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RSS订阅原创 【PyTorch】Tensor相关操作记录
最近毕业论文写得差不多了，就打算把一些平时经常会用到知识记录一下，方便以后忘了可以看看。先把本文参考的资料列在前面：https://deeplizard.com/learn/video/AglLTlms7HU目录一、数据类型变换（一）其他类型转换为Tensor类型（二）Tensor类型转换为其他类型二、获取Tensor的shape三、squeeze和unsqueeze四、cat五、stack六、sum七、max和argmax八、Element-wise运算九、四种乘法运算（一）按位相乘（二）矩阵乘法
2021-04-08 17:00:04
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原创 【算法】二叉树的遍历
二叉树的四种遍历方式：前序遍历：先访问根节点，然后前序遍历左子树和右子树；中序遍历：中序遍历根结点的左子树，然后访问根节点，最后中序遍历根节点的右子树；后序遍历：后序遍历根节点的左子树和右子树，最后访问根节点；层序遍历：从根节点从上往下逐层遍历，在同一层按从左到右的顺序遍历。二叉树结点的定义：class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val
2020-09-28 19:55:57
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原创 【Spark】Graphx用例（Java）
下面是通过边构造图的一个简单的例子：SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("graph");JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(conf);ClassTag<String> stringTag = scala.re...
2020-01-03 23:05:17
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原创 【Spark】Graphx开发环境搭建（Java）
查找需要的 jar 包安装地址：https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-graphx_2.11/2.4.0其中，2.11 是 scala 的版本，2.4.0 是 spark 的版本。在 eclipse 中导入 jar 包可能出现的问题一开始下载的版本是 spark-graphx_2.12/2.4.0，而已经安装...
2020-01-03 21:03:34
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原创 【Spark】GraphX简介
GraphXSpark GraphX 是一个分布式图处理框架，它是基于 Spark 平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。图的分布式或者并行处理其实是把图拆分成很多的子图，然后分别对这些子图进行计算，计算的时候可以分别迭代进行分阶段的计算，即对图进行并行计算。GraphX 的核心抽象是 Resilient Distributed Property...
2020-01-01 22:35:56
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原创 【PyTorch学习】安装PyTorch
安装PyTorch 安装起来很简单，官网就有不同版本的安装教程：只需要根据实际情况选择适合的安装方法就好了。例如，使用的是 Windows 系统，想用 pip 安装，Python 是 3.6 版的，没有 GPU 加速，那就按上面的选，然后根据上面的提示，在 Terminal 中输入以下指令就好了：pip3 install torch==1.3.1+cpu torchvision==0.4...
2019-12-20 15:34:23
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原创 【Web开发】后台修改js，刷新页面没生效
问题修改js之后，浏览器还是修改前的效果，重新部署项目也没有效果。解决方法清除一下浏览器的缓存。有可能缓存里面有，所以测试时还是调用未修改以前的脚本。具体步骤：F12打开开发者工具；点击Network，选中Disable cache；刷新页面。...
2019-12-17 21:45:14
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转载 【轨迹挖掘】经纬度精度与实际位置精度的关系
经纬度精度与实际位置精度的关系如下表所示：赤道周长（米）度数（度）40076000360111322.2222111132.222220.11113.2222220.01111.32222220.00111.132222220.00011.1132222220.000010.1113222220.0000010.011...
2019-12-17 11:18:53
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原创 【论文速读】Sharing Attention Weights for Fast Transformer
Sharing Attention Weights for Fast Transformer2019, IJCAI.这篇论文的主要思想是通过共享注意力权重来加速Transformer。（关于Transformer，网上已有很多优秀的解读了，不了解的可以看看这篇。）作者在10个公开数据集上进行了实验，对比其他baselines，至少能够提速1.3倍。Introduction由于Transf...
2019-12-16 13:57:52
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原创 【论文速读】Gated Feedback Recurrent Neural Network
Gated Feedback Recurrent Neural Network2015, ICML. [paper]提出了一种新的循环神经网络的架构gated-feedback RNN (GF-RNN)，设计了一种全局门控单元（global gating unit）控制信息如何从上层网络传递到底层网络。作者认为GF-RNN表现好的主要原因在于，它可以自适应地使得不同的RNN层建模不同时间尺度...
2019-12-14 15:52:18
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原创 【手机信令轨迹挖掘01】基于手机信令的用户出行轨迹挖掘之问题定义
手机信令数据手机信令数据是指移动终端用户在发生通话、短信、上网及变换寻呼区时在运营商网络中产生的大量手机信令数据。手机信令数据直接来源于运营商（中国移动、中国联通、中国电信）的移动通信系统，通常对A接口与E接口进行监测，采集并导出信令数据副本。采集的主要信令类型包括主叫、被叫、挂机、接收短信、发送短信、正常位置更新、周期性位置更新、BSC切换等。手机信令数据中主要包括的字段有：加密后的用...
2019-12-13 20:59:16
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原创 【手机信令轨迹挖掘02】基于手机信令的用户出行轨迹挖掘之用户定位
使用手机信令数据进行用户出行轨迹挖掘的第一步就是要对用户进行定位，得到一系列的轨迹点，然后再进行道路匹配等工作得到最终的用户出行轨迹。因此今天首先分享一些常见信令数据定位算法，包括COO定位法、TA定位法、TOA定位法、TDOA定位法、E-OTD定位法、AOA定位法和TOA-AOA定位法，以及各定位算法的优缺点和使用场景。首先给出结论：通用性最高的最简单的方法是COO定位法，该方法无需对现...
2019-12-13 20:22:21
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原创 【信号与系统01】信号的基本概念
信号的定义：信号一般表现为随时间变化的某种物理量。信号的表现形式：通常表现为随若干变量而变化的某种物理量。信号的数学描述：可以描述为一个或多个独立变量的函数。（ 独立变量，即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变）信号的分类按照信号的确定性划分：确定信号与随机信号按照信号自变量取值的连续性划分：连续时间信号与离散时间信号按照信号的周期性划分：周期信号与非周期信号按照时间函数的...
2019-11-17 21:24:31
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转载 csdn怎么快速转载别人的文章
<!--一个博主专栏付费入口结束--> <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-d28...
2019-11-15 18:36:33
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转载 将txt格式的地图导入到ArcMap
在平时工作中，经常会遇到只有txt坐标的勘测定界图等数据，通过以下操作步骤可将txt数据转换成shp数据。（方法一）1、打开txt数据，如下图所示，该数据为面数据，坐标系为西安80，投影方式是3度分带的高斯-克吕格投影，带号是39。我们仅保留红框选中的界址点坐标部分：2、新建一个空的Excel文件，然后通过文件--->打开的方式将txt中的数据导入表格中，具体的操作如下图所示：...
2019-11-15 18:31:09
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原创 ArcGIS 10.5 for Desktop 完整安装教程（含win7/8/10 32/64位+下载地址+亲测可用）
安装教程https://malagis.com/arcgis-desktop-10-5-full-installation-tutorial.htmlArcGIS 10.5 for Desktop 完整安装包下载链接：http://pan.baidu.com/s/1c23ycSC密码：sgip解压密码：malagis.comArcGIS 10.5 简体中文语言包下载链接:http:/...
2019-11-15 09:48:57
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原创 【论文速读】Towards Better Modeling Hierarchical Structure for Self-Attention with Ordered Neurons
2019 EMNLP上的一篇文章。[paper]一些研究表明，基于self-attention networks（SANs）和RNNs的混合建模要比单独使用二者建模表现更好[1]，并且在很多自然语言处理任务中，对层次结构的建模十分重要。因此本文的 基本思想 就是使用Ordered Neurons LSTM（ON-LSTM）[2]对基于SANs和RNNs二者的混合模型进行改进，使其能够对层次结构进...
2019-11-14 20:24:52
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原创 【论文速读】Ordered Neurons：Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks
2019 ICLR上的一篇文章。[paper]虽然自然语言通常以序列形式呈现，但语言的基本结构并不是严格序列化的。语言学家们一致认为，该结构由一套规则或语法控制，且规定了单词组成语句的逻辑。不管其表现形式如何，这种结构通常是 树状 的。基于此，本文提出了一种面向循环神经网络的新型归纳偏置：有序神经元，将潜在树结构整合到循环模型中。这种归纳偏置增强了神经元之间的依赖性，这种依赖性反映了每个神经...
2019-11-14 16:24:41
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转载 Eclipse中文注释乱码解决
将别人的项目或JAVA文件导入到自己的Eclipse中时，常常会出现JAVA文件的中文注释变成乱码的情况，主要原因就是别人的IDE编码格式和自己的Eclipse编码格式不同。可以参考以下几种解决方式：1 改变整个文件类型的编码格式eclipse->window->preferences->General->Content Types找到要修改的文件的类型(JAVA...
2019-11-13 20:54:31
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原创 【论文速读】UrbanFM: Inferring Fine-Grained Urban Flows
京东城市计算郑宇等人与高校联合发表在2019 KDD上的一篇论文。[paper][code]任务端到端的深度学习框架，以粗粒度的城市网格流量和天气、日期时间等其他影响因素作为输入，最后得到细粒度的城市网格流量。下图左侧是一个粗粒度级的网格人流量，右侧是一个细粒度级的网格人流量。多个细粒度级区域的流量之和等于一个粗粒度级区域的流量。挑战1、空间相关性空间层级结构：多个细粒度级区域的流量...
2019-10-16 17:32:26
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原创 【论文速读】Stock Price Prediction via Discovering Multi-Frequency Trading Patterns
Liheng Zhang§, Charu Aggarwal, Guo-Jun Qi*, Stock Price Prediction via Discovering Multi-Frequency Trading Patterns, in Proceedings of ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD...
2019-09-19 11:28:06
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原创 【论文翻译】State-Frequency Memory Recurrent Neural Networks
ICML 2017，原文地址：State-Frequency Memory Recurrent Neural Networks。Abstract时间序列建模在许多现代应用中都起着重要的作用，并且在机器学习领域也受到了越来越多的关注。在许多领域上，使用LSTM来进行时间序列的建模取得了巨大的成功。虽然LSTM能够在时域上有效地捕获长期依赖关系（long-range dependency），但是L...
2019-09-18 21:12:37
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原创 【算法】数值的整数次方
一、题目给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。注：base和exponent不同时为0。二、解题思路当exponent>0时，本题的本质就是快速乘法。当exponent<0时，baseexponent=1base−exponentbase^{exponent}={1\over{base^{-expon...
2019-09-03 20:52:30
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原创 【算法】二进制中1的个数
一、题目输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。二、解题思路首先回顾一下原码、反码、补码的概念：原码：原码是二进制数字的一种简单的表示法。二进制首位为符号位，1代表负，0代表正，其余位表示数值的大小。反码：正整数的反码是其二进制表示，与原码相同；负整数的反码，是原码除符号位外，其他位按位取反。补码：正整数的补码是其二进制表示，与原码相同；负整数的补码...
2019-09-03 20:33:23
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原创 【算法】矩形覆盖
一、题目我们可以用2*1的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形。请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形，总共有多少种方法？二、解题思路当n>2n\gt2n>2时，矩形覆盖最后一步覆盖的方法有两种：最后用了一个竖着的2*1小矩形进行覆盖，如图最后用了一个横着的2*1小矩形进行覆盖，如图如果最后用了一个横着的2*1小矩形进行覆盖，那么最后两个2*1的小...
2019-09-02 22:19:11
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原创 【算法】变态跳台阶
一、题目一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。二、解题思路n级台阶的跳法有n种情况：最后一跳跳了一级最后一跳跳了两级……最后一跳跳了n级所以，n级台阶的跳法就相当于n-1级再跳一次一级台阶+n-2级再跳一次二级台阶+…+0级最后跳一次n级台阶的跳法之和，由此可得出以下递推公式：f(n)={0,n=01,n...
2019-09-02 18:50:01
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原创 【算法】跳台阶
一、题目一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法（先后次序不同算不同的结果）。二、解题思路n级台阶的跳法有两种情况：最后一跳跳了一级最后一跳跳了两级所以，n级台阶的跳法就相当于n-1级再跳一次一级台阶加上n-2级再跳一次二级台阶的跳法之和，由此可得出以下递推公式：f(n)={1,n=12,n=2f(n−1)+f(n−2),n&...
2019-09-02 16:47:12
814
原创 【算法】斐波那契数列
一、题目已知斐波那契数列为1,1,2,3,5,8，…。也就是除第1项和第2项为1以外，对于第N项，有F(N)=F(N-1)+F(N-2)。现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项（从0开始，第0项为0）。二、解题代码实现使用 Python 2.7.3。（一）递归时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。class Solution: def Fibonac...
2019-08-30 18:21:26
1519
原创 【算法】旋转数组的最小数字
一、题目把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个非递减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如，数组[3,4,5,1,2]为[1,2,3,4,5]的一个旋转，该数组的最小值为1。注：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。二、解题（一）解题思路采用二分查找解决该问题。假设数组为[A, …, B, C, …, D]为非递增数组...
2019-08-29 19:55:22
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原创 【算法】二维数组中的查找
一、题目描述在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。二、解题方法代码实现使用python 2.7.3。（一）一维二分查找遍历二维列表中的每一个一维列表，对每个一维列表使用二分查找判断是否含有该整数。算法的时间复杂度为O(mlogn)...
2019-08-29 14:17:10
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