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RSS订阅原创 自注意力机制
自注意力机制是为了解决序列建模中的长距离依赖和并行计算问题而提出的。传统RNN/LSTM存在梯度消失和计算效率低的缺陷。该机制通过Q(查询)、K(键)、V(值)三个向量实现元素间交互：Q代表当前元素需求，K表示其他元素特征，V包含实际信息。计算过程包括：1) 通过线性变换生成Q、K、V矩阵；2) 用点积计算Q与K的相似度得分；3) 对得分归一化后加权聚合V值。这种设计能有效捕捉长程依赖，支持并行计算，提升模型表达能力。
2025-08-13 23:52:06
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原创 Pandas 数据处理与可视化学习笔记
dropna(axis=0) 函数用于删除 DataFrame 中包含空值的行或列。"company": ['百度', '阿里', '腾讯'],print("\n随机抽取 50% 数据结果：")print("\n随机抽取 1 列结果：")print("\n删除包含空值的列结果：")print("读取 CSV 文件结果：")print("随机抽取 2 行结果：")print("删除包含空值的行结果：")print("\n非空值检测结果：")print("\n左连接结果：")print("\n右连接结果：")
2025-04-08 22:26:48
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原创 Pandas
添加新列 df = df.assign(是否及格=df['成绩'] >= 60) print(df){'姓名': '张三', '年龄': 20, '性别': '男'},{'姓名': '李四', '年龄': 21, '性别': '女'}df['是否及格'] = df['成绩'] >= 60。print("访问单个值：", s['年龄'])print(df[['姓名', '成绩']])df['性别'] = ['M', 'F']df['成绩'] = [85, 90]3.1.1 列表嵌套字典创建。
2025-04-03 14:55:39
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原创 python基础001
print(text.replace("World", "Python")) # 输出: Hello, Python!print(", ".join(words)) # 输出: apple, banana, cherry。print(text.split(',')) # 输出: ['Hello', 'World!print(text.split()) # 输出: ['Hello,', 'World!print(数据1, 数据2, 数据3, ..., sep=' ', end='\n')
2025-03-20 17:26:29
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原创 python环境安装配置
Anaconda，用于管理和创建运行Python代码的虚拟环境，用来执行Python代码的。Integrated Development Environment，集成开发环境，用来写Python代码的；
2025-03-17 15:35:24
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空空如也
空空如也
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