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设计模型
Transformer详解
Transformer[1]模型是Google2017年提出的一种用于机器翻译的模型,完全摒弃了传统循环神经网络的结构,采用了完全基于注意力机制的结构,取得了相当显著的效果,并且从此使得完全注意力机制这种模型
设计模型
从
loki2018
·
2022-11-22 05:03
深度学习
深度学习
python
PyTorch实现简单的线性回归
一、实现步骤1、准备数据x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])2、
设计模型
classLinearModel
心️升明月
·
2022-11-21 19:04
机器学习
pytorch
机器学习
线性回归
形式化方法
形式化方法基本概念形式化方法是基于严格数学基础,对计算机软(硬)件系统进行形式规约、开发和验证的技术.其中,形式规约使用形式语言构建所开发的软件系统的规约,它们对应于软件生命周期不同阶段的制品,刻画系统不同抽象层次的模型和性质,例如需求模型、
设计模型
甚至代码和代码的执行
盖世嘤雄 嘤嘤嘤
·
2022-11-21 17:30
1、线性模型
本科期间算法分类(1)穷举法(2)贪心(3)分治(4)动态规划机器学习和之前算法的区别在于:机器学习利用数据进行推理,之前的算法是设计好算法后代入数据2、深度学习过程:(1)准备数据集(2)选择模型或
设计模型
碳水大炸弹
·
2022-11-21 14:30
Pytorch深度学习实践
机器学习
人工智能
4、Pytorch实现线性回归
线性回归是根据输入x的值,去预测输出y的值(2)用Pytorch实现线性回归的步骤1>Preparedataset准备数据集2>DesignmodelusingClass(inheritfromnn.Module)
设计模型
碳水大炸弹
·
2022-11-21 14:30
Pytorch深度学习实践
pytorch
线性回归
机器学习
李宏毅机器学习学习打卡Task03-误差与梯度下降篇
(1)偏差大-欠拟合:重新
设计模型
(2)方差大-过拟合:添加更多的数据或对数据
SASIOVERLXRD
·
2022-11-20 23:34
机器学习
学习
深度学习
神经网络预测模型基本原理与编程实现
归一化常用方法网络设计输入输出层
设计模型
输入层节点数为输入特征数,输出层
xiongyuqing
·
2022-11-20 21:50
#
数学建模
并行计算总结
动态互连网络.41.5并行计算机结构模型.51.6并行算法的基本设计策略.61.7并行编程风范.61.8单核多线程和并发执行.71.9拓展:并行计算机的分类.71.10并行层次和代码粒度.101.11并行程序
设计模型
ArimaMisaki
·
2022-11-20 11:04
大数据
大数据
并行计算
pytorch[5]
线性回归1准备数据集2
设计模型
3构造损失函数和优化器4写训练周期此处b为标量但由于广播机制他会自动补成3x1矩阵能够整体相加运算代码模板实际运算python中传递参数因为有时候用户使用函数传入并不知道要输入几个数
尤齐
·
2022-11-20 01:11
pytorch
深度学习
【机器学习】day2:回归(李宏毅)
判断众多模型的好坏Step3:最佳模型-梯度下降(1)筛选最优的模型(参数w,b)(2)梯度下降推演最优模型的过程(3)梯度下降算法中面临的挑战3.验证训练好的模型的好坏4.过拟合问题5.步骤优化step1:重新
设计模型
地瓜没有花
·
2022-11-19 04:54
机器学习
机器学习
回归
人工智能
分类预测 | MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测
分类预测|MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现BiLSTM双向长短期记忆神经网络多特征分类预测分类效果基本介绍程序
设计模型
描述参考资料分类效果基本介绍采用双向长短期记忆网络
机器学习之心
·
2022-11-18 23:21
分类预测
神经网络
BiLSTM
双向长短期记忆神经网络
多特征分类
分类预测
【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习7:模型选择、欠拟合和过拟合
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/5611671844.4.2.模型选择就是
设计模型
羊老羊
·
2022-11-11 08:42
【花书笔记】手动学深度学习
深度学习
pytorch
花书
多线程四大经典案例及java多线程的实现
目录本节要点单例模式饿汉模式懒汉模式阻塞队列生产者消费者模型标准库中的就绪队列阻塞队列实现定时器定时器实现线程池实现线程池案例总结本节要点了解一些线程安全的案例学习线程安全的
设计模型
掌握单例模式,阻塞队列
bug 郭
·
2022-11-10 14:14
JAVA
多线程
笔记
java
开发语言
【Spring】SpringMVC框架流程图及源码解析
JavaBean,实体类,DAO,serviceView:页面(html,jsp,thymeleaf,freemarker)Controller:ServleSpringMVC是一种基于Java实现了MVC
设计模型
的请求驱动类型的轻量级
TZGod
·
2022-11-07 08:33
Spring
java
spring
人工智能领域论文idea的几个思路
1改进模型架构的损失函数的idea2改进(提出)模型架构中某一个模块的idea3
设计模型
架构本身的idea设置不同的激活函数尝试不同的层数结构4实验导向的idea针对科研论文中的对比实验,其中论文实验的两个思路如下
鱼与钰遇雨
·
2022-11-04 11:26
科研路上欢乐多
intellij-idea
人工智能
java
SpringMVC常见面试题总结
SpringMVC是一种基于Java的实现MVC
设计模型
的请求驱动类型的轻量级Web框架,属于Spring框架的一个模块。
管程序猿
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2022-10-30 17:29
面试专题
mvc
restful
java
YOLOV7详细解读(二)论文解读
二、论文解读0.摘要1.引言2.相关工作2.1.实时目标检测器2.2.模型重参数化2.3.模型缩放3.架构3.1.扩展高效层聚合网络3.2.基于级联的模型缩放4.训练技巧4.1.重新
设计模型
重参数化4.2
楚楚小甜心
·
2022-10-28 07:50
深度学习
计算机视觉
目标检测
yolo
yolov7
聊一聊分布式锁的
设计模型
一、什么是分布式锁?什么是分布式锁?对于这个问题,相信很多同学是既熟悉又陌生。随着分布式系统的快速发展与广泛应用,针对共享资源的互斥访问也成为了很多业务必须要面对的需求,这个场景下人们通常会引入分布式锁来解决问题。我们通常会使用怎么样的分布锁服务呢?有开源的MySQL,Redis,ZooKeeper,Etcd等三方组件可供选择,当然也有集团内自研的Tair,Nuwa等分布式锁服务提供方。总的来看,
·
2022-10-18 12:56
分布式分布式锁java程序员
回归预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测
回归预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型背景程序
设计模型
结构2-DCNN参数参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心
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2022-09-24 08:37
#
CNN卷积神经网络
#
TCN时间卷积神经网络
回归预测
2-DCNN
卷积神经网络
多输入单输出
回归预测
CNN
人机交互复习总结5
交互
设计模型
与理论1.预测模型预测模型能够预测用户的执行情况,但不需要对用户做实际测试,特别适合与无法进行用户测试的情形。
杨杨卡不答
·
2022-08-30 07:19
人机交互
人机交互
PyTorch深度学习:利用pytorch实现线性回归
这次我们将利用PyTorch工具来实现线性回归过程:①:准备数据集②:
设计模型
③:构造损失函数和优化器④:写训练周期代码说明:之前的forward()函数变为y_pred=model(x_data)loss
BlackdogC
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2022-08-25 07:19
大数据
python
pytorch
计算机视觉
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P5 用PyTorch实现线性回归
线性回归基本概念2、维度3、代码实现I魔法函数II线性回归代码实现4、作业:不同优化器的损失图差别P5用PyTorch实现线性回归1、线性回归基本概念概念:只具有一个神经元的最简单的神经网络步骤:构建数据集
设计模型
前馈用来计算预测
小白*进阶ing
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2022-08-22 07:39
刘二大人
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
线性回归
Pytorch深度学习实践-刘二大人-07处理多维特征的输入
改变的是输入的维度m和输出维度n:torch.nn.Linear(m,n)补充:矩阵乘法就是对于维度进行的变换,引入矩阵A,使得X从N维变成M维接下来按照网络模型来说,本节进行变化的是第1部分数据加载和第2部分
设计模型
慢慢来8
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2022-08-22 07:06
pytorch
深度学习
人工智能
糖尿病的预测(pytorch)
',',dtype=np.float32)x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])#2.建立模型#2.
设计模型
继承自
Batac_
·
2022-08-22 07:28
深度学习
机器学习
Python开发
SpringMVC框架的介绍与使用详解
目录SpringMVC介绍SpringMVC特点SpringMVC框架部署SpringMVC框架使用静态资源放行配置SpringMVC介绍SpringMVC是一种基于Java的实现MVC
设计模型
的请求驱动类型的轻量级
·
2022-08-15 17:41
结构化分析SD SASP
结构化分析方法概述一种面向数据流的传统软件开发方法,以数据流为中心构建软件的分析模型和
设计模型
分为:结构化分析(StructuredAnalysis简称SA)结构化设计(StructuresdDesign
花花王
·
2022-08-11 06:31
笔记
2022深圳杯D题思路:复杂水平井三维轨道设计
在井眼轨道
设计模型
中,设计轨道往往由一些连续的曲线构成。目前常用的复杂水平井的井眼轨道
设计模型
有“垂直段+增斜段+稳斜段+扭方位段+稳斜段+增斜段+水平段”的七段式井眼轨道
建模君Assistance
·
2022-08-10 07:08
数学建模算法
数模思路
数学建模
复杂水平井三维轨道设计
2022深圳杯D题
建模思路
专业的3D渲染制作工具KeyShot Pro
KeyShotPro是一款专业的3D渲染制作工具,能够支持对动画进行渲染,也可以对用户设计的3D模型进行渲染,同时还可以对机械
设计模型
进行渲染,软件可以从Maya、3dsMax以及Cinema4D等应用程序中直接导入动画
·
2022-08-07 17:45
macos
基于双层优化的微电网系统规划设计方法matlab程序(yalmip+cplex)
根据分布式电源特性,提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划
设计模型
。上层优化采用综合目标计算系统最优配置;下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运
电磁MATLAB
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2022-08-03 07:00
电气工程
微电网优化
双层优化
matlab
算法
VUE基础知识
目录VUE概述
设计模型
mvvmVUE的七大属性VUE的使用前提vue的使用com对象属性案例注意:计算属性注意vue指令v-html与v-text案例结论:v-showv-on案例v-ifv-model
小白菜00
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2022-07-18 07:20
vue.js
vue.js
前端
javascript
Hadoop系列(三)——MapReudce总结
MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(ClusterInfrastructure)MapReduce是一个并行计算与运行软件框架(SoftwareFramework)MapReduce是一个并行程序
设计模型
与方法
气运联盟
·
2022-07-14 15:47
大数据
hadoop
mapreduce
大数据
VUE基础
目录VUE概述
设计模型
mvvmVUE的使用前提vue的使用com对象属性案例注意:vue指令v-html与v-text案例结论:v-showv-on案例v-ifv-model双向绑定案例v-bind案例
小白菜00
·
2022-07-12 07:01
vue.js
vue.js
前端
javascript
PyTorch实现基于RNN的正弦波形下一段波形的预测
importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnum_time_steps=50input_size=1hidden_size=16num_layers=1output_size=1#
设计模型
心️升明月
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2022-07-09 07:21
机器学习
pytorch
深度学习
RNN
时间序列预测
vitis hls使用笔记:如何构建高效的Test Bench
1.什么是TestBench1.是一个虚拟的环境2.用于验证所
设计模型
的正确性3.用于验证构建的C++函数正确性,即csim4.用于验证RTL设计的正确性,即C/RTLCosimulation5.其用C
robot.zhoy
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2022-06-17 09:53
#
(一)设计模式——简单工厂,工厂方法和抽象工厂
下面将结合java代码进行对简单工厂,工厂方法和抽象工厂3种
设计模型
进行分析简单工厂(simplefactory)描述:通过传入参数控制对象的生成场景:使用简单工厂模式设计一个可以创建不同几何形状的绘图工具
等待闪电
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2022-06-12 07:02
设计模式
设计模式
java
Pytorch深度学习—— 自己
设计模型
训练MNIST(B站刘二大人P10作业)
作业内容:自己设计卷积核大小,池化层、以及线性层的参数,要求有三个卷积层,三个激活层、三个池化层以及三个线性层,用自己设计的卷积网络训练MNIST数据集。选择下图结构的卷积神经网络来进行训练:步骤:选择3x3的卷积核,输入通道为1,输出通道为10:此时图像矩阵经过3x3的卷积核后会小1圈,也就是2个数位,变成26x26,输出通道为10;选择2x2的最大池化层:此时图像大小缩短一半,变成13x13,
学习CV的研一小白
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2022-06-07 07:44
PyTorch学习笔记
pytorch
深度学习
机器学习
戏说领域驱动设计(廿七)——Saga
设计模型
上一节我们讲解了常用的事务,也提及了Saga,这是在分布式环境下被经常使用的一种处理复杂业务和分布式事务的设计模式。本章我们的主要目标是编写一个简单版本的Saga处理器,不同于Seata框架中那种可独立部署的事务服务,我们所编写的Saga和业务集成在一起也不支持通过手画流程的方式实现,因为我们的目标
SKevin
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2022-05-23 16:00
分布式计算框架Map/Reduce
3)MapReduce是一个并行程序
设计模型
与方法。2基本特点1)分布可靠,对数据集的操作分发给集群中的多个节点实现可靠性,每个节点周期性返回它完成的任务和最新的状态2)封装了实现细
t17246
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2022-04-26 12:13
hadoop
工作协程池的设计
一个
设计模型
下图是一个工作池的
设计模型
,我想就这个模型进行一番分析。工作协程池
设计模型
.jpg这个模型的工作场景我们使用这个模型,在初始化的时候,开启了固定数量的worker一直在
Robin92
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2022-04-14 09:29
第四部分
设计模型
前言设计模式的目的是为了让软件/代码/程序1)低耦合、高内聚、2)可扩展性/维护性(当需要增加需求时,非常方便)、3)可复用性、4)可读性(即规范性,便于其他程序员的阅读和理解)、5)可靠性(当新增加功能后,对原有的功能没有影响)6)提高效率、7)灵活性、设计模式在软件中哪里?面向对象(oo)=>功能模块[设计模式+算法(数据结构)]=>框架[使用到多种设计模式]=>架构[服务器集群]一、设计模式
嘎比嘎比(
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2022-04-06 10:22
第四部分:设计模型
java
pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(全连接神经网络)
关于MNIST数据集的处理举例6.代码流程7.关于transforms.ToTensor8.关于transforms.Normalize9.代码中transform的对应关系10.关于x.view11.
设计模型
-借我杀死庸碌的情怀-
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2022-04-01 07:12
pytorch
pytorch
神经网络
深度学习
MNIST
手写数字识别
SpringMVC学习01
SpringMVC概述SpringMVC是一种基于Java的实现MVC
设计模型
的请求驱动类型的轻量级Web框架,属于SpringFrameWork的后续产品,已经合在SpringWebFlow中。
is_kevin_cen
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2022-03-25 08:48
Java
springmvc
企业应用架构研究系列一:业务拆分
随着软件技术的不断发展和DDD领域
设计模型
的不断深入研究,在微服务化开发框架的大力推广下,Docker技术和K8s技术的普及,新一代的企业应用架构再次革新了软件行业。
温森特
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2022-03-22 09:00
基于 EventBridge 构建 SaaS 应用集成方案
作者:昶风引言事件驱动架构(EDA)是一种以事件为纽带,将不同系统进行解耦的异步架构
设计模型
。在EDA中,事件驱动的运行流程天然地
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2022-03-18 14:38
运维java
基于 EventBridge 构建 SaaS 应用集成方案
引言事件驱动架构(EDA)是一种以事件为纽带,将不同系统进行解耦的异步架构
设计模型
。
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2022-03-15 17:00
云原生saas平台
PyTorch实现多维度特征输入逻辑回归
目录一、实现过程1、准备数据2、
设计模型
4、训练过程5、结果展示二、参考文献一、实现过程1、准备数据本文数据采取文献[1]给出的数据集,该数据集前8列为特征,最后1列为标签(0/1)。
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2022-03-09 11:38
PyTorch实现线性回归详细过程
目录一、实现步骤1、准备数据2、
设计模型
3、构造损失函数和优化器4、训练过程5、结果展示二、参考文献一、实现步骤1、准备数据x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]
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2022-03-09 11:54
PyTorch手写数字数据集进行多分类
目录一、实现过程0、导包1、准备数据2、
设计模型
3、构造损失函数和优化器4、训练和测试二、参考文献一、实现过程本文对经典手写数字数据集进行多分类,损失函数采用交叉熵,激活函数采用ReLU,优化器采用带有动量的
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2022-03-09 11:21
PyTorch加载数据集梯度下降优化
目录一、实现过程1、准备数据2、
设计模型
3、构造损失函数和优化器4、训练过程5、结果展示二、参考文献一、实现过程1、准备数据与PyTorch实现多维度特征输入的逻辑回归的方法不同的是:本文使用DataLoader
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2022-03-09 11:21
戏说领域驱动设计(十二)——服务
上一章讲解了软件设计中主要用到的三个
设计模型
,本节讲解三个服务。等咱们这次都讲完了再最后进行一次归纳,即:系统开发流程中的三模型、软件设计中的三模型和三个服务,我习惯管这个叫3*3*3。
SKevin
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2022-03-09 08:00
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