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RSS订阅原创 Transformer复现（模型搭建篇）
具体来说，其实attention函数只针对输入数据的最后两个维度操作，原来分析attention时假设数据是（batch_size,seq_len,d_model），现在是（nbatches，h，seq_len，d_k），最后两个维度都是序列长度和向量特征数，所以形状为（nbatches，h，seq_len，d_k）的query，key，value也可以输入到attention函数里。传入的解码器接受四个参数：经过嵌入后的目标序列，编码器的输出（memory），源序列的掩码，目标序列的掩码。
2025-03-25 18:32:35
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原创 动态规划之区间DP（核心代码+简要解释，个人笔记，小白不友好）
第三层遍历分割点，即遍历每个小区间[i,j]中的每个点k，不包括端点，最优秀的分割点是让【左右两个区间上的最小代价之和】加上[i,j]一整个区间的sum，有最小值。为了实现环形上的合并问题，把原来长为N的序列搞成了2N，在长为2*N的区间上做动态规划（与第一种情况完全相似），最后取最优情况的时候只需要取f(1,n),f(2,n+1)……f(n,2n-1)中的最大值。第一层遍历表示每次取长为len的区间，一开始取2（一个长为2的滑动窗口），之后取2，最终取n，表示一个囊括整个区间的窗口。
2025-03-13 20:41:15
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原创 背包问题（0-1背包、完全背包、多重背包标准代码展示）
w[i]表示第i个物品的体积，v[i]表示第i个物品的价值。dp[i][j]表示背包容量为j的情况下，从前0-i个物品中可以选到的最大价值。
2025-03-12 19:21:43
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原创 贝叶斯回归（极其通俗版，快速把握核心原理+简单示例）
假设房价y服从线性模型+高斯噪声：y=kx+b+ϵ(ϵ∼N(0,σ2))因此，似然函数为：别慌，上面这个式子看似复杂，其实就是100个正态分布公式的乘积，它们之间的区别是yi和xi不同，也就是说，现在我有了一个均值为kx+b，方差为σ²的正态分布，也有了（x1，y1），（x2，y2）……（x100，y100）这100个数据点（100个面积和房价的对应关系），我根据这100个数据点，从正态分布找到它们发生的概率，并全部乘起来。
2025-03-10 18:39:58
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原创 计算机扫盲极简教程：添加环境变量
1.安装好某个软件的环境后，复制其中可执行文件的存储路径，一般可执行文件位于bin或Scripts中，所以一般存储路径都是以bin或Scripts结尾，具体路径如果找不到可参考具体教程。2.打开“高级系统设置”，找到“高级”，选择“环境变量”。可以看到“用户变量”和“系统变量”两个选项。这两栏里面都有PATH，根据个人情况选择二者中的一个，在PATH中添加之前复制的路径，保存即可。
2025-02-22 22:25:54
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原创 传染病模型的可视化（基于元胞自动机）
每个细胞代表一个人，可以处于以下状态之一：易感者（S0），感染者（S1），治愈者（S2），或潜伏者（S3）。
2025-02-12 11:09:23
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原创 从HuggingFace上下载模型报错：HTTPSConnectionPool(host=‘huggingface.co’, port=443)，亲测有效版！
如下图，点击使用代理服务器后面的编辑，就可以查到。这个方法自己试过是可以的，希望能提供一点帮助！代理IP地址和端口号可以在电脑中查询。
2025-02-02 18:44:48
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原创 Transformer详细解读（通俗易懂，比较细节，基于论文《Attention Is All You Need》）
（这里表达起来真的很绕，因为涉及到矩阵运算，但实际。
2025-01-24 13:43:43
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原创 哈希表（【通俗易懂】知识点讲解，可速通，小白友好）
哈希表是用在查找问题中的。我们知道，一条数据包含了关键字和其他信息，所以一般查找问题的流程是：根据某条数据的关键字（key），在一个数据结构中（可能是线性表，也可能其他存储数据的结构），查找这条数据全部的内容。哈希表的目的是，只要知道了要查找数据的关键字，那么就可以立刻得到存储这条数据的地址（比如顺序表的索引就可以看做地址），然后根据这个地址去到相应位置上，就得到了一条数据的全部内容。
2024-12-04 20:17:45
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原创 最小生成树（Kruskal算法+代码实现）
1.生成树的顶点与图的顶点相同，边数为n-1（n是顶点个数）；2.生成树再加一条边必然形成回路（这一点是Kruskal算法的一个重要依据）；3.最小生成树是图的所有生成树中各边权值之和最小的那一个；4.对于一张图，最小生成树不一定是唯一的；如果图的各边权重均不同，那么最小生成树是唯一的。
2024-11-21 21:16:02
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原创 拓扑排序（概念+算法+代码，基于AOV网络）
先明确一个概念，即AOV网络，这个网络简单来讲就是一张有向图，表示一个流程，图的顶点表示活动（或者说完成一个流程的步骤），而有向边表示活动的优先关系，比如A——>B，表示先完成A，才能完成B。拓扑排序的排序对象就是这些顶点，也就是活动，按照拓扑排序得到的序列去执行每一个活动，不会出现步骤错乱的情况（比如A——>B，必须先完成A再完成B，反过来就不可以）。当然，拓扑排序也可用于排序AOE网络，本文主要讲AOV网络。
2024-11-18 23:14:17
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原创 根据后缀表达式构建二叉树
基于栈构建二叉树，与后缀表达式求值的过程类似，只不过构建二叉树的栈保存的是结点而非操作数。以上代码假设给出的后缀表达式是合法的。
2024-11-12 20:37:13
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空空如也
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