仿真器 机器人 机器docker

机器学习——注意力评分函数

10.2节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。 (10.2.6)中的 高斯核指数部分可以视为注意力评分函数(attention scoring function), 简称评分函数(scoring function), 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。 通过上述步骤,将 ......
注意力 函数 机器

机器学习——注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归

上节介绍了框架下的注意力机制的主要成分 图10.1.3: 查询(自主提示)和键(非自主提示)之间的交互形成了注意力汇聚; 注意力汇聚有选择地聚合了值(感官输入)以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节, 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说,1964年提出的Nadara ......

机器学习-小样本情况下如何机器学习

交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集,用训练集来训练模型,用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓 ......
机器 样本 情况

机器学习——注意力提示

查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式, 下面来看看如何通过这两种注意力提示, 用神经网络来设计注意力机制的框架, 首先,考虑一个相对简单的状况, 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入, 则可以简单地使用参数化的全连接层, 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......
注意力 机器

Docker部署fastposter | 一款快速开发海报的工具

一、介绍 fastposter海报生成器是一款快速开发海报的工具。只需上传一张背景图,在对应的位置放上组件(文字、图片、二维码、头像)即可生成海报。 点击代码直接生成各种语言SDK的调用代码,方便快速开发。 二、搭建fastposter 绿联 DX4600 为例,首先我们打开 Docker 管理器, ......
fastposter 海报 工具 Docker

Docker部署微信公众号排版编辑器

绿联 DX4600 为例,首先我们打开 Docker 管理器,进入镜像管理,然后在镜像仓库中搜索 wcjiang/wxmp​,选择 latest​ 版本并下载。 ​​ 下载完成后,我们在本地镜像中找到刚刚下载的镜像,点击创建容器,起一个英文名,勾选创建后启动容器,点击下一步。 ​​ 在基础设置中,重 ......
编辑器 公众 Docker

使用 docker 部署项目,利用 nginx 转发请求,客户端 ip 变成 docker 默认网桥:172.24.0.1 的问题。

如果项目是使用 docker 部署的,并且利用了 nginx 转发请求,这个时候,对于 nginx 的 conf 文件,需要在每个 location 里面配置上以下3个配置,才能正确获取到客户端 ip: 翻译 搜索 复制 ......
docker 客户端 客户 项目 问题

零基础机器学习数字识别MNIST(on going)

本人之前并未涉及机器学习,但是在嵌入式中都会涉及视觉,借校内比赛从零学习,进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新,每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建,需要以下内容: Python环境:利用Anaconda管理 开源机器学习平台:Py ......
机器 数字 基础 MNIST going

docker desktop 运行wasm 试用

主要是体验下docker 运行wasm docker desktop 开启wasm 这个属于一个体验特性,需要自己开启,开启的时候会自动下载并安装依赖 运行示例 镜像使用了构建好的secondstate/rust-example-server 运行命令 docker run -dp 8080:808 ......
desktop docker wasm

Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?

docker-compose up -d 安装docker环境,提示一下错误:docker-compose 命令没发现。 docker compse up -d 报错: Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.soc ......
daemon docker the connect running

Docker 查看已启动容器当时的运行命令与参数

方案一:docker ps -a --no-trunc 方案二:docker inspect 方案三:get_command_4_run_container(推荐) 1.安装下载镜像 docker pull cucker/get_command_4_run_container 2.使用命令查看启动命 ......
容器 命令 参数 Docker

机器码备份_二

[yhzr]有意合作联系扣扣:1176769884$$$AA24C7BD5A0A8FE8E06E1FB53BBE8AD4:00|66|88_CF4DF748256261B751D029853C3DA5BC:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30 ......
机器码 备份 机器

docker部署nextcloud和collbora在线浏览

docker版本: [root@k8s-node1 config]# docker --version Docker version 24.0.2, build cb74dfc [root@k8s-node1 config]# docker-compose --version Docker Comp ......
nextcloud collbora docker

机器学习——束搜索、贪心搜索、穷举搜索

束搜索(Beam Search)、贪心搜索(Greedy Search)和穷举搜索(Exhaustive Search)是在搜索领域常用的三种搜索算法,它们在不同的场景下有着不同的特点和应用。 束搜索(Beam Search): 束搜索是一种用于寻找最有可能的输出序列的搜索算法,常用于序列生成任务, ......
机器

机器学习——序列到序列学习(seq2seq)

我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器, 并将其应用于序列到序列(sequence to sequence,seq2seq)类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元, 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 (隐藏层的数量,批量大小,隐藏单元的数量)。 如果使用长短期记忆网络,st ......
序列 seq 机器 seq2seq 2seq

机器学习中的分类和回归

机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务,它们分别处理不同类型的输出变量。 分类(Classification): 定义: 分类是一种监督学习任务,其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中,模型的输出是一个离散的类别标签。 例子: 例如,垃圾邮件过滤是一个二分类问题,其中模型需要将 ......
机器

统计学强调低维空间问题的统计推导,机器学习强调高维预测问题

统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别,其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导: 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中,数据通常被认为是在低维空间中采样的,即特征的数量相对较少。例如,在古典统计中,可能会考虑一些变量对某个 ......
高维 维空间 问题 统计学 机器

docker & docker compose常用命令

docker常用命令 容器生命周期管理命令 run 创建一个新的容器。 # 使用docker镜像nginx:latest以后台模式启动一个容器, # 并将容器命名为mynginx。 docker run --name mynginx -d nginx:latest # 使用镜像 nginx:late ......
docker 命令 常用 compose amp

微信机器人开发文档

请求URL: http://域名地址/acceptUser 请求方式: POST 请求头Headers: Content-Type:application/json Authorization:login接口返回 参数: 参数名必选类型说明 wId 是 string 登录实例标识 v1 是 stri ......
机器人 机器 文档

Docker PHP中安装gd扩展并生成图形验证码

在容器中执行: apt install libjpeg62-turbo-dev libfreetype6-dev -y docker-php-ext-configure gd --enable-gd --with-freetype --with-jpeg docker-php-ext-install ......
图形 Docker PHP

机器学习——编码器和解码器架构

正如我们在 9.5节中所讨论的, 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题, 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出, 我们可以设计一个包含两个主要组件的架构: 第一个组件是一个编码器(encoder): 它接受一个长度可变的序列作为输入, 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 ......
编码器 解码器 架构 编码 机器

如何使用docker-compose重新启动单个容器

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=如何使用docker-compose重新启动单个容器 我有一个包含4个容器的docker-compose.yml文件,它们分别是redis、postgres、api和worker。 在开发worker容器期间,我经常需要重新启动它以应 ......
docker-compose 单个 容器 compose docker

docker 基本使用

安装 sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/cento ......
docker

机器学习——机器翻译与数据集

语言模型是自然语言处理的关键, 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列转换模型(sequence transduction)的核心问题。 序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用。机器翻译(machine translation)指的 ......
机器 数据

Docker logs 命令格式总结

1、Docker logs 命令格式docker logs 参数 容器名/容器id参数说明: --details 显示提供给日志的其他详细信息 --follow , -f 实时跟踪日志输出 --since 显示自某个timestamp之后的日志大于等于某个时间,或相对时间,如1h 就是1h) --t ......
命令 格式 Docker logs

基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构,通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取, ......
学习网络 算法 深度 行为 人员

基于深度学习网络的火灾检测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务,包括建筑、森林、甚至是太空。近年来,深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步,这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面,我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
学习网络 火灾 算法 深度 matlab

docker创建nacos容器

一、创建nacos容器 docker run -it --name nacos-test \ > -e PREFER_HOST_MODE=hostname \ > -e NACOS_SERVERS=nacos.test:8848 \ > -e MODE=standalone \ > -e NACOS ......
容器 docker nacos

解决docker容器重启后adb连接手机重新授权问题

安卓adb认证文件在~/.android目录下,在容器启动时将此目录作为数据卷持久化可以解决docker镜像重新编译后,需要在手机端重新点击授权的问题 docker run -it -v /root/xxx/.android:/root/.android docker_image_name /bin ......
容器 docker 问题 手机 adb

windows ewomail docker搭建流程记录

一、安装命令 docker run -d -h mail.dowhere.com --restart=always -p 25:25 -p 109:109 -p 110:110 -p 143:143 -p 465:465 -p 587:587 -p 993:993 -p 995:995 -p 818 ......
流程 windows ewomail docker