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最新推荐文章于 2024-12-02 18:45:00 发布
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基于Transformer实现机器翻译
ruilanshan的博客
06-25 1149
1.1 概述神经网络模型是一类广泛应用于机器学习的算法，其主要特点在于通过模拟生物神经网络的结构和功能，实现对复杂数据的处理和模式识别。自从Hinton等人在20世纪80年代提出深度学习的概念以来，神经网络模型逐渐发展成为许多领域的核心技术。1.2 主要特点1.2.1 层次结构：神经网络模型由多个神经元层级联组成，其中每一层的输出作为下一层的输入。层次结构使模型能够逐步提取数据的抽象特征，从而实现对复杂模式的识别。这一特性特别适用于处理图像、语音等高维数据，使得模型在这些领域表现出色。
Latex——论文翻译
Orthrus19的博客
01-03 1758
美赛论文翻译注意事项，用于自己学习，便于查找
基于Transformer的机器翻译
2301_77458856的博客
06-28 1851
基于Transformer的机器翻译模型已经成为目前最先进的方法之一，为自然语言处理领域的发展带来了重要的推动力。Transformer模型通过自注意力机制实现了全局上下文的建模，使得模型能够并行处理输入序列，大大提高了训练和推理效率。相比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），Transformer能够更有效地捕捉长距离的依赖关系，从而提升了翻译质量。
基于Transform的机器翻译
m0_71246529的博客
06-23 1218
由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。在本文中，我们将试图把模型简化一点，并逐一介绍里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。
Faster R-CNN文章翻译——中英文对照
算法之美
11-23 4677
Faster R-CNN文章翻译——中英文对照
“深度揭秘：机器翻译”
m0_63199608的博客
06-29 963
机器翻译（Machine Translation, MT）是一种利用计算机程序自动将一种自然语言的文本转换为另一种自然语言的技术。作为自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的一个关键分支，机器翻译旨在克服不同语言间的交流障碍，加速并扩大全球范围内的信息流通与文化交流。2.事实或案例跨语言信息检索：维基百科等平台利用机器翻译技术，使非英语内容更容易被全球用户访问。通过机器翻译，用户即便不懂原文语言，也能大致理解页面内容，促进了知识的跨国界传播。
MindSpore学习实践——Transformer实现文本机器翻译
LuoHangSF的博客
11-19 2039
MindSpore打卡营：基于MindSpore实现Transformer实现文本机器翻译
基于Transformer实现机器翻译（日译中）
qq_74144785的博客
06-26 1509
Transformer模型也可以应用于文本摘要领域，通过生成简洁明了的摘要来总结长篇文章或文档的主要内容。这种技术在新闻报道、学术论文、社交媒体等领域都有广泛的应用。
基于transformer实现机器翻译(日译中)
qq_68080426的博客
06-25 927
接下来的几段代码和文本解释(用斜体写成)摘自最初的 PyTorch 教程[ https://PyTorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html ]。除了 BATCH _ SIZE 和单词 de _ ocabwhich 被更改为 ja _ ocabb 之外，我没有做任何更改。Transformer是一个 Seq2Seq 模型介绍了“注意力是你所需要的一切”文件，以解决机器翻译任务。
按vue组件实例类型实现非侵入式国际化多语言翻译
華華的博客
12-02 2235
vue3##国际化##本地化##international#web界面国际化，I18N（Internationalization，国际化），I11L(International，英特纳雄耐尔)，L10N（Localization，本地化），显示文字多语言化是其主要内容。浏览器的js提供了Intl全局对象，html提供了translate属性。某些浏览器插件支持一键“翻译网页”。
python爬虫.7zpython爬虫.7z
08-12
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价值投资的经典指南：《证券分析》第六版解析
08-12
《证券分析》第六版是价值投资领域的经典之作，由本杰明·格雷厄姆和大卫·多德合著。本书不仅回顾了1934年首次出版时的理论框架，还结合现代金融市场进行了深入探讨。书中涵盖了从基本概念到具体应用的广泛内容，包括内在价值的概念、定量与定性分析、投资与投机的区别等。第六版新增了许多当代顶尖价值投资者的评论文章，为读者提供了宝贵的实际操作经验和市场洞见。此外，书中还详细讨论了固定收益投资、优先股和其他高级证券的选择标准，并强调了信息来源的重要性。通过对历史案例的分析，本书帮助读者理解如何在不确定的市场环境中做出明智的投资决策。
硬件开发教程.7z硬件开发教程.7z
08-12
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中央空调冷水机组程序与模糊控制标准程序 核心版
08-12
中央空调系统的智能化控制程序，特别是冷水机组与锅炉制热的标准化模糊控制管理。文章阐述了如何通过模糊控制技术根据需求和制冷量动态调整冷水机组、冷冻泵和冷却泵的运行状态，确保设备的均衡磨损和自动切换功能。此外，文中还讨论了夏季和冬季不同季节的运行模式，强调了系统的灵活性和高效节能特性。为了提高系统的稳定性和可靠性，文章还提到了采用先进监控技术实时监测设备运行状态和能源消耗情况。 适合人群：从事暖通空调（HVAC）领域的工程师和技术人员，以及对智能控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要理解和应用中央空调智能化控制程序的专业人士，旨在帮助他们掌握如何通过标准化和模糊控制技术优化设备运行，提升能效并延长设备寿命。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还涉及具体的技术实现细节，有助于读者深入理解中央空调系统的运作机制及其未来发展方向。
碳交易机制下综合能源系统优化运行：需求响应与能源转换模型分析 · 需求响应
08-12
内容概要：本文探讨了在碳交易机制下，如何通过需求响应优化综合能源系统的运行。文中详细介绍了两种需求响应模型——价格型需求响应（基于价格弹性矩阵）和替代型需求响应（考虑电能和热能的相互转换），并提出了采用基准线法为系统分配碳排放配额的方法。此外，文章建立了以购能成本、碳交易成本及运维成本最小化的低碳优化运行模型，并通过四个典型场景验证了模型的有效性。 适合人群：从事能源管理和碳交易领域的研究人员和技术人员，以及对综合能源系统优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解碳交易机制与需求响应结合的研究者，旨在帮助他们掌握如何通过优化模型实现综合能源系统的低碳、高效运行。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了一个简单的Python代码片段，用于计算购能成本，便于实际应用和进一步研究。
Qt步进电机上位机程序源代码详解：跨平台控制，支持串口、TCPUDP网络，继承与多态设计
08-12
内容概要：本文介绍了基于Qt库的步进电机上位机控制程序，该程序使用C/C++语言编写，支持串口、TCP和UDP三种通信端口，具备跨平台特性。程序不仅实现了步进电机的基本控制功能（如地址设置、速度设置、正反向控制），还提供了调试显示窗口、超时提醒、配置自动保存等功能。此外，程序通过类的继承与派生方式实现了多态功能，增强了移植性和灵活性。文中详细描述了开发环境、使用方法及各子功能模块的具体实现。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对Qt库有一定了解的开发者。 使用场景及目标：适用于需要对步进电机进行远程控制的应用场景，如工业自动化、机器人控制等领域。主要目标是提高步进电机控制的精度和效率，同时简化开发和调试过程。 其他说明：程序附带详细的注释、设计文档和使用说明，便于用户理解和二次开发。建议将源码放置于纯英文路径下进行编译和运行。
额尔齐斯河流域流经空间范围shp矢量数据.rar
最新发布
08-12
额尔齐斯河流域流经空间范围shp矢量数据
MATLABSimuLink中光储微电网并网系统的优化：光伏MPPT与蓄电池SOC均衡控制策略 光储微电网 v4.0
08-12
利用MATLAB/SimuLink对光储微电网并网系统进行优化的研究。主要内容涵盖光伏MPPT控制技术的改进，旨在使光伏板始终处于最大功率点，从而提高发电效率；蓄电池SOC均衡控制策略的重构，确保电池组的充放电过程更加高效和稳定；以及探索增加蓄电池组的可能性，以增强系统的可靠性和灵活性。文中提供了具体的代码示例，展示了如何构建光伏板和蓄电池模型，并通过仿真分析来评估和优化各项控制策略。 适合人群：从事新能源研究的技术人员、电气工程领域的研究人员、对光储微电网感兴趣的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光储微电网并网系统优化方法的专业人士，特别是那些希望通过MATLAB/SimuLink进行仿真实验的人群。目标是掌握光伏MPPT控制、蓄电池SOC均衡控制策略及其优化方法，进而提升光储微电网并网系统的性能和效率。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还附有详细的代码示例，便于读者理解和实践。通过对不同控制策略的仿真分析，读者可以直观地看到各种优化措施的效果，为进一步的研究提供有价值的参考。
数据科学领域近邻传播聚类算法（AP算法）的Matlab实现及其优势
08-12
近邻传播聚类算法（AP算法）的特点、实现方法以及Matlab代码示例。AP算法是一种无需预设聚类数目和中心点的聚类方法，具有操作便捷、准确性高的特点。文章首先概述了AP算法的基本概念和优势，接着逐步讲解了算法的具体实现流程，包括环境设定、传播阶段、吸引与引导过程以及最终的聚类形成。最后给出了Matlab代码的操作指南，展示了如何导入数据、计算相似度矩阵并执行AP算法，同时强调了进一步优化的可能性。 适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对聚类算法感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要进行无监督学习、数据挖掘的任务，特别是在无法预先确定聚类数目和中心的情况下。目标是提高聚类效率和准确性，简化操作流程。 其他说明：尽管AP算法有诸多优点，但文中也提到了它的局限性和未来改进的方向。读者可以通过实际案例和代码实验加深对该算法的理解和应用。
科研必备：SCI英文文章自动翻译神器
标题中提到的“SCI英文文章自动翻译软件”指明了该软件的一个主要用途，即帮助用户翻译科学技术领域的英文文章。SCI通常指的是《科学引文索引》(Science Citation Index)，是国际知名的学术文献检索工具之一，主要...
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