账户 多个 机器github
解决不能访问GitHub的问题
转载：https://blog.csdn.net/qq_41176055/article/details/128496628?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefau ......
webpack 多个文件打包成多个文件
1、多个 js 文件打包成 多个 js 文件 不用安装任何依赖，只需使用 fs 模块和 readdirSync 方法（node.js中读取文件） 1）建立多个文件 2）在 webpack.config.js文件中使用 readdirSync 方法，如下： 3）编译代码 npm run build，结 ......
使用ssh连接github或gitee - 已创建密钥但依旧无法使用git命令无法连接, 显示git@github.com: Permission denied (publickey).
已经使用ssh-keygen创建了密钥但连接还是提示git@github.com: Permission denied (publickey).的解决方案
省流: 修改了默认名称导致无法连接, 需要配置config或者保持默认名称 ......
实现多个大文件拖拽上传+大文件分片上传+断点续传+文件预览
技术关键词 前端：@vue/cli-service+element-ui+axios 后端：node.js+koa 思路分析 拖拽上传 拖拽上传是利用 HTML5 新特性实现拖拽上传，详细用法可阅读 MDN-drag 利用 dragover 事件（当某物被拖动的对象在另一对象容器范围内拖动时触发此事 ......
同时调用多个异步请求
需求 为了减少页面等待时间，现有多个接口，需要同时调用。 解决 有两种写法： Promise.all([interfaceName1(para1), interfaceName2(para2)]).then().catch() Promise.all(arr)中的参数 arr ：由接口名称（接口参数 ......
机器视觉选型计算器，初级版，后续慢慢补充
做机器视觉的都知道，每次选型都得做各种计算，但是没有人把硬件选型做出一个工具，今天利用一点闲暇时间，几分钟吧，简单做了个，后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去，有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充，编码器等 4.关于 有需要自行下载：链接 ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，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。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
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 ......
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 ......
GitHub、Google等镜像加速地址收集
摘要 本文用于收集GitHub、Google等镜像/加速地址。 GitHub GitHub加速地址一览 fastgithub Https://www.fastgithub.com/（推荐） 站源 地址 缓存 github.com www.fastgithub.com 无 raw.githubuser ......
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 ......
线段树-多个懒标记pushdown
P3373 【模板】线段树 2 这里需要用到两个懒标记，一个懒标记为add，记录加，另一个懒标记为mul，记录乘。 我们需要规定一个优先级，然后考虑如何将懒标记下传。 这里无非有两种顺序，一种是先乘后加，另一种是先加后乘。 我们先看先加后乘。 \[(sum + add1) * mul1 \]当我们的 ......
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 ......
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 ......
Centos7创建账户
关于Linux里的创建账户，首先我们需要理解三个文件。 关于linux的账号文件 注：以下操作建议在超级用户root下执行 shadow密码文件 more /etc/shadow 这个文件是用来保存用户密码 里面的文件从左到右意思为： root:$abcdef1234:12644:0:99999:7 ......
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 ......
UAC（用户账户控制）的关闭
AC 旨在帮助 Windows 用户默认使用标准用户权限，UAC 包括多种技术来实现此目标。 很多时候UAC机制的弹窗非常的烦人，我们可以关闭UAC。一种是临时“关闭”，仅仅是不再弹窗，达成“关闭”UAC的效果。方法是打开『控制面板』->『所有控制面板项』->『安全和维护』，在此界面下找到『更改用户 ......
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 ......
Linux公共账户管理详解
Linux公共账户管理简介 Linux公共账户管理是Linux系统管理中的重要环节，涉及到系统的安全性和稳定性。在Linux系统中，每个用户都有一个唯一的用户名和密码，用于登录系统并执行各种操作。公共账户管理的主要任务包括账户的创建、删除、权限设置、密码管理等。 Linux公共账户管理操作1. 账户 ......
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 ......
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 ......
批量导出多个页面为pdf文件
添加多个页面组件ref，每个页面组件加一个回调函数来判断此页面数据是否已经加载完毕，加载完毕所有页面后执行导出 import React, { useContext, useEffect, useRef, useState } from 'react'; import styles from './ ......
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 ......
如何在用户登录时同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页 All In One
如何在用户登录时同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页 All In One
应用场景
在用户登录后，同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页，同步登录状态！ ......