
- 交通事故预测—《Traffic Accident’s Severity Prediction: A Deep-Learning Approach-Based CNN Network》
永恒的记忆2019
科研论文python机器学习人工智能
一、文章信息《TrafficAccident’sSeverityPrediction:ADeep-LearningApproach-BasedCNNNetwork》,2019年Access上的一篇文章。二、摘要基于交通事故特征的权重,提出了基于特征矩阵的灰色图像(FM2GI)算法,将交通事故数据的单一特征关系转换为包含并行组合关系的灰色图像作为模型的输入变量,网络模型是基于CNN。(也就是说这篇文
- 通过 MQTT 检测对象和传输图像
woshicver
pythonopencvvnccvopengl
在本文中,我们将学习如何使用open-cv和YOLO对象检测器每五秒捕获/保存和检测图像中的对象。然后我们将图像转换为字节数组并通过MQTT发布,这将在另一个远程设备上接收并保存为JPG。我们将使用YoloV3算法和一个免费的MQTT代理YoloV3算法:https://viso.ai/deep-learning/yolov3-overview/#:~:text=What's%20Next%3F-
- DNN(Deep-Learning Neural Network)
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ML神经网络深度学习人工智能tensorflownumpy
DNN(Deep-LearningNeuralNetwork)接下来介绍比较常见的全连接层网络(fully-connectedfeedfowardneruralnetwork)名词解释首先介绍一下神经网络的基本架构,以一个神经元为例输入是一个向量,权重(weights)也是一个矩阵把两个矩阵进行相乘,最后加上偏差(bias),即w1*x1+w2*x2+b神经元里面会有一个激活函数(activati
- AlexNet详解
tt丫
深度学习人工智能深度学习神经网络AlexNet
入门小菜鸟,希望像做笔记记录自己学的东西,也希望能帮助到同样入门的人,更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。✨完整代码在我的github上,有需要的朋友可以康康✨GitHub-tt-s-t/Deep-Learning:Storesomeofyourownin-depthlearningcode,whichiscurrentlyintheupdatestage.Thecontentcovers:each
- 论文解读:ProteinBERT: a universal deep-learning model of protein sequence and function
wangpan007
生信论文神经网络python编程深度学习神经网络python
目录1.研究背景2.研究数据2.1预训练的蛋白质数据集2.2蛋白质基准数据集3.研究方法3.1序列和标注编码3.2蛋白质序列和注释的自我监督预训练3.3对蛋白质基准进行监督微调3.4深度学习框架4.结果4.1预训练可以改善蛋白质模型4.2ProteinBERT在不同的蛋白质基准上达到了近乎最先进的结果4.4全局注意力机制的理解5.结论作者单位:耶路撒冷希伯来大学发表期刊:《Bioinformati
- 【U-Net2015】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation mage Segmentation
不会声调的博er
深度学习caffe计算机视觉
U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalmageSegmentation生物医学图像语义分割的卷积神经网络arXiv:1505.04597v1[cs.CV]18May2015文章地址:https://arxiv.org/abs/1505.04597代码地址:https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning/tree/
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement