题目来源：统计方形（数据加强版）-洛谷参考书籍：《深入浅出程序设计竞赛（基础篇）》解题思路：这道理适合用暴力枚举求解。我把书上提到的四种枚举方法分享给大家。

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2

五月第二周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文，发现我文献阅读速度太

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

给你两个没有重复元素的数组nums1和nums2，其中nums1是nums2的子集。请你找出nums1中每个元素在nums2中的下一个比其大的值。nums1中数字x的下一个更大元素是指x在nums2中对应位置的右边的第一个比x大的元素。如果不存在，对应位置输出-1。其中1[Int]{varres=[Int](),dic=[Int:Int]()foriin0..nums2[i]{dic[nums2[

1、ProxySQL介绍ProxySQL是基于MySQL的一款开源的中间件的产品，是一个灵活的MySQL代理层，可以实现读写分离，支持Query路由功能，支持动态指定某个SQL进行缓存，支持动态加载(无需重启ProxySQL服务)，故障切换和一些SQL的过滤功能。介绍：相关ProxySQL的网站https://www.proxysql.com/https://github.com/sysown/p

目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx

这段时间开始做深度学习的项目，于是用Anaconda给项目创建了一个环境，其他的环境配置很顺利，就是到了安装pytorch时，我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。

一、java基础篇1.接口和抽象类的区别相似点：（1）接口和抽象类都不能被实例化（2）实现接口或继承抽象类的普通子类都必须实现这些抽象方法不同点：（1）抽象类可以包含普通方法和代码块，接口里只能包含抽象方法

1初始JVM1.1什么是JVMJVM全称是JavaVirtualMachine，中文译名Java虚拟机。JVM本质上是一个运行在计算机上的程序，他的职责是运行Java字节码文件。Java源代码执行流程如下：分为三个步骤：编写Java源代码文件。使用Java编译器（javac命令）将源代码编译成Java字节码文件。使用Java虚拟机加载并运行Java字节码文件，此时会启动一个新的进程。1.2JVM的

深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch

原则：从易到难，只用pytorch从第一个项目来熟悉transformer的使用；从第二个项目来掌握对训练数据的使用方法及transformer的decoder的细节；从第三个项目来理解LLM的整个过程

昨天紫金转债上市，后来停牌朋友怎么挂卖就是挂不上，很多人也没有来得及卖掉。怎么回事呢？原来打新债它是有规则的。一、从代码区分可转债：1、沪市可转债是11开头的。2、深市可转债是12开头的，其中123开头对应的是深市创业板，127开头对应的是深市主板，128开头对应的是深市中小板。二、沪市可转债卖出规则沪市转债在集合竞价有效价格范围为70元-150元。沪市转债涨幅超过20%，停牌30分钟。一旦涨幅超

基本使用场景&使用技巧AI的使用场景非常多，基础篇仅介绍最最最常用的两种。后续会介绍更多使用场景和方法。场景1：问答问题这个场景应该是使用AI产品最常见的方法。

目录1.cat2.stack3.split4.chunk1.cattorch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor在指定维度上，连接给定tensor序列或empty，除连接的dimension外，所有得的ensor必须有相同的shape参数：tensors-具有相同类型的tensor序列，非emptytensor必须具有相同的shape，连接的dimension

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

文章目录1、为什么使用Dropout？2、Dropout的拓展1：R-Dropout3、Dropout的拓展2：Multi-SampleDropout4、Dropout的拓展3：DropConnect5、Dropout的拓展4：Standout6、Dropout的拓展5：GaussianDropout1、为什么使用Dropout？Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

下载CIFAR-10数据集：官网：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10的网络结构：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential#定义网络结构classModel(nn.Module):def__init

引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深Pytorch中的常用模块。

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。Adam算法解析Adam算法是一种在深度学习中广泛使用的优化算法，它的名称来源于适应性矩估计（AdaptiveMomentEstimation）。Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点，即适应性梯度算

错误代码错误的原因在于y1=0.5*x*2-1.2*xy2=x**3没有放到循环里面，没有随着x的优化而相应变化。importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()e

替换成0，则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)替换成1，变量会变化0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0

https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu101.html测试过几类网站，只有这个是正常安装的torch版本需要跟torch_geometric版本配套

本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。

本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。

本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种

您可以从Python官方网站下载并安装Python：https://www.python.org/downloads/安装PyTorch：StableDiffusion使用PyT

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1

反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法，计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法，需要使用pytorch

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。

data首先导入torch里面专门做图形处理的一个库，torchvision，根据官方安装指南，你在安装pytorch的时候torchvision也会安装。

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_classes):sup

快速搭建PyTorch环境：Miniconda一步到位文章目录一、为何选择Miniconda搭建PyTorch环境？

题解|#牛群的重新排列#importjava.util.*;/**publicclassListNode{*intval;*ListNodenext=题解|#二叉树之寻找第k大#考察二叉树的深度优先遍历。二叉搜索树中序遍历后可以得到升序的序列，所以利用中序遍历得到倒数n-k的节点即为所求。完整的Java代码如下所示importjava题解|#小猪摘水果#题目考察的知识点：数组排序题目解答方法的文字

除此之外他的作品还有《大国医》、《漫画中医—基础篇/体质篇/中药篇》、《古代的中医:七大名医传奇》、《家中有本草，健康无烦恼》等。

一、如何查看本机是否安装了Pytorch在Python环境中查看是否安装了PyTorch可以通过几个简单的步骤来完成。

每日一词30|cement每日一词2018.10.26邀请卡1.认识这个词（基础篇）词：cement英英释义：tomakearelationship,ideaetcstrongerormorecertain

Git入门文章目录Git入门一、基础篇1.1GitCommit1.2GitBranch1.3GitMerge1.4GitRebase二、高级篇2.1分离HEAD2.2相对引用（`^`和`~`）强制修改分支位置

1.继承自nn.Module的方式fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF'''继承自nn.Module'''classLModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.L1=nn.Linear(10,10)self.L2=nn.Linear(10,64)self.L3=nn.Li

假设当前经过标签数据与预测数据的加载，我们得到了下面两个变量：det_boxes：包含全部图像中所有类别的预测框，其中一个边框包含了[left,top,right,bottom,score,NameofImage]gt_boxes：包含了全部图像中所有类别的标签，其中一个标签的内容为[left,top,right,bottom,0]。需要注意的是，最后一位0代表该标签有没有被匹配过，如果匹配过则会

1.java面向对象三大特性封装（Encapsulation）：是面向对象方法的重要原则，就是把对象的属性和操作（或服务）结合为一个独立的整体，并尽可能隐藏对象的内部实现细节。继承：就是子类继承父类的特征和行为，使得子类对象（实例）具有父类的实例域和方法，或子类从父类继承方法，使得子类具有父类相同的行为。当然，如果在父类中拥有私有属性(private修饰)，则子类是不能被继承的。多态是同一个行为具

javascript1.1javascript是什么？是运行在浏览器【客户端】的编程语言1.2js的组成ECMAScript(基础语法)WebAPIs(DOMBOM)1.3js的书写位置内部，外部，行内【代码写在标签内部】//内部alter("你好！！")//外部引入//外部引入的script中间不需要写代码，否则会被忽略//行内样式注意：书写的位置尽量写到文档末尾前面补充：注释的方式单行注释：符

1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型，它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示，解码器则将这个向量作为输入，生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中，编码器和解码器都是由循环神经网络（RNN）组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN，每

1.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件，搜索yolov8，star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8，PyTorch>=1.8，自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集

深度学习框架pytorchRecentlytheCES2020concludedinVegasandforthosewhoaren’taware,CESistheannualtradeshowforconsumerelectronicsaroundtheworld.Assuch

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN

数据结构学习，图（基础篇）前言：前面我们把树的知识全部学完了，今天我们学习图，如果不算算法，图是是我们最后一种要学的“数据结构”，图是一种非线性数据结构，它比树状结构更复杂，前面我们学习的知识都是一对一或者一对多的关系