deformable attention mechanism tracking
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 ......
请让自己maven的respository具有可写入权限 Failed to write tracking file F:\working\respository\org\apache\maven\plugins\maven-resources-plugin\2.6_remote.repositories
我在用idea，由于idea自带了一个maven，这个maven在c盘，我打算使用我自己在F盘的下载的maven，所以我在idea的maven的时候，在配置好respository，在进行mvn complie，发现报错 原因是我的maven的安装目录在系统的环境变量里面，这类文件夹默认不可修改，所 ......
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 ......
未设置 SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS出现的bug
python解释器报错： FSADeprecationWarning: SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS adds significant overhead and will be disabled by default in the future. Set it to ......
[Algorithm] Disk height (DP + back tracking)
You're given a non-empty array of arrays where each subarray holds three integers and represents a disk. These integers denote each disk's width, dept ......
《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： ......
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 ......
论文阅读笔记：Parallel Iterative Solvers for Real-time Elastic Deformations (迭代法求解方程组 / 弹性形变仿真)
材料来源于 Siggraph Asia 2018 的 course note Parallel iterative solvers for real-time elastic deformations, SIGGRAPH Asia 2018 Courses, 2018. 0. 概述 在形变仿真中，许 ......
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 ......
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 ......