深度学习框之 静态图&动态图 各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架，如 MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle(百度)，甚至是国产新兴框架 MegEngine(旷视)、MindSpore(华为)等，在涉及介绍这些框架的时候，都会提及动态图和静态图这样的概念，那么它们究竟是
前言 本文是我的阶段性总结，基于四个周Tensorflow的深度学习与研究，夏令营亦即将暂时告一段落，觉得有必要沉下心来梳理一下，暂决定以下分三个部分去写： 第一部分必是对所学内容的回顾 第二部分应是对我之前的实战代码进行的梳理 第三部分可以思考之后继续深度学习的范围 一方面是巩
Bam文件位点深度统计 本文作者：Sunny-King 发布时间：2022-08-02 15:51:05 星期二 本文链接：https://www.cnblogs.com/Sunny-King/p/Bioinformatics-Bam_depth.html 一、samtools depth samtools depth -aa -b test.bed test.bam [--reference reference.fa] 二、pileup 三、
逻辑回归基础 逻辑回归目的 逻辑回归的目的就是训练一个函数，将数据的数据输入，输出一个结果，这个结果对于不同的问题不同，对于二分类问题主要是输出一个概率值，表示是这个分类的概率。假设数据数据X为输入，Y为分类结果，计算下面这个函数： \[\hat{y}=w·X+b \]\[ \begin{aligned} &输入数
学习深度学习： 机器学习是实现深度学习的一种技术，机器学习是实现人工智能的一种方法。 人工智能包括机器学习，机器学习包括深度学习。 数据集： 三部分： 训练集：测试集：验证集=7：2：1 在训练之前对数据做特征工程。（计算机没法对数值以外的内容做处理，所以只好做特征工程来将其
资源 DRL慕课@Bilibili DRL（初稿）2021 DRL@Github 慕课笔记 深度强化学习基础 基本概念 价值学习（Value-Based Reinforcement Learning） todo
深度解构 大部分时候我们只会解构一层，但实际上解构赋值是可以深度解构的： let obj = { name: "dby", a: { b: 1 } } const { a: { b } } = obj; console.log(b); // 1 解构时使用别名 解构时使用别名 const obj = { // 这个键名太长了，我们希望把它换掉 aaa_bbb_
【博物纳新】专栏是UWA旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目，帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果，并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候，我们并不知道自己想要什么，直到某一天我们遇到了它。 今天推荐的项目来自UWA开源库：http
1.public class TestOpe04{ 2. public static void main(String[] args){ 3. int a = 5; 4. a++;//理解为：相当于 a=a+1 操作 5. System.out.println(a);//6 6. 7. a = 5; 8.
反向传播（Back Propagation）： 视频教程 1.代码说明： forward 计算loss backward 反向计算梯度 由sgd再更新W权重 import torch x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] w = torch.tensor([1.0])#选择权重，w=【1.0】 w.requires_grad = True#提醒w需要计算梯度 def for
深度学习编译器介绍 每一种硬件对应一门特定的编程语言，再通过特定的编译器去进行编译产生机器码，那随着硬件和语言的增多，编译器的维护难度会有很大困难。现代编译器已经解决了这个问题。 为了解决这个问题，科学家为编译器抽象出来了编译前端/编译中端/编译后端等概念，并引入IR(Interm
written on 2022-06-22 \(A\) 题 题目描述 出太阳了。小宝要出去晒太阳，打算在太阳下睡个午觉，家对面有一个n*m的空地，有些地方已经放了东西。他打算把他的小床，放到这块空地上。 他的小床是1*2的。可是小T需要他在指定的区域内，小宝想知道，他有多少种方法，放他的小床。 输入格式 第
截止到今天，yolo版本已经迭代到第7代了，发展历史就不再过多叙述。虽然已经到第7代了，为啥目前还是使用yolov5比较多？我个人认为，yolov7目前还存在许多bug，虽然能够跑通，但是源码还是需要修改一下的。yolov5本身就已经性能不错了，而且使用的范围也比较广，所以暂时不用去研究yolov7。通过观看
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / 9 20 / 15 7 返回它的最大深度 3 。 作者：力扣 (LeetCode) 链接：https://leetcode.cn/lee
print(__file__) # 打印文件当前的位置 相对路径 __dir__ = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 通过绝对路径加载当前路径名。 sys.path.append(__dir__) 添加环境变量 FLAGS_allocator_strategy (始于1.2) 用于选择PaddlePaddle的分
题目大意： 给出一个分数 \(\frac{a}{b}\)，分解为多个分子为 \(1\) 的分数和。 要求分数的个数尽量的少，在数量相同的情况下保证最小的分数最大，且每个分数互不相同。 $ \frac{5}{29} = \frac{1}{6} + \frac{1}{174}$ 迭代加深搜索： 迭代加深搜索可以看做带深度限制的 DFS。
1、对比loss/Contrastive Loss 1、经典对比loss 目的：对于positive pair，输出特征向量间距离要尽量小；对于negative pair，输出特征向量间距离要尽量大，但若 特征向量距离大于一定值，则不处理这种easy negative pair 经典的Contrastive Loss形式来自于LeCun的文章：Dimensionality Reductio
https://tianchi.aliyun.com/dataset?spm=5176.27080692.J_3941670930.19.31fe5699r5B57A 天池数据集下载 stargan-v2/README.md at master · clovaai/stargan-v2 · GitHub -u参数的使用：python命令加上-u（unbuffered）参数后会强制其标准输出也同标准错误一样不
深度学习入门 1、数据处理优化 1.1 前提条件 即多方的paddlepaddle库的导入，加载飞桨平台和数据处理库。 1 #数据处理部分之前的代码，加入部分数据处理的库 2 import paddle 3 from paddle.nn import Linear 4 import paddle.nn.functional as F 5 import os 6 import gzi
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、《深入浅出Pandas》的第15章：Pandas样式 15.1 内置样式~ 15.3样式高级操作
人工智能概述 1956年8月，足足两个月的会议，讨论用机器来模仿人类学习以及其它方面的智能，虽然没有达成普遍共识，但是却为会议的讨论起了一个名字人工智能，1956年也成为了人工智能元年。 1980年，统计学习方法又被称为机器学习，使用统计方法实现人工智能，如垃圾邮件的过滤系统。 2010年以
在配置训练、验证和测试数据集的过程中做出正确决策会在很大程度上帮助大家创建高效的神经网络。训练神经网络时，我们需要做出很多决策，例如：神经网络分多少层；每层含有多少个隐藏单元；学习速率是多少；各层采用哪些激活函数。 创建新应用的过程中，我们不可能从一开始就准确预测出这些信
import torch batch_size = 1 seq_len = 3 input_size = 4 hidden_size = 2 num_layers = 1 #循环神经网络函数RNN #（输入数据（数据的时间维度x的个数，batch，单个数据的维度），记忆体数据（层数（也即第几层的hidden），hidden的维度），层数） cell = torch.nn.RNN(input_size=input_size, hidden_s
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、《深入浅出Pandas》的第14章：Pandas时序数据 14.4 时间偏移~ 14.6时间操作
1.MATLAB 语言：MATLAB 优势：使用非常方便。库函数丰富。可以在多个操作系统上使用 劣势：深度学习库运行速度较慢，不适合大型深度学习实验 2.Caffe 语言：C++ 优势：速度快 劣势；难以上手，环境配置复杂 3.Pytorch 4.TensorFlow 5.Keras 6.其他
