当你阐述的能让别人看懂才算是真的理解

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当你阐述的能让别人看懂才算是真的理解


周志华《Machine Learning》学习笔记（17）--强化学习
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怎样才算彻底搞懂一个算法代码
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一文彻底搞懂加密、数字签名和数字证书，看不懂你打我！
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前言 这本是 2020 年一个平平无奇的周末，小北在家里刷着 B 站，看着喜欢的 up 主视频。 在一旁玩手机的女朋友突然问”你知道数字证书是来干啥的不，为啥浏览器提示证书不可信？” 你要说这个，那我可来劲了，于是乎从加密、数字签名一直讲到了数字证书。。。终于把女朋友讲睡着了，独自写下这篇文章。 正文 如果你能非常清晰的回答出以下问题，可以直接拉到最下面帮我点个赞~，把时间用去陪陪女朋友： 非对称加密中公私钥都可以加密，那么什么时候用公钥加密，什么时候用私钥“加密” ？ 什么是数字签名，数字签名的作
通透理解FlashAttention(含其2代和第3代)：全面降低显存读写、加快计算速度
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因此，可以确认：在 MQA 中，除了 query 向量还保存着 8 个头，key 和 value 向量都只剩 1 个「公共头」了，这也正好印证了论文中所说的「所有 head 之间共享一份 key 和 value 的参数」所以，上面讲到计算注意力的主要瓶颈是显存访问，因此减少对HBM的读写次数，有效利用更高速的SRAM来进行计算是非常重要的，而GPU有大量的线程来执行某个操作，称为。(需要注意的是，模型训练通常会影响到算子融合的效果，因为为了后向传递计算梯度，通常需要将某些中间结果写入到HBM中)
大模型基石：神经网络工作原理完全指南，小白也能看懂
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支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
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动笔写这个支持向量机是费了不少劲和困难的，原因很简单一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接)，但在描述数学公式的时候还是显得不够。得益于同学白石的数学证明，我还是想尝试写一下，希望本文在兼顾通俗易懂的基础上，真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章本文在写的过程中，参考了不少资料，包括《支持向量机导论》、《统计学习方法》及网友pluskid的支持向量机系列等等，于此，还是一篇。
通俗理解卡尔曼滤波（无人驾驶感知融合的经典算法）
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前言 说来惭愧，我个人也算有近10年AI教育经验，中间获得过一些名号，比如北理工校外导师，微软MVP兼优快云技术专家，本博客也有1700多万PV了，在AI圈内还是有很高知名度的。后2015年和团队一块创业创办AI职教平台「七月在线」，至今已近7年，这6 7年我们把AI做透了，同行没做的我们做，同行没有的广度我们有，同行不到的深度我们到。 六年多来，在专注做成人AI职教的同时，面对过很多行业的刺激，但自始至终都坚持专注AI。但过程中越发深刻意识到，AI只有与行业深度结合绑...
遍地开花的 Attention ，你真的懂吗？
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阿里妹导读：曾被 paper 中各种各样的 Attentioin 搞得晕晕乎乎，尽管零零散散地整理过一些关于Attention 的笔记，重点和线索依然比较凌乱。今天，阿里巴巴工程师楠易，将 Attentioin 的知识系统性地梳理、回顾、总结，不求深刻，但求浅显，希望能帮助对 Attention 有疑惑的同学。 前言 Attention 自2015年被提出后，在 NLP 领域，图像领域...
不是吧！做了3年Android还没看过OkHttp源码？好吧，带你彻底理解一波！
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前言 现在Android界的网络请求已经是OkHttp和Retrofit的天下了，Retrofit本质上也是将请求委托给了OkHttp，所以我们如果想要能够更加全面的使用和掌握OkHttp，了解其源码是必不可少的。 如果对Http还有不了解的小伙伴，可以一下这篇文章，带你全面掌握Http协议 面试官的这份HTTP灵魂追问你Hold住吗？ 作者：Mlx 链接：https://juejin.im/post/6881436122950402056 OK，出发~ 简单使用 同步方式和异步方式殊途同归，而且异步
【图像去噪】论文复现：新手入门必看！DnCNN的Pytorch源码训练测试全流程解析！为源码做详细注释！补充DnCNN-B和DnCNN-3的模型训练和测试！附各种情况下训练好的模型权重文件！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
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- 以官方Pytorch源代码为基础，在DnCNN-S的基础上，增添DnCNN-B/CDnCNN-B、DnCNN-3模型训练和测试复现，代码注释非常详细，无论是科研还是应用，新手小白都能看懂，学习阅读毫无压力，去噪入门必备，适用于去噪、超分、JPEG去块任务； - 提供新增后的完整代码和训练好的模型权重文件，模型性能与论文中近似，可不训练直接测试； - 理论和源码结合，进一步加深理解算法原理、明确训练和测试流程 - 更换路径和相关参数即可训练自己的图像数据集
基于四元数的EKF进行姿态估计.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
使用锁相环实现同步、稳定电流控制和单位功率因数的单相并网逆变器Simulink闭环模型.rar
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地级市用电量统计数据（2004-2022年）.xlsx
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【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动，完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究（Matlab代码实现）
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【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动，完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动，结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法，并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置，采集不同截面的光强分布数据，进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数，适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计，实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群：具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员，尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标：①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估；②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段；③通过Matlab仿真与实际控制对接，验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议：建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容，重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分，实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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