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机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注 ......
c语言学习(文件)练习43
需求:将10000以二进制的形式存入文件中 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include<stdio.h> int main() { int a = 10000; FILE* pf = fopen("D:\\桌面\\test.txt", "wb"); fwri ......
机器学习——多头注意力
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（representation s ......
iframe本身就不是动态语言，样式和脚本都需要额外导入.iFrame的本质是内联框架的缩写，它是HTML元素的一个组件
以下哪个选项的描述是错误的 A iframe是用来在网页中插入第三方页面，早期的页面使用iframe主要是用于导航栏这种很多页面都相同的部分，这样在切换页面的时候避免重复下载 B iframe的创建比一般的DOM元素慢了1-2个数量级 C iframe标签会阻塞页面的的加载 D iframe本质是动 ......
在C#语言里对NULL的简化赋值
1 、NULL合并操作符（??） null合并操作符(??)是一个简写操作符，用于在左侧对象不为null时返回左侧值，在左侧对象为null时返回右侧值。当您在判断当前对象值是否null值并且赋值新对象需要简写时，此操作符非常有用。 string name = null; string result ......
python---通过钉钉机器人发送禅道缺陷标题
前言 目前大多数公司都是使用禅道，jira这些来管理缺陷，研发和测试每天站会或者周会都想知道昨天或者这周一共解决了多少个缺陷，如果每天都通过禅道上去查看可能有点麻烦且不方便，今天小编介绍一种方法，我们可以通过办公软件钉钉或者企业微信通过项目群中进行添加机器人，每天自动发送到群里，供大家参考查看。 钉 ......
机器学习——Bahdanau 注意力
9.7节中探讨了机器翻译问题： 通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构， 用于序列到序列学习。 具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量， 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量 按词元生成输出（目标）序列词元。 然而，即使并非所有输入（源）词元 ......
go语言和redis实现发邮件
如何使用 Go语言和Redis 实现邮件群发 原创 磊丰 Go语言圈 2023-10-31 08:30 发表于中国香港 收录于合集#学Go语言哪些事儿236个 MySQL大牛 带你全面剖析与系统梳理数据库(mysql等)知识分享，总结数据库技巧和方法，提升你的技术技能。 45篇原创内容 公众号 Go ......
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 ......
C语言【进制、原反补码、数据类型】
C语言【进制、原反补码、数据类型】 1、二进制、八进制、十进制、十六进制在C语言中的使用（赋值及输出）？ /** 二进制 赋值时以 0b 或 0B 开头； 输出时没有所属占位符, 十六进制整数输出也比较直观 */ int num_bin = 0b110; printf("%d\n", num_bin ......
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 ......
大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torc ......
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 ......
最新版本的AndroidStudio新建Android项目时设置语言为java
我们之前用AndroidStudio新建项目时是这样的 选择EmptyActivity，下一步 怎么没了语言选项了，java呢？ 改为EmptyViewsActivity这个就好了 ......
熟悉编程语言
熟悉编程语言 TOP50编程语言 Nov 2023 Programming Language Ratings 1 Python 14.16% 2 C 11.77% 3 C++ 10.36% 4 Java 8.35% 5 C# 7.65% 6 JavaScript 3.21% 7 PHP 2.30% ......
【ESP32】Platformio+Arduino+LVGL | 如何加载图片（使用C语言数组方法）
原文：https://blog.csdn.net/JackieCoo/article/details/128621681 前言最近在做项目的时候，有一个使用LVGL库往屏幕显示图片的需求。虽然LVGL的官网有对应操作的说明文档，但描述得比较模糊，对于初学者不太友好，所有我就详细讲一下具体如何操作。 ......
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 ......
抖音私信群发工具cookie，批量导入UID安全码，易语言谷歌模版开源
用精易浏览器的谷歌模版开发的工具，最主要的是可以多账号登录抖音号，而且可以导入COOKIE，也能提取cookie，就实现了一种多账号私信的效果，可以搭配代理IP效果的，这个我没加入，我就分享下源码，开源就行了，软件基础都设计好了，可以实现的功能就是可以多账号登录【cookie写入本地txt分割】然后 ......
C语言中的关键字
C语言中有32个关键字，关键字不能用作变量名、函数名、数组名等标识符。关键字的作用是用于定义变量、函数、结构体、联合体等。需要注意，这些关键字都是小写的。 这些关键字分别是： auto ：自动变量，用于定义自动变量。 break ：跳出循环，用于跳出循环。 case ：用于switch语句中，表示某 ......
Eclipse安装中文语言包导致部分页面功能和工作区域无法加载或使用的解决办法
Eclipse安装中文语言包插件（eclipse菜单栏：“Help”—>“Install New Software”）出现：“Welcome”页面无法加载，“Task List”“Outline”等工作区无法使用等情况。 针对这种情况，需要卸载安装的中文语言包插件。 具体步骤为： eclipse菜单 ......
C语言转义字符
在我们实际生活中，有一些特殊的字符，它们并没有实际的意义，但是我们需要用到它们，比如换行、制表符等。在C语言中，我们可以使用转义字符来表示这些特殊的字符。转义字符是以反斜杠\开头的字符，比如\n表示换行，\t表示制表符。下面是一些常用的转义字符： 转义字符 含义 \n 换行 \t 制表符 \\ 反斜 ......
RISC-V 汇编语言分析
RISC-V 汇编语言分析 3.1 导言 图 3.1 表明了从 C 程序翻译成为可以在计算机上执行的机器语言程序的四个经典步骤。 这一章的内容包括了后三个步骤，不过要从汇编语言在 RISC-V 函数调用规范中的作用 开始说起。 图 3.1 从 C 源代码翻译为可运行程序的步骤。这是从逻辑上进行的划分 ......
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 ......
绩粒达：为什么要从Java转行到其他语言
现在学习Java不说前景死路一条，只能说厕所里点灯—找shi。现在Java工作不像以前前景火热，一问工资3000，再问你不干有的是人干。只能说不早点转行，还死磕啊。 如果你是一位有着丰富Java开发经验的开发者，想要转行到其他编程语言，那么恭喜你迈出了向新领域探索的第一步。虽然学习新的语言可能会有一 ......
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， ......
2023-11-15：用go语言，如果一个正方形矩阵上下对称并且左右对称，对称的意思是互为镜像， 那么称这个正方形矩阵叫做神奇矩阵， 比如 : 1 5 5 1 6 3 3 6 6 3 3 6 1 5
2023-11-15：用go语言，如果一个正方形矩阵上下对称并且左右对称，对称的意思是互为镜像， 那么称这个正方形矩阵叫做神奇矩阵， 比如 : 1 5 5 1 6 3 3 6 6 3 3 6 1 5 5 1 这个正方形矩阵就是神奇矩阵。 给定一个大矩阵n*m，返回其中神奇矩阵的数目。 1 <= n, ......
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 ......
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 ......