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最新推荐文章于 2024-12-02 18:45:00 发布
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本文提供了多个翻译文章的集合，涵盖了各种技术领域，旨在帮助读者提升专业技能和知识水平。
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基于Transformer实现机器翻译
ruilanshan的博客
06-25 1206
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。
基于Transform的机器翻译
m0_71246529的博客
06-23 1310
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。
基于Transformer的机器翻译
2301_77458856的博客
06-28 1930
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。
Faster R-CNN文章翻译——中英文对照
算法之美
11-23 4764
Faster R-CNN文章翻译——中英文对照
Latex——论文翻译
Orthrus19的博客
01-03 1818
美赛论文翻译注意事项，用于自己学习，便于查找
“深度揭秘：机器翻译”
m0_63199608的博客
06-29 1073
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 2096
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 1553
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
06-25 980
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 2400
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”。
实验14.基于Transformer实现机器翻译（日译中）
weixin_66648504的博客
06-29 1417
我们定义了模型参数，初始化了模型，并实现了训练和评估的函数。通过准备数据、构建模型、训练和评估的过程，我们成功地训练了一个翻译模型。在本教程中，我们将使用Transformer模型，这是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，可以有效地处理序列到序列的翻译任务。我们首先定义模型的一些超参数，包括源语言和目标语言的词汇表大小、嵌入大小、多头注意力的头数、前馈网络隐藏层的大小和批处理大小。在准备完必要的类和函数后，我们就可以开始训练我们的模型了。我们定义了训练和评估函数，并使用它们来训练模型。
基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip
12-01
基于k-Means聚类算法的非监督学习项目实现从随机初始化k个簇中心点开始通过计算样本与各中心点的欧氏距离进行归类并迭代更新簇中心点直至收敛的完整聚类流程同时包含对数据集中.zip
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）
12-01
基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
STM32通过RMS进行波形识别
最新发布
12-01
本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx
12-01
1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx
STM32F103C8T6频率计资源介绍
12-01
资源文件 文件名: stm32f103c8t6频率计.zip 描述 该资源文件包含了一个基于STM32F103C8T6微控制器的频率计项目。该频率计具有广泛的测频范围，从最小0.几Hz到最大几MHz，能够自动调整档位以适应不同的频率范围，并且具有较高的测量精度。 功能特点 测频范围: 0.几Hz 至 几MHz 自动变档位: 根据输入频率自动调整测量档位 高精度: 提供精确的频率测量结果 适用场景 该频率计适用于需要精确测量频率的各种应用场景，如电子实验、工业控制、科研测试等。 使用说明 下载并解压stm32f103c8t6频率计.zip文件。 按照项目文档中的说明进行硬件连接和软件配置。 启动频率计，输入待测信号，观察测量结果。
基于Verilog与FPGA的MPEG2视频编码器实现：源码、文档与项目解析（毕业设计/课程设计适用）
12-01
本设计采用Verilog硬件描述语言结合现场可编程门阵列平台，实现了一套符合MPEG-2标准的视频编码系统。该系统核心功能为对原始视频流进行高效压缩处理，其硬件架构经过专门优化，能够在保持较高图像质量的同时显著降低数据带宽占用。 项目交付内容包含完整的源代码实现、详细的设计文档以及针对关键模块的技术解析说明。源代码已通过多轮功能仿真与时序验证，具备良好的可读性与可移植性，用户可直接将其作为基础框架进行功能扩展或性能改进。 该资源适用于高等院校的毕业设计课题、专业课程实践环节以及相关领域的工程研发项目。设计文档系统阐述了编码算法原理、硬件流水线结构、接口协议定义及配置方法，有助于使用者深入理解视频编码的硬件实现机制。项目代码采用模块化设计思想，各功能单元结构清晰，便于进行针对性修改或集成到更复杂的视频处理系统中。 通过本设计提供的完整实现方案，使用者可掌握基于FPGA的视频编码器开发流程，了解实时视频压缩的关键技术要点，并为后续开发更高性能或更新标准的视频处理系统奠定实践基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
STM32驱动WS2812资源文件介绍
12-01
提供了一个用于STM32微控制器驱动WS2812 LED灯带的资源文件。通过使用DMA（直接内存访问）和PWM（脉宽调制）技术，实现了高效且稳定的WS2812控制。 资源内容 源代码：包含STM32的驱动程序，展示了如何使用DMA和PWM来控制WS2812 LED灯带。 文档：提供了详细的代码说明和配置指南，帮助用户快速上手并理解代码的工作原理。 示例项目：包含一个完整的STM32项目示例，用户可以直接导入并运行，观察WS2812的显示效果。 使用说明 硬件准备： STM32微控制器（推荐使用STM32F1系列） WS2812 LED灯带 电源适配器（确保电压和电流满足WS2812的需求） 软件准备： STM32CubeMX（用于配置STM32的硬件资源） Keil MDK或STM32CubeIDE（用于编译和下载代码） 配置步骤： 使用STM32CubeMX配置DMA和PWM资源。 导入本仓库提供的源代码。 根据文档中的说明，配置相关参数。 编译并下载代码到STM32微控制器。 运行效果： 程序运行后，WS2812 LED灯带将按照预设的显示模式进行亮灭。 用户可以根据需要修改代码，实现自定义的显示效果。
实现细粒度权限控制的位运算技术解析
在标题中还提到了“压缩包子文件的文件名称列表”，这里的“压缩包子文件”可能是一个误写或翻译错误。考虑到上下文，这应该是指的某种压缩包文件，例如.zip或.rar格式。但是由于信息不足以确定具体文件内容和用途，...
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