耐心的等待5283-优快云博客

原创【Transformer序列预测】Pytorch中构建Transformer对序列进行预测源代码

Python，Pytorch中构建Transformer进行序列预测源程序。包含所有的源代码和数据，程序能够一键运行。此程序是完整的Transformer，即使用了Encoder、Decoder和Embedding所有模块。源程序是用jupyterLab所写，建议分块运行。也整理了.py格式供PyCharm等运行。工作是进行序列预测，此示例是使用12个值，来预测1个值。

2024-12-04 16:49:29 622

原创【xLSTM-Transformer序列分类】Pytorch使用xLSTM-Transformer对序列进行分类源代码

xLSTM是不久前LSTM团队提出来的新模型，将xLSTM融入Transformer的Encoder中，创新型较强。另外，Transformer是完整的，即使用了Encoder、Decoder和Embedding所有模块。1、加载数据，调整为网络需要的输入格式。原始数据为Excel，400条1*500的序列（心电信号），其中200条正常，200条异常。2、从xLSTM.py中导入xLSTM类，依次构建Encoder类、Decoder类，进而构建完整的xLSTM-Transformer。

2024-12-04 16:06:41 816

原创【xLSTM-Transformer序列预测源代码】

程序在闲鱼上，价格19。原谅我没免费提供源代码- -确实是花了不少时间整理的。【闲鱼链接】：https://m.tb.cn/h.T21o8Ez?耐心的等待5283，然后点“用户”即可找到个人主页下的程序Python，Pytorch中xLSTM-Transformer进行序列预测源程序。此程序是将xLSTM融入到了Encoder层中，增加创新性。包含所有的源代码和数据，程序能够一键运行。源程序是用jupyterLab所写，建议分块运行。也整理了.py格式供pyCharm等运行。

2024-11-29 11:10:48 543

原创笔记本任务栏经常点不动、卡死已解决

卡死时任务栏点不动，狂点之后还会出现黑屏、闪屏等。。。。搜了很多解决办法，有说硬件故障的，有说升级Windows的，都没解决。最后在小红书找到了答案。当然我是这个情况导致的，我朋友中大多数人也是这个原因。大家参考：祸根在广告！！！！如图：右下角这个咨询导致。关掉即可解决。右键任务栏，点任务栏设置，新闻和兴趣里全关掉即可。

2024-11-28 15:34:09 3043

原创 Pytorch微调深度学习模型

在公开数据训练了模型，有时候需要拿到自己的数据上微调。今天正好做了一下微调，在此记录一下微调的方法。用Pytorch还是比较容易实现的。网上找了很多方法，以及Chatgpt也给了很多方法，但是不够简洁和容易理解。

2024-11-25 18:03:33 971

原创调大Vscode资源管理器字体

对于调整资源管理器字体大小（也就是下图红框），查找了网上很多方法。要么介绍的方法是调整了代码字体，要么是调节了终端字体，要么是通过整体放缩实现的调整，总之都不合适。唯一的调整方法是在几篇优快云里看到的：① 打开文件路径，比如我的Vscode是安装在E盘的：E:\VSCode\Microsoft VS Code\resources\app\out\vs\workbench②用记事本打开这个文件：③ 按Ctrl+F，查找字段：.monaco-workbench .part>.

2024-11-22 15:27:54 1266

原创【YOLOv8图像分类】YOLOv8图像分类源代码

此程序是使用YOLOv8训练自己的图像并测试。Yolo系列模型可以说是比较特殊的模型，因为不像其他公开网络ResNet、GoogLeNet等等，可以自己构建和更改层。Yolo只能整体调用这个网络，这个可能是让初学者比较头疼的问题，就是看不到网络的每个层，也看不到构建网络的代码。但其实这样一来反而方便了，就是只需要指定好图像的目录就可以了，甚至都不用去统一图像的尺寸。参考了网上的各种大佬写的调用方法，以及YOLO模型官网的介绍，整理了一下比较简洁、适合初学者使用的代码。

2024-11-12 10:18:44 1207

原创 docker中mysql容器数据的备份（复制单个表）

Mysql在docker容器中运行时，生成的.sql文件不会直接存储到虚机中，而是bash中，这可能是困扰大家的地方。搜了网上很多方法以及chatgpt的方法，要么比较难理解，要么指令不对。现通过不断尝试终于找到了最方便、易懂的方法。大概分四步：1、在原mysql容器的bash内部中，生成.sql文件。2、将.sql文件从bash内部复制到虚机中。3、将虚机中的.sql文件复制到新mysql容器的bash中。4、进入新mysql将.sql导入成表格。

2024-10-16 17:18:04 656

原创【Pytorch图像+序列双输入网络源代码】

本程序是自己定义了加载图像、加载序列，以及合并图像、序列和标签类。唯一渠道为闲鱼售卖。“时频图”文件夹是400个由序列转为的时频图，sequence.csv是400条长度为500的原始序列，图像和序列一一对应，同属一个标签。前200张图像/序列是0类，后200张图像/序列是1类。注：①程序包含所有的原始数据和代码，注释详细，容易看懂，能直接运行，如运行遇到问题可远程帮忙调通。3、构建双输入网络，示例起见，两边均为简单的Conv网络。Python，Pytorch构建双输入网络，图像+序列双输入，进行二分类。

2024-09-26 15:22:27 456

原创【Pytorch双输入网络源代码】

双输入数据处理中，这部分比较麻烦些，需要将dataset弄成为(input_data1, input_data2, label)格式，然后再用troch的random_split函数随机划分训练集（80%）和测试集（20%）。程序均为本人手写，整理不易，唯一渠道为闲鱼售卖，价格低廉35元。注：①程序包含原始数据和代码，注释详细，容易看懂，能直接运行，如运行遇到问题可远程帮忙调通。Python，Pytorch构建双输入网络，具有两个输入端，对序列进行二分类。

2024-09-25 16:59:33 468 2

原创【Matlab使用Transformer一维序列分类源程序】

1、加载数据，数据为400条一维序列，200正常200异常，序列长度为500。调整每条1x500的序列为10x50，即维度10，序列长度50。由此一来，可以将1x500的序列看作是10个单词，每个单词的长度时50。注：①为方便学习，代码用是最简洁的方式写的，没有累赘，注释详细，方便替换数据改为多分类。程序为本人手写原创，价格低廉29元，唯一渠道为闲鱼售卖。现已与平台申请了资质认证，并于2024.9.20在淘天知识产权保护平台备案了此程序，发现盗版将进行举报和追究。即可找到个人主页下的程序。

2024-09-20 16:28:30 580

原创【Matlab序列+矩阵，双输入深度学习网络】

在整理数据的时候是非常令人头疼的，稍有不慎就会报错：输入维度不匹配，网络期待的输入是什么什么样，而数据格式是什么什么样。本人也在这卡了很久，矩阵reshape成样本数x100x100x1后，输入的时候总提示我的数据是1x100x1而网络需要1x100x100，困惑了近一小时。起初是想将序列+图像的网络中，直接把图像输入层改为通道1就可以，实际上是行不通的。如下是本程序构建的网络，一端输入1x100的序列，一端输入100x100的矩阵。是的，用3d卷积是比较容易处理矩阵的，虽然这有些大材小用，但是方便第一。

2024-09-13 11:42:31 635

原创【CNN-Transformer图像分类源代码】

且没有用Embedding，因为考虑到需要级联CNN，Embedding不好写进去，而且图像Flatten后的序列也没有明确的位置信息，可以不用Embedding。本程序图像为本地文件夹的图像，方便替换成自己的图像。程序旨在学习如何构建CNN-Transformer网络，以及如何转换数据维度使得CNN的输出能够衔接Transformer，本程序是将CNN的输出通道数直接匹配作为Transformer的维度。本程序完全由本人手写，整理不易，价格低廉25元，唯一渠道为闲鱼售卖，谴责其他用户、网站盗卖。

2024-09-12 20:20:05 791

原创【CNN-Transformer一维序列分类源代码】

且没有用Embedding，因为考虑到需要级联CNN，Embedding不好写进去，而且序列也没有明确的位置信息，可以不用Embedding。程序旨在学习如何构建CNN-Transformer网络，以及如何转换数据维度使得CNN的输出能够衔接Transformer，本程序是将CNN的输出通道数直接匹配作为Transformer的维度。其中，CNN用了2层，Transformer_Encoder用了6层，里面nhead=4。本程序完全由本人撰写，整理不易，价格25元，唯一渠道为闲鱼售卖，请谨防其他网站盗卖。

2024-09-12 14:49:30 711 6

原创【人脸表情识别】Matlab基于CNN的人脸表情识别GUI

本程序所用CK+数据集共8类表情情绪，共920张图像。分别有图像：anger 45张、contempt 18张、disgust 59张、fear 25张、happiness 69张、neutral 593张、sadness 28张、surprise 83张。所用数据集为CK+人脸表情数据集，应该不是完整的CK+数据集，下载到的就是这些图片。2、main.m里为搭建网络、训练CNN的程序。本程序完全由本人撰写，整理不易，价格39元，唯一渠道为闲鱼售卖，请谨防其他网站盗卖。即可找到个人主页下的程序。

2024-05-08 15:56:36 508

原创【心拍分类】Matlab深度学习，CNN心拍分类源代码

原始MIT心律失常数据集格式为.dat格式（如100.dat、100.hea、100.atr），为方便起见，已将所有数据读取并保存为.mat格式，并且已经划分好心拍，心拍长度均为300个采样点，方便直接使用。其中A类心拍2546个，L类心拍8075个，N类心拍75052个（为避免严重的数据集不平衡，仅选用了前6000个），R类心拍7259个。程序共94行，完全由本人撰写，注释详细，容易看懂。3、构建一维CNN网络，包含4层卷积层以及池化层、relu层、全连接层等，设置Options，显示网络结构。

2024-05-08 15:44:16 374

原创【Matlab基于连续小波变换（CWT），将信号生成时频图】

在改为自己的信号时，只需要照样子整理好数据的格式，然后更改采样频率和存放时频图的路径即可。两个子函数helperCreateECGDirectories.m和helperCreateRGBfromTF.m分别为创建空文件夹和批量生成时频图的函数，替换信号时只需要修改其中的采样频率即可。此示例中，原始信号data是30*1280的格式，一共30条信号，信号长度为1280。这里是用自己的数据整理了一下，做了简化，和写了一下注释。2、画出一个信号的时频图，这个是为了看一个信号时频图长什么样，以及方便放在论文里；

2024-02-12 11:11:33 3257 5

原创【Transformer序列分类】Pytorch使用Transformer对一维信号进行分类

程序旨在学习如何使用Transformer对一维序列进行分类，如何调整序列的输入格式和构建网络。在使用此程序时，建议先大致了解Transformer框架的基本结构：Transformer模型中有Encoder和Decoder模块。参考了许多使用Transformer做分类的程序，模型中均是只使用了Encoder模块。

2023-10-06 11:02:45 7592 14

原创【双输入网络】Matlab双输入深度学习网络二分类源代码

2、加载训练集的序列、时频图，构建标签，然后合并为最终的训练集Train。序列可以视为图像的特征序列，或者反之，图像可以视为由序列转化而来的图像，总之二者一一对应，属于一个样本。程序以心电图序列为例，一端输入是原始的心电信号（ECG）序列，另一端输入是ECG序列通过连续小波变换生成的时频图。序列和时频图一一对应。相比单输入网络，双输入可以同时处理多种形态的数据，能提取更全面的特征，达到更好的效果。3、构建双输入网络，一端输入为1x500的序列，一端输入为224x224x3的图像，显示网络结构，构建优化器。

2023-09-24 00:18:33 728 1

原创【频率切片小波变换】Matlab进行频率切片小波变换(FSWT)源代码

在改为自己的信号时，只需要更改原信号、采样频率以及想要观察的频率段(程序中[f1,f2])即可。相比连续小波变换(CWT)，频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)是一种更具创新性的时频分析方法，由2009年YAN等人提出。输入信号可以是任何一维信号，心电信号、脑电信号、地震波形、电流电压数据等。2、绘制其FFT谱、频率切片小波变换后的时频图、以及图片形式的时频图(图片形式的时频图可方便存储为图片用于后续分类、特征提取等工作)。

2023-09-22 10:20:59 1011

原创【序列预测】Matlab使用随机森林（RF）进行序列预测源代码

注：本例中，数据易于预测，所以结果较好。注释详细，方便学习，如遇问题可远程帮忙调通。Matlab使用随机森林（Random Forest，RF）进行序列预测源代码，建议Matlab 2022以上运行。程序完全由本文所写，整理不易，价格低廉15元。4、测试，对预测结果进行反归一化。计算测试集RMSE，画图对比训练集、测试集上的真实值和预测值。2、随机划分训练集（60个样本）、测试集（15个样本）。1、加载数据，Excel一共75行，即75个样本。3、训练随机森林回归器，选取树的棵树为80，最大深度5。

2023-09-14 17:01:38 509 1

原创【肺结节分割】Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本

出Matlab肺结节分割(肺结节提取)源程序，也有GUI人机界面版本。对图像进行图像增强，包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化；注：源程序版本和GUI版本一共39元，包教会和运行，后续有问题可以再问，会耐心解答。肺质分割后，进行特征提取，计算灰度特征、形态学特征来分割出肺结节；如不放心，可先付价格的一半，程序发给你之后，调试没问题了再付剩下的也可以。两个版本的程序中，红框内为主函数，可以直接运行，其他文件均为函数或数据。6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。

2023-09-12 15:37:27 607 2

原创【情感识别】Matlab深度学习实现语音情感识别，GUI人机界面

CASIA共6类情绪，angry、fear、happy、neutral、sad、surprise，每类200条语音，共1200条语音。生成语谱图也即1200张图像。Matlab深度学习实现语音情感识别，GUI人机界面。需要Matlab 2022b以上版本，附详细的运行讲解文档。程序完全由本文所写，整理不易，价格39元。即选中某一条语音信号进行识别，同时绘图窗显示该信号的波形。搭建了CNN-LSTM网络对语谱图进行训练，会显示训练过程。将该信号生成语谱图，并显示在绘图窗。识别该语音信号的情绪类别，并显示。

2023-09-12 15:28:26 186

原创【情感识别】Matlab深度学习情感识别，使用CNN-LSTM网络对语音信号(语谱图)进行情感识别

如需要提高准确率可私聊。可更换为自己的数据，可有偿帮助替换为自己的数据。数据集中共6种情绪：angry、fear、happy、neutral、sad、surprise，每类情绪有200条语音信号，共1200条信号。Matlab深度学习情感识别，使用CNN-LSTM网络对语音信号(语谱图)进行情感识别。程序完全由本文所写，整理不易，价格35元。3、构建CNN-LSTM网络，80%语谱图用于训练，20%用于测试。4、显示训练过程曲线，计算测试集准确率，绘制混淆矩阵。2、将所有语音信号生成语谱图，并保存。

2023-09-12 15:23:46 342

原创【一维信号分类】Matlab一维信号CNN-LSTM二分类

考虑到Matlab搭建1D CNN-LSTM模型的教程较少，此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等，使用的数据量较少，并且数据本身也易于分类，换成自己的数据时需要根据实际情况调整网络，也可有偿帮忙替换数据。1、加载数据，一共为200个正常样本和200个异常样本，训练集为80%，即160正常和160异常，一共320条数据；Matlab一维信号CNN-LSTM分类，使用1D CNN-LSTM对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。唯一渠道为咸鱼售卖。4、测试，输出准确率，并绘制混淆矩阵。

2023-09-12 15:18:59 1222

原创【一维信号分类】Matlab使用LSTM或BiLSTM对一维信号(语音信号、心电信号等)进行二分类源程序

1、加载数据集，一共为400个样本(正常200异常200)。选80％做为训练集(共320样本，160正常160异常)，剩余20%作为测试集(共80样本，40正常40异常)。注：此程序只用做帮助学习如何调整输入数据格式和LSTM网络构建等，使用的样本量较少且样本容易区分，换成自己的数据时可能需要调整网络的参数。如果用BiLSTM，程序中只需要把lstmlayer改为bilstmlayer即为BiLSTM网络，其他地方不需要任何改动。5、测试，计算准确率，绘制混淆矩阵。2、构建LSTM网络，层数为两层。

2023-09-12 15:09:00 394

原创【一维信号分类】Matlab使用CNN对一维信号进行二分类源程序

注：考虑到使用Matlab对一维信号进行CNN分类的教程较少，此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等，使用的数据量较少，并且数据本身也易于分类。1、加载数据，一共为200个正常样本和200个异常样本，每个样本是500个点。训练集为80%，即160正常和160异常，一共320条数据；测试集为40正常和40异常，一共80条数据。Matlab使用CNN(卷积神经网络)对一维信号(如语音信号、心电图信号)进行二分类源程序。程序完全由本文所写，整理不易，价格15元。2、构建一维CNN架构，层数为两层。

2023-09-12 14:56:38 451

原创【语音去噪】Matlab语音信号去噪源代码，GUI界面

Matlab语音信号去噪源代码，GUI界面。分别添加了正弦噪声和高斯噪声，分别用了巴特沃斯低通滤波器和小波分解去噪。注：程序可直接运行，建议Matlab 2022b版本，低版本估计2018以上也行。也可发给你非GUI版本的代码。程序完全由本文所写，整理不易，价格低廉29元。链接：https://m.tb.cn/h.5fQgb9c?3、分别使用巴特沃斯低通和小波变换去噪；5、再次使用巴特沃斯低通和小波变换去噪。1、加载语音信号，显示时域频域图；4、添加高斯白噪声；

2023-09-12 11:57:12 303

原创【双输入网络】Matlab双输入深度学习模型

本程序是两个输入全为一维序列的情况（第二个输入序列是第一个输入序列的特征值，或者变换后的序列）。也可改为两边输入都是图像，或者一边输入图像，一边输入图像的一维特征序列。相比普通的单输入网络，双输入网络能处理两种输入数据，在科研上也更具有优势和创新性。1、加载数据，两种输入数据一一对应，第二个数据是第一个数据做FFT之后的序列，属于一个类别。可以有偿修改为两边输入都是图像，或一边输入图像一边输入序列的模型。可有偿替换数据，调通程序。2、搭建双输入网络，此网络一边是CNN-LSTM，一边是CNN。

2023-09-12 11:52:41 2205 5

原创【垃圾识别】Matlab基于AlexNet的垃圾分类识别系统GUI界面

注：需要正版Matlab，能够下载AlexNet网络资源包才可以，建议Matlab2022b及以上版本。程序是本人所写，可直接运行，准确率在85％左右。2、加载AlexNet网络并修改部分层，这个需要已经下载好该模型的资源管理器，一般正版Matlab才可以下载。1、加载数据集，共5类垃圾，玻璃、废纸、金属、塑料、硬纸板，每类500张图像左右，共2500张左右。3、按80%训练集，20%测试集，训练AlexNet网络，保存训练好的模型供GUI使用。4、运行GUI界面，依次读取图像、识别图像即可。

2023-09-12 11:44:30 555

原创【ECG去噪】ECG去噪，使用低通滤波和小波分解结合程序

程序完全由本文所写，整理不易，价格低廉，15元。链接：https://m.tb.cn/h.5VbUmL4?先去除高于80Hz的高频噪声，再去除高于50Hz的噪声和工频干扰等，最后去除基线漂移。1、读取一段ECG信号，采样率为200Hz，时长10秒，画出时域、频域图；心电信号ECG去噪，Matlab程序，使用低通滤波和小波分解结合。2、构造低通滤波器，截止频率为80Hz，去除ECG高频噪声；3、使用小波分解，进一步去除高于50Hz的噪声和工频干扰等；4、使用小波分解去除基线漂移，程序结果如图。

2023-09-07 17:48:32 641

原创【情绪识别】Matlab使用卷积神经网络(CNN)，进行人脸表情情绪识别GUI界面

注：main.m是源代码，用来搭建和训练网络，注释详细；程序可直接运行，可帮忙调通，有问题会耐心解答；准确率高是本数据集本身导致，也可有偿帮忙替换数据集。程序完全由本文所写，整理不易，价格低廉35元。唯一渠道为闲鱼售卖。链接：https://m.tb.cn/h.54lD8EL?Matlab使用卷积神经网络(CNN)，进行人脸表情情绪识别GUI界面。选用JAFFE数据集，含有7类表情，共213张人脸图像。可显示整个测试集的结果，以及点击识别某一张图像。3、80%作为训练集、20%作为测试集，进行训练测试。

2023-09-07 17:22:52 577

原创【图像分类】Matlab使用CNN进行图像分类

Matlab使用CNN卷积神经网络进行图像分类，使用了猫狗大战数据集中1000个图像(500猫500狗)，分为猫狗两个类别。注：本程序只用于教学练习如何在Matlab里使用CNN，由于数据量太少和网络简单，准确率结果并不是很好。程序完全由本文所写，整理不易，价格低廉15元。诚信第一，谨防盗版网站高价转卖~~注释详细，可直接运行，可以直接换成自己的数据，源代码和数据文件都会发送。1、加载数据集，并划分，80%训练，20%测试。2、搭建CNN网络，网络为三层，构建优化器。4、测试，计算准确率，绘制混淆矩阵。

2023-09-07 17:08:34 639

qq_40348732的博客