注意力pytorch理论10.2
【C语言】形参和实参的一些注意点
形参与实参的一些注意点： 定义函数中指定的形参，如果该函数没有被调用，形参是不占用内存空间的。只有发生函数调用时，形参才被分配内存单元。在调用结束后，形参所占的内存单元也会被释放。 实参可以是常量、变量或表达式。 只能由实参传给形参，是单向值传递。 形参相当于局部变量，不能再定义局部变量与形参同名， ......
OSPF理论基础
由于静态路由由网络管理员手工配置，因此当网络发生变化时，静态路由需要手动调整，这制约了静态路由在现网大规模的应用。 动态路由协议因其灵活性高、可靠性好、易于扩展等特点被广泛应用于现网。在动态路由协议之中，OSPF（Open Shortest Path First，开放式最短路径优先）协议是使用场景非 ......
运动控制理论（2）——实践例子
目的：要知道末端点的位置。 直观的向量法 最直接的办法，以向量相加的形式求。 *3个向量都是参考0系构建。 坐标转换法 p1 是以1系下的局部坐标。 R是旋转矩阵，各列是以0系为参考的正交基。 v1是平移向量，也是以0系为参考的。 合并起来变成了T。 T = R3*3t3*3 ，将旋转和平移分开两个 ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？
本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
STM32F4_HAL_CAN总线注意事项
/* ********************************************************************************************************* * 函 数 名: can1_SendPacket * 功能说明: 发送一包数据 * ......
常用Dockerfile注意事项
Dockerfile添加PATH生效 # 注意不要写= ENV CONDA_DIR /opt/anaconda3 ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH Dockerfile添加普通用户 # ADD By Yu for sim dev environment FROM ubunt ......
API对接需求如何做需求调研，需要注意什么
1.确定API的功能需求 在进行需求调研时，首先需要明确API对接的目的和功能需求，例如： 1.确定API的功能需求 需要对接ERP系统，获取订单信息进行统计分析。需要对接CRM系统，实现客户信息的共享，以方便于进行客户服务。需要对接支付系统，实现在线支付功能。通过明确功能需求，可以了解到API对接 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
ogg 从高版本同步到低版本注意
ogg 不推荐不同版本同步，特别高版本到低版本，如果生产非得使用高版本到低版本同步一定要注意 1.这种情况不要使用投递PUMP进程，要使用抽取直接同步到远端的接收的ogg端. 2.要使用参数rmttrail /lbc/oggoracle/dirdat/ex,FORMAT RELEASE 11.2 主 ......
数据库基本理论知识
1. 数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。最简单的方法是将数据库想象为一个文件柜。这个文件柜是一个存放数据的物理位置，不管数据是什么，也不管数据如何组织。 数据库 (database)：保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或者一组文件）。 数据库软件应该称为数据库管理系统（DBM ......
哲学：想和做（“理论”必须作用域“实现”）
哲学：想和做（“理论”必须作用域“实现”） 想和做。理论和实现。 想、理论，都是“思维”活动，“虚拟”行为；做、实现，都是“实践”活动，“真实”行为。虚拟行为，指“行为”没有改变客观世界；真实行为，指“行为”改变了客观世界。 理论、想，在“虚拟环境”中，构建一条在现实环境中实现目标的可行路径。理论、 ......
从嘉手札<2024-1-10.2>
我们每个人都是在受挫中成长起来的 你不能剥夺他人在受苦中获益的权利 大部分人对吃苦的含义可能理解的太肤浅了 穷并不是吃苦 吃苦的本质是长时间为了某个目标而聚焦的能力 在这个过程中放弃娱乐生活、放弃无效社交、放弃无意义的消费 以及在这个过程中不被理解的孤独。 它本质上是一种自控力、自制力、坚持和深度思 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
企业防止泄密要注意哪些事项和要求
在现代商业社会中，数据就是生命线。它是组织的价值和成就的衡量标准。然而，如果这些关键和敏感的数据落入错误的手中，它的价值可能会立刻变成威胁。对于任何企业来说，防止数据泄露是一个需要持续关注和严格执行的任务。从确立严格的权限管理，到采取有效的数据加密措施，从监控外设使用，到全面的员工计算机和网络行为监 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么
相关： Jax计算框架的JIT编译的static特性 给出一个jax的jit的循环结构代码： from jax import jit, random import jax.numpy as jnp from functools import partial @partial(jit, static_ ......
安装pytorch/安装jupyterlab并添加已创建环境的kernel
安装pytorch 先创建一个环境，去pytorch官网查找环境所用python版本对应的torch版本，并选择合适的下载命令，在已激活的环境中运行命令，即可安装成功。 安装jupyter jupyter可以按cell运行代码，并且可以边写代码边做笔记。运行conda install jupyter ......
SMOS-II 电梯综合监控系统程序（电梯IC卡解决方案）安装的注意点
命令提示符下输入命令dir "D:\SMOS-II-CH V3.2" /b /s 回车可返回SMOS II 3.2对应的各文件路径 D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[0]_Win7_Turn_Off_UAC D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[1]_Ne ......
微信公众号的订阅号----六大注意事项
第一:微信公众号接口只支持 80 端口 第二:微信后台配置的 URL 是唯一能接收到消息，事件的入口，我们在公众号中的所有操作，都是基于这个ur进行交互 第三:调用所有微信接口时几乎全部使用 ht 第四:用户向公众号发送消息时，会传过来OpenID这个OpenID 是用户微信号加密后的值，每个用户在 ......
CRM系统定制开发，这些功能需要注意
到了2023年，在如今的商业环境中，千篇一律的方法很少能带来成功。这对于CRM管理系统尤其如此。虽然标准化的CRM解决方案为企业提供了一个简单的“入坑”门槛，但它们往往缺乏为企业带来真正竞争优势所需的灵活性&敏捷性。企业想要拥有适合自身业务的CRM系统就需要进行CRM系统定制。那么，企业如何定制C ......
CRM选型必看，哪些功能是需要注意的？
客户忠诚度可以说是每个企业的发展命脉。建立并培养客户忠诚度需要深入了解您的客户并根据他们的独特需求来决定相应的互动方式。这就是CRM管理系统发挥作用的地方——它们拥有强大的功能库，旨在赋予您的企业客户关系战场“攻城略地”的力量。但随着众多CRM系统的不断涌现，选择合适的系统就像海底捞针。不要担心，这 ......
请注意，你的 Pulsar 集群可能有删除数据的风险
在上一篇 Pulsar3.0新功能介绍中提到，在升级到 3.0 的过程中碰到一个致命的问题，就是升级之后 topic 被删除了。 正好最近社区也补充了相关细节，本次也接着这个机会再次复盘一下，毕竟这是一个非常致命的 Bug。 现象 先来回顾下当时的情况：升级当晚没有出现啥问题，各个流量指标、生产者、 ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......
iMessage群发,iMessage群发软件,iMessage群发系统(注意事项篇)
随着科技的飞速发展，通讯软件已经成为我们生活中不可或缺的一部分，其中，iMessage作为苹果公司开发的即时通讯软件，因其便捷、高效的特点受到了广大用户的喜爱。 然而，对于开发人员来说，开发一款iMessage群发软件需要注意哪些事项呢?本文将为大家分享一些基础知识和源代码，帮助大家更好地理解和开发 ......
QFile::exists()判断文件是否存在的注意事项
1、当判断的文件名为一个目录时，返回也为true存在（注意：当拼接文件路径时，文件名为空，则结果为一个目录，则会判断为该文件也是存在的，应该判断该文件是否为一个文件，使用QFileInfo判断） 2、如果文件名是一个不存在的文件的快捷方式，返回false ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
PyTorch 的 BatchNorm 层
BatchNorm 层 为了实现输入特征标准化，batch norm 层会维护一个全局均值 running_mean 和全局方差 running_var。网络 train() 时进行统计，eval() 时使用统计值。 除此之外，可选 weight 权重和 bias 权重，这两个权重是会持续参与到网络 ......