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《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer
自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
深度学习（统计模型参数量）
统计模型参数量，方便判断不同模型大小： import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() se ......
深度学习---实例分割网络yolact
yolact是第一个在COCO 数据集上做到实时的实例分割模型（大于30FPS），其将问题划分成两个平行的分支，一个分支由特征金字塔的P3层，经过Protonet预测mask，另一个分支通过P3-P7特征层预测类别、包围框以及mask的系数coefficient。另外还提出了比NMS更快的方法Fas ......
Go语言区块链从入门到深度实战：一站式学习Go语言与区块链技术
Go语言区块链从入门到深度实战：一站式学习Go语言与区块链技术 0 介绍 学习目标：1、理解什么是区块链；2、掌握区块链基本结构；3、构建区块链基本模型； 理论部分：1、区块链七层架构模型；2、区块链链式结构； 实践部分：1、创建区块；2、创建区块的“链”；3、访问区块链； 开发环境：GoLand ......
深度学习Python3实现自己的区块链视频课程【百行代码实现真实区块链项目】
深度学习Python3实现自己的区块链视频课程【百行代码实现真实区块链项目】 你是否会和我一样，对加密数字货币底层的区块链技术非常感兴趣，特别想了解他们的运行机制。 但是学习区块链技术并非一帆风顺，我看多了大量的视频教程还有各种课程，最终的感觉就是真正可用的实战课程太少。 我喜欢在实践中学习，尤其喜 ......
2023-10-27 Module not found: Error: Can't resolve 'D:/xx/xx/src/pages/yyy/zzz' in 'D:\xx\xx\src\.umi\core' ==》删除route.js中所对应的zzz模块路径
问题描述：react+antd业务中删掉了一个文件夹，重新编译报错。 报错：在'D:\xx\xx\src\.umi\core'路径里面无法找到模块zzz。 原因：是因为你只是把本地文件zzz给删了，但是在route.js里面还保留着它的路径，所以umi识别不到就报错了。 解决方案：在route.js ......
C#之程序路径
FileSystem.AppDataDirectory AppContext.BaseDirectory System.Environment.CurrentDirectory System.Windows.Forms.Application.StartupPath; System.Windows. ......
一文搞懂深度信念网络！DBN概念介绍与Pytorch实战
本文深入探讨了深度信念网络DBN的核心概念、结构、Pytorch实战，分析其在深度学习网络中的定位、潜力与应用场景。 关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师 ......
[Leetcode] 0104. 二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 题目描述 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 ......
NOI2021 路径交点
洛谷传送门 LOJ 传送门 两条路径的交点数量只和起点数量有关。容易发现是终点排列的逆序对数的奇偶性。求一个 \(f_{i, j}\) 表示从第 \(1\) 层的第 \(i\) 个点到第 \(k\) 层的第 \(j\) 个点的路径数量，对这个矩阵求行列式即可。 对于相交的路径数不用考虑，因为总存在和 ......
基于Googlenet深度学习网络的信号调制类型识别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 信号调制类型识别是在无线通信和无线电频谱监测中的一个重要任务。不同信号调制类型具有不同的频谱特征，深度学习方法在信号调制类型识别中取得了显著的成果。 3.1 深度学习与卷积神经网络 深度学习是一种机器学习方法，卷 ......
利用路径绘制荷塘月色图
视频网址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1AsUx1m9DAzamyy60hUUibQ 提取码：gytx --来自百度网盘超级会员V4的分享 ......
深度解读MediaBox SDKs如何实现技术架构升级
本专栏将分享阿里云视频云MediaBox系列技术文章，深度剖析音视频开发利器的技术架构、技术性能、开发能效和最佳实践，一起开启音视频的开发之旅。本文为MediaBox技术架构篇，重点从音视频终端SDK的技术架构、优化设计、架构优势等方面，介绍MediaBox SDKs如何实现技术架构升级。 善师｜作 ......
利用路径绘制插画
效果图1 效果图2 视频网址： https://mooc1-2.chaoxing.com/mooc-ans/mycourse/teacherstudy?chapterId=687030348&courseId=220576162&clazzid=85345057 ......
利用路径制作艺术插花矢量图
视频网址： https://mooc1-2.chaoxing.com/mooc-ans/mycourse/teacherstudy?chapterId=687030348&courseId=220576162&clazzid=85345057 ......
10月《中国数据库行业分析报告》已发布，深度剖析甲骨文大会Oracle技术新趋势
10月报告为甲骨文大会-Oracle技术特辑，聚焦Oracle新特性创新实践与生态趋势，详解当前及未来Oracle在自治、多模融合、可观测性、数据安全等关键技术的发展，欢迎大家下载学习、交流！ ......
JavaScript 中的深度克隆
JavaScript 中的深度克隆涉及创建一个新对象，该对象是现有对象的副本，并将复制延续到所有嵌套属性，以确保两个对象完全独立。这项技术对于保持程序中的不变性等任务至关重要，对于处理 React 等框架中的状态尤其重要。它有助于防止意外的对象突变可能引起的错误，从而产生更易于维护且无错误的代码。随 ......
SpringBoot路径匹配
Spring5.3 之后加入了更多的请求路径匹配的实现策略； 以前只支持 AntPathMatcher 策略, 现在提供了 PathPatternParser 策略。并且可以让我们指定到底使用那种策略。 1. Ant风格路径用法 Ant 风格的路径模式语法具有以下规则： *：表示任意数量的字符。 ? ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数
上一节使用的高斯核的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）。 后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图： ......
python当前工作目录和当前文件的绝对路径
import os # 当前文件的绝对路径 print(os.path.abspath(__file__)) # 输出：/home/wp/st_detection/download_code/YOLOv5/ultralytics_yolov5_master/train.py # 当前工作目录 pri ......
python引用相对路径
文件夹ants/bees文件夹与learn_data.py隶属于同一个目录data_process 所以引用相对路径的方式即为： class MyData(Dataset): def __init__(self, root_dir, label_dir): self.root_dir = root_ ......
深度学习调参手册（Deep Learning Tuning Playbook）
google-research/tuning_playbook: A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models. (github.com) dkhonker/tuning_playbo ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 1964 年提出的 Nadaraya-Watson 核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。 10.2.1 生成数据集 根据下面的非线性函数生 ......
ST-SSL: 用于交通流量预测的时空自监督学习《Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction》(交通流量预测、自监督)
2023年10月23日，继续论文，好困，想发疯。 论文：Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction Github：https://github.com/Echo-Ji/ST-SSL AAAI 2023的论文 ......
three.js 深度不完全解读
three.js 深度不完全解读 一、深度值的获取 1、方法1: FBO的深度附件 深度信息通过渲染管线中的深度缓冲区（depth buffer）来计算和存储。缓冲区用于存储每个像素点的深度值。 在渲染过程中，渲染器会根据每个像素点的深度值来确定最终像素的可见性和着色。 const target = ......
Redis深度历险 核心原理与应用实践-笔记
1.2.2 5种基础数据结构 string(字符串) 字符串string是Redis最简单的数据结构，其内部表示就是一个字符数组。Redis所有的数据结构都是以唯一的key字符串作为名称，然后通过这唯一的key来获取相应的value数据。不同类型的数据结构差异就在于value的结果不一样。 Redi ......
# 由于我只能访问hugginface网站，但是不能下载里面的数据，所以编写下面的代码，获取从huggingface下载数据的链接。在从其它路径下载数据。
# 由于我只能访问hugginface网站，但是不能下载里面的数据，所以编写下面的代码，获取从huggingface下载数据的链接。在从其它路径下载数据。 # 获取huggingface某个模型所有要下载数据的命令行。 # 可以把结果复制到autodl里，进行执行。速度可以达到13M/s # 然后在 ......
m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训 ......
python通过脚本路径获取对应脚本里的内容
import inspect from importlib.util import spec_from_file_location, module_from_spec script_path = "test.py" spec = spec_from_file_location("test", scr ......