1. 代码结构 代码结构如下图1所示:图1 代码结构我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py。其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了。download.py主要下载数据集到本地，这里我们需要下载三个数据集:MNIST,lsun以及celebA
# 实现 DCRNN pytorch 的步骤
## 介绍
在介绍 DCRNN pytorch 的实现步骤之前，我们先来了解一下 DCRNN（Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network）的概念和应用场景。DCRNN 是一种基于神经网络的时空数据建模方法，特别适用于交通流预测问题。它能够利用历史交通数据和地理特征来预测未来交通流量，对于交通规划
原创
2023-11-18 07:19:50
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DNN-ompression模型压缩：Deep Compression剪枝Pruning资料论文应用量化Quantification资料论文应用Caffe: Ristretto 量化方案资料模拟硬件加速器算法的数据路径量化策略量化的舍入方案浮点数表示法 模型压缩：Deep Compression以剪枝和量化为主要压缩方式减小模型大小和计算量，使得模型可以应用在计算和存储资源有限的嵌入式等设备上。
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2024-07-22 19:53:07
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目录1、结构2、dtb报头3、内存预留块3.1、结构4、结构块4.2、树结构5、字符串块5.1、为什么存在单独的字符串块6、对齐7、例子7.1、报头7.2、内存预留块7.3、结构块7.3.1、树形结构7.3.2、属性17.3.3、属性2 7.3.4、属性3 7.3.5、属性47.3.6、属性57.4、字符串块1、结构dtb结构由一个小的报头和三个大小可变的部分组成:内存预留块，
单臂摆是强化学习的一个经典模型，本文采用了4种不同的算法来解决这个问题，使用Pytorch实现。以下是老版本，2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法， SAC，更新了PPO，DDPG算法，在文末。DQN：参考：算法思想：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/算法实现https://p
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2024-05-21 07:12:48
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1、文章信息《Bike Flow Prediction with Multi-Graph Convolutional Networks》。文章来自2018年第26届ACM空间地理信息系统进展国际会议论文集，作者来自香港科技大学，被引7次。2、摘要由于单站点流量预测的难度较大，近年来的研究多根据站点类别进行流量预测。但是，它们不能直接指导站点级的精细化系统管理。本文将应用深度学习技术进行站点级别的共
安装完相应的插件工具后，就开始自己建立一个新的package文件了打开VS,选择其他项目类型-扩展性，我们可以看到下图：
我们要建立DSlPackage可以有两种方式：
1：Visual Studio Package
可以直接建立一个简单的Package，建立后Solution如下图：
这是一个简单的vspackage，
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2024-07-30 17:15:43
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文章目录写给自己看的，别人看不懂STGCN摘要方法DCRNN摘要方法Graph WaveNet摘要方法ASTGCN摘要方法STMGCN: Spatiotemporal Multi-Graph Convolution Network摘要方法 写给自己看的，别人看不懂STGCN摘要传统方法无法实现精确的中长期预测，忽视时空相关性。我们提出了一种新颖的时空图卷积网络，采用了全卷积结构。方法图卷积：GC
