echarts的笔记

kotomi_du kotomi_du 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 300+累计阅读 301平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄10年
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原创 最新推荐文章于 2026-03-12 00:05:48 发布 301 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
zblog mysql数据库无法连接_ZBlog博客网站错误：MySQL数据库无法连接 前言前天搭建的博客网站，睡醒一觉起来网站挂逼了，其间无任何操作。主页都进不去，提示“MySQL数据库无法连接”，无论怎么刷新重启服务器都没用。最终从中午1点搞到凌晨2点，皇天不负有心人终于解决了。其实问题很简单，只是没这方面的经验，走了很多弯路。我本人并不是搞WEB的，搞这个博客纯碎就是玩玩罢了。处理这个问题的时候查了很久的资料，都是一些没太大意义的，无非就是让你改zb_user/c_option... 阅读详情

最近echarts用的很多，希望记录一些 教训，以便以后回顾。

关于data的使用，xaxis和yaxis里的散点图label显示的总是rawdata的最后一个数字型数据，所以如果要显示更多的信息，请用tooltip

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深入解析Transformer三大注意力机制：自注意力、交叉注意力与因果自注意力 注意力机制是深度学习中的核心概念，它模拟了人类在处理信息时选择性聚焦的能力。其基本原理是通过计算查询与键的相似度，动态地为值分配权重，从而提取关键信息。这一机制解决了传统序列模型（如RNN）难以并行化和捕获长距离依赖的痛点，技术价值在于显著提升了模型的计算效率和表征能力。在自然语言处理、计算机视觉等应用场景中，注意力机制已成为构建强大模型的基石。本文聚焦于Transformer架构中的三种核心注意力变体：自注意力用于建立序列内部的全局关联，交叉注意力连接编码器与解码器的信息，而因果自注意力则确保自回归生成的 阅读详情

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