PyTorch는 RNN을 기반으로 하는 사인파형의 다음 파형 예측을 실현합니다. - 코드 세계

PyTorch는 RNN을 기반으로 하는 사인파형의 다음 파형 예측을 실현합니다.

발 2022-04-21 01:13:22 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/weixin_43821559/article/details/123489237

PyTorch는 RNN을 기반으로 하는 사인파형의 다음 파형 예측을 실현합니다.

onnx와 tensorflow 형식 간의 변환, opencv는 예측을 위해 pd 파일을 직접 호출하고 pytorch는 onnx로 변환합니다.

pytorch는 .pth 형식 파일을로드합니다.

Vue는 요소 형식을 기반으로 사용자 정의 정규 표현식을 검증합니다.

프레임리스 기본 코드는 일반 RNN 및 LSTM의 정방향 및 역방향 전파 프로세스 및 적용을 실현합니다.

Express + multer는 파일 업로드 기능을 실현합니다.

Django는 파일 업로드 기능을 실현합니다.

echarts 꺾은선형 차트(예측 차트)는 예측 부분을 점선으로, 실제 부분을 실선으로 표시합니다(한 줄은 반 점선, 반 실선임)

Youdao는 Amoro 혼합 형식을 기반으로 준실시간 호수 창고 실습을 구축합니다.

다음과 같은 기능으로 대화 형 사전을 구현하는 프로그램을 작성합니다. (1) 각 단어의 설명을 조회 할 수 있습니다. 예 : "안녕하세요"를 입력하면 "인사말"이라는 의미가 표시됩니다 (2) 새 단어와 설명을 추가 할 수 있습니다 (3) 단어와 설명을 삭제할 수 있습니다 (4) 모두를 표시 할 수 있습니다

Redis는 스파이크 기능을 실현합니다.

인공 지능(pytorch)은 모델을 구축합니다. 14-pytorch는 모델 교육 및 예측을 실현하기 위해 Siamese Network 모델(트윈 네트워크)을 구축합니다.

C ++는 선형 테이블의 체인 표현을 실현합니다.

py는 동일한 유형의 여러 nc 파일을 일반 이름으로 병합합니다.

C ++는 pb 모델을 호출하고 단일 이미지의 예측을 실현합니다.

자신 만의 플러그인을 작성할 Costura.Fody를 사용하여 실행할 수있는 독립 실행 형 EXE 파일로 포장됩니다

day8 : 기사의 유형의 파이썬 함수는 함수 매개 변수 (파일 작업)을 사용하는 법을 배워야합니다

spring mvc는 단일 파일을 실현합니다 || 다중 파일 업로드

회귀 예측 | MATLAB은 베이지안 선형 회귀(Bayesian Regression)를 기반으로 다변량 입력 회귀 예측을 구현합니다.

Java는 Yang Hui의 삼각형을 실현합니다.

파이썬으로 구현, ABCDEFG : 서면 질문, 아름다운 그래픽을 형성 할 수있는 문자의 사용, 예는 아래와 같습니다

Pytorch는 자동 인코더 변형을 구현합니다.

[js] JS는 두 지점의 위도와 경도를 기반으로 거리 획득을 실현합니다.

홍콩과학기술연구 | 홍콩과기대(Hong Kong University of Science and Technology)는 알츠하이머병의 위험을 조기에 예측하기 위해 처음으로 인공지능을 사용하여 중요한 과학적 돌파구를 마련했습니다...

Pytorch는 NN 신경망 모델을 사용하여 고전적인 보스턴 주택 가격 예측 문제를 실현합니다.

Redis는 RDB 파일을 복사하여 온라인 데이터를 로컬에 동기화하고 다음 메시지를 표시합니다. RDB 형식 버전 9 솔루션을 처리할 수 없습니다.

파이썬으로 음악을 연주하는 방법을 단계별로 지도합니다. (후지산 기슭을 예로 들어)

Java는 큰 파일을 조각으로 업로드하는 기능을 실현합니다 (프론트 엔드와 백 엔드 모두 구성이 종료 된 후 코드를 직접 실행할 수 있음).

BAT는 한 번의 클릭으로 현재 디렉터리와 하위 폴더에서 지정된 유형의 파일을 추출합니다.

C ++는 파일 전송을 위해 소켓, ftp를 사용하고 파일 업로드 및 다운로드 기능을 실현합니다.

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