目录1.遗传算法描述1.1遗传算法构成要素1.2遗传算法流程2.遗传算法设计2.1编码与解码 2.2适应度函数 2.3选择算子 2.4交叉算子 2.5变异算子2.6初始化种群2.7算法终止3.GA求解TSP(python)1.遗传算法描述遗传算法（Genetic Algorithms,GA）是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟
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2024-08-09 00:21:00
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# 深入了解HAN模型与PyTorch实现
在近年来的深度学习领域，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）逐渐成为研究热点之一。而图神经网络中的一种重要模型——HAN（Heterogeneous Graph Attention Network）因其在异构图上的优越性能而备受关注。在这篇文章中，我们将介绍HAN模型的基本概念，并用PyTorch实现一个简单的HAN模型
# 如何实现"HAN pytorch"
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用PyTorch实现"Hierarchical Attention Network"（HAN）。HAN是一种用于文本分类任务的模型，特别适用于处理具有层次结构的文本数据。我们将按照以下步骤进行实现：
1. 数据预处理
2. 构建模型
3. 训练模型
4. 模型评估
接下来，我将逐步解释每个步骤的细节，并提供相应的
原创
2023-08-30 16:34:53
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# HAN文本分类的PyTorch实现
## 引言
随着自然语言处理的发展，文本分类已经成为了一个重要的研究领域。在众多的文本分类方法中，Hierarchical Attention Network（HAN）由于其优秀的性能而广受欢迎。HAN利用了文本的层次结构，可以有效提高文本分类的精度。本文将详细介绍HAN的核心思想，并提供一个基于PyTorch的实现示例。
## HAN的基本概念
H
概率分布torch.randn_like() 函数：返回一个与 input 形状相同的服从 N(0,1) 的张量GPU 相关查看 torch 的版本torch.__version__查看 cuda 是否 available:torch.cuda.is_available()查看 GPU 数量torch.cuda.device_count() 数据读入从文件中读取数据是必要的操作. &n
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2023-11-29 14:06:50
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@目录一、工具安装1.1 Anaconda 安装1.2 Pytorch安装二、编辑器安装2.1 Pycharm安装2.2 Jupyter安装OS： ubuntu 20.04（虚拟机）一、工具安装1.1 Anaconda 安装首先安装Anaconda ,我是去清华大学镜像站下载，版本为Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh安装成功测试：首先创建一个虚拟环境：conda cre
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2023-06-30 15:08:39
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1.损失函数简介损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数，和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数，平方损失函数，对数损失函数。损失函数的本质任何一个有负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概
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2024-04-29 09:07:38
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FPN算法是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）的目标检测算法，常用于高效、多尺度的目标检测任务。本文将深入探讨FPN算法在PyTorch中的实现，涵盖其背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
```mermaid
flowchart TD
A[FPN算法背景] --> B[FPN原理]
B --> C[FPN架构]
TCP Reno这个算法定义在RFC5681。快速重传和快速恢复算法一般同时使用。快速恢复算法是认为，你还有3个Duplicated Acks说明网络也不那么糟糕，所以没有必要像RTO超时那么强烈，并不需要重新回到慢启动进行，这样可能降低效率。所以协议栈会做如下工作cwnd = cwnd/2 sshthresh = cwnd 然后启动快速恢复算法：设置cwnd = ssthresh＋ACK个数＊M
在图中，有很多种算法，比如最常见的P算法和K算法。这里介绍一下P算法寻找最短路径算法： 1.任意找一个索引的点，通常是索引为0的第一个节点。输出这个节点数据，向容器中添加一个节点，并标记为已经被访问过。 2.设置几个变量，value(记录边的权值)，edgeCount（记录加入到边容器里的边数），temp（记录点容器加入值的下标，当成传入参数获取边上权值）。 3.下面的两个函数是最核心的代码
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2024-09-24 20:06:14
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# SRCNN算法及其在PyTorch中的实现
SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）是一个用于图像超分辨率重建的深度学习算法。其核心思想是通过卷积神经网络（CNN）来从低分辨率（LR）图像重建出高分辨率（HR）图像。SRCNN的关键在于通过训练卷积层提取图像的特征，从而精确地恢复细节。本文将为您介绍SRCNN的基本原理，并展示如
YOLO算法代码pytorch的描述
随着计算机视觉领域的快速发展，YOLO（You Only Look Once）算法因其优越的检测速度和精度而广泛应用。YOLO算法基于深度学习，通过回归问题解决目标检测。近年来，PyTorch作为一个深受欢迎的深度学习框架，其提供的高效性和灵活性使得YOLO代码的实现变得便捷。然而，在实现YOLO算法时，开发者们常常面临诸多问题，本文将系统性地解决“YOLO
# 如何实现 RCNN 算法的 PyTorch 代码
在计算机视觉领域，RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种流行的目标检测方法。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 RCNN。我们将通过一系列步骤来完成这个过程，并附上必要的代码和注释，方便初学者理解。首先，我们将展示整个实现过程的流程，并为每一步详细解释需要的代码。
##
SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法是一种高效的目标检测算法，它能够在一次前向传递中同时预测多个目标的边界框及其类别。在深度学习日益发展的今天，利用PyTorch实现SSD算法是一种非常重要的技能。本博文将详细记录如何解决“SSD算法代码PyTorch”相关问题的过程。
## 背景描述
在计算机视觉领域，目标检测是一个非常重要的研究方向。相较于传统方法，SSD
推荐算法实例代码：1.数据处理过程，主要涉及数据的读取，文件data_process.pyimport pandas as pd
import os
import csv
def get_item_info(input_file):
"""
得到Item的信息
input_file: Item的文件地址
return:
dict： {itemID
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2023-08-11 22:03:46
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A*算法通过下面这个函数来计算每个节点的优先级。其中： f(n)是节点n的综合优先级。当我们选择下一个要遍历的节点时，我们总会选取综合优先级最高（值最小）的节点。 g(n) 是节点n距离起点的代价。 h(n)是节点n距离终点的预计代价，这也就是A算法的启发函数。关于启发函数我们在下面详细讲解。 A算法在运算过程中，每次从优先队列中选取f(n)值最小（优先级最高）的节点作为下一个待遍历的节点。另外，
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2024-04-24 12:59:38
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本章开始分析grub-mkimage的源码，首先来看grub-mkimage文件的生成过程，从Makefile开始看。grub-mkimage目标定义在grub源码的顶层Makefile文件中。grub-mkimage Makefilegrub-mkimage$(EXEEXT): $(grub_mkimage_OBJECTS) $(grub_mkimage_DEPENDENCIES) $(EXTR
遗传算法(GA)原理和Python实现1、遗传算法概述遗传算法是根据模拟生物进化的方式提出来的。假设，想要培养出能够适应高原气候的羊群。那么首先，我们应该先挑选出不同的羊放在高原上进行饲养，这些被挑选出来的羊被称为是一个群体。在我们挑选出来在高原上进行饲养的群体中，每一只羊在对于高原气候的适应情况是不同的，我们将能够在这种高原气候下生存的时间越长的，称为适应能力越强。我们将这种用存活时间的长短衡量
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2023-12-07 06:48:33
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八数码问题是一个经典的搜索问题，本文将介绍如何使用启发式搜索—— AStar 算法来求解八数码问题。问题描述八数码问题的A星搜索算法实现要求：设计估价函数，并采用c或python编程实现，以八数码为例演示A星算法的搜索过程，争取做到直观、清晰地演示算法，代码要适当加注释。八数码难题：在3×3方格棋盘上，分别放置了标有数字1,2,3,4,5,6,7,8的八张牌，初始状态S0可自己随机设定，使用的操作
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2023-12-13 06:37:34
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