attention 2015
【Visual Leak Detector】在 VS 2015 中使用 VLD
说明 使用 VLD 内存泄漏检测工具辅助开发时整理的学习笔记。本篇介绍在 VS 2015 中使用 VLD。同系列文章目录可见 《内存泄漏检测工具》目录 1. 使用前的准备 参考本人另一篇博客 安装 Visual Leak Detector 下载 vld-2.5.1-setup.exe 并按步骤安装 ......
集训队互测 2015 普罗达科特
令 $N=\prod p_i^{a_i},M=\prod p_i^{b_i}$，$p$ 为两两不同的素数，$1\le i\le n$。求有多少本质不同的大小为 $m $ 的不可重集^1^和可重集^2^ $S$ 使得 $S$ 的元素乘积为 $N$ 且每个元素都不整除 $M$。$m\le 25,n\le ......
Sequential Recommendation via Stochastic Self-Attention
Fan Z., Liu Z., Wang A., Nazari Z., Zheng L., Peng H. and Yu P. S. Sequential recommendation via stochastic self-attention. International World Wide W ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
attention
attention机制 attention的核心逻辑类似人类观察图片的逻辑，当人类观察一张陌生的图片时，并没有完全看清整个图片，而是把注意力集中到了图片焦点上。所以attention的逻辑就是从关注全部到关注重点。 人类的视觉系统就是一种attention机制，将有限的注意力集中在重点信息上，从而节 ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
HNCPC2015
#多边形的公共部分 ##分析： 求多边形面积交模板题 ##实现： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define mst(x, y) memset(x, y, sizeof x) #define endl '\n' #define INF ......
P5072 [Ynoi2015] 盼君勿忘
~~第一道 Ynoi 也可能是最后一道了~~ 题面的意思挺简洁，对于每一次询问的 $l,r$ 求所有的子区间内的元素和，其中子区间内的元素要去重再进行求和。 首先我们可以想到，对于一个长度为 $n$ 序列的子区间个数是 $2^{n}$，如果要是里面全都是一个数 $a^{i}$ 的话，那么对于 $1, ......
2015-CS
2015-CS 数据库部分 create table [EMPLOYEE]( [EmpNo] varchar(10) not null primary key, [EmpName] varchar(10) not null, [EmpSex] varchar(5) check([EmpSex]='男 ......
洛谷 P8026 [ONTAK2015] Bajtocja
简要题意 有 $d$ 张初始为空的无向图，每张中都有 $n$ 个点，标号从 $1$ 到 $n$，$m$ 次操作，每次往一张图加一条边，并询问有多少有序数对 $(a, b)$ 使得在全部的 $d$ 张图中 $a, b$ 联通。 数据范围：$1\le d \le 200, 1\le n \le 5000 ......
《Spectral–Spatial Morphological Attention Transformer for Hyperspectral Image Classification》论文笔记
论文作者：Swalpa Kumar Roy， Ankur Deria， Chiranjibi Shah， et al. 论文发表年份：2023 模型简称：morphFormer 发表期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 论文代码： ......
SCOI2015 情报传递 主席树+LCA
哈哈哈哈老婆我有出息了，犬犬第一次从思路到代码都是自己一发切了紫题呢~ 好了一眼数据结构。 考虑如何转化第i个时刻有威胁的情报员，若能产生威胁 则说明他们至少在i-c-1这个时刻"出生" 也就是转化为在权值线段树上查询[1,i-c-1]有多少个人。 启发了我们可以先把未来的情报员都弄下来，再记一个他 ......
qt+msvc2015 配置文件中文乱码
有个配置文件 config.ini，里面有中文项。 我知道windows上消除中文乱码的方法：https://www.cnblogs.com/warmlight/p/12341673.html 但是现在考虑到跨平台，我不能在跨平台的时候再去改文件编码格式为utf8bom啊。 胡乱试了下，发现这样可以 ......
attention is all you need --->> transform
经典图： 复现的github链接 https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch 注释的代码全集： https://download.csdn.net/download/yang332233/87602895 /at ......
GB/T 7714-2015参考文献规范性写法
根据参考资料类型可分为： 纸质文献类型：专著[M]，会议论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A]，杂志[G] 电子文献类型：数据库[DB]，计算机[CP]，电子公告[EB] 电子文献的载体类型：互联网[OL]，光盘[C ......
[蓝桥杯2015初赛]星系炸弹
2015年简单题多点，找回了一点自信，2017还18简直噩梦 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int y, m, d, n; cin >> y >> m >> d >> n;//初始年，月，日// while (n ......
[蓝桥杯2015初赛]牌型种数
这方法不能叫dps吧，只能说是递归？偷懒懒得想名字了（csdn博客https://blog.csdn.net/weixin_75172140） #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int ans = 0; //种类// void dps(int ......
我的十年编程路 2015年篇
如果说2014是我编程之路狂飙的开始，那么2015年则是更加将其发扬光大。 2014年底，我获得了公司的先进奖，这在前一篇已经说过了。这个奖是我工作以来第一次获得的荣誉，所以格外珍惜。虽然有说法是这种奖，大家轮流得。但我还是很珍惜，以至于后来面试的简历上一直写着它。 有了这个奖的鼓励，2015年我就 ......
论文翻译：2020：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
论文地址：ECAPA-TDNN：在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码：https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式：Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......
在生产中部署 ES2015+ 代码
大多数 Web 开发人员都喜欢编写具有所有最新语言特性的 JavaScript——async/await、类、箭头函数等。然而，尽管事实上所有现代浏览器都可以运行 ES2015+ 代码并原生支持我刚才提到的特性 , 大多数开发人员仍然将他们的代码转换为 ES5 并将其与 polyfills 捆绑在一 ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......
论文翻译：2022_DNS_1th：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for speech enhancement
论文地址：带轴向注意的多尺度时域频率卷积网络语音增强 论文代码：https://github.com/echocatzh/MTFAA-Net 引用：Zhang G, Yu L, Wang C, et al. Multi-scale temporal frequency convolutional n ......
【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)
前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？ 这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。 那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式： 每个向量对应一个输出：输出的数目与 ......