牵了手就不要随便分开

最新推荐文章于 2020-02-19 11:07:39 发布
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牵了手就不要随便分开   2006-03-22 16:03 http://baiyizl.blogcn.com/diary,1147780.shtml 你发觉到了吗？   [...]
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微服务架构设计：Java 和 Spring Boot 的实战指南！
**My Coding Family**
05-26 1238
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《Scrum精髓—敏捷转型指南》读后感
qq296398300的博客
10-30 2545
首先很庆幸，能在适合的时间，遇到了这样一本适合的书。之所以这样说，是因为在遇到这本书前，我还是一名单纯的程序员，“增删改查”的业务代码，占据了我大多数的时间，本就繁杂的工作，还被一个叫“敏捷”的东西，弄的一团糟。不知道从什么时候起，似乎搞一个口水话连篇的“早会”，弄一块不伦不类的“白板”，就开始全世界宣称，“我们‘敏捷’了”。 老板们自然开心的不亦乐乎，因为从此以...
牵着你的手
guan81990122的专栏
03-19 593
           不轻易对谁许下承诺，不轻易对谁发过誓言，只知道，自从触到你的手，小心翼翼的感触你的心灵，慢慢的陪伴你左右，牵了你的手，竟然变成了我的誓言，这誓言将会永远的持续下去，虽然我不知道永远有多远。在我的世界里，永远就是一辈子（生命不息，爱你不止），一辈子牵你的手，直到生命的尽头。。。。                              从某个时间开始，
《动手学深度学习》task2_3 循环神经网络基础
Shine_rise的博客
02-14 924
循环神经网络 本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量HHH，用HtH_{t}Ht​表示HHH在时间步ttt的值。HtH_{t}Ht​的计算基于XtX_{t}Xt​和Ht−1H_{t-1}Ht−1​，可以认为HtH_{t}Ht​记录了到当前字符为止的序列信息，利用HtH_{t}H...
动手学深度学习实现DAY-2
weixin_40054643的博客
02-19 2020
节选自“ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版” Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择...
动手学:深度学习Task2
qq_42458276的博客
02-14 1060
文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 读入文本 我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。 import collecti...
动手学深度学习实现DAY-1
weixin_40054643的博客
02-14 758
节选自“ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版” 线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机 文本预处理；语言模型；循环神经网络基础 线性回归 主要内容包括： 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来...
动手学深度学习之循环神经网络基础
qq_34563147的博客
02-14 282
循环神经网络 本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。其目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量HHH，用HtH_tHt​表示HHH在时间步ttt的值。HtH_tHt​的计算基于XtX_tXt​和Ht−1H_{t-1}Ht−1​，可以认为HtH_tHt​记录了到当前字符为止的序列信息，利用HtH_tHt​对序列的下一个字符进...
动手学深度学习第一次打卡
l852131652的博客
02-14 1069
今年才开始接触深度学习，基本上是小白的状态，希望能利用疫情放假的这些日子好好学习一下深度学习。第一次打卡分成Task01和Task02两天的内容，首先进行Task01的学习打卡。Task01的学习任务包括线性回归、Softmax与分类模型与多层感知机。 Task01 1.线性回归 主要内容包括：①线性回归的基本要素②线性回归模型从零开始的实现③线性回归模型使用pytorch的简洁实现 首先提出要解...
动手学深度学习(十一) NLP循环神经网络
yanqianglifei的专栏
02-18 479
循环神经网络 本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量，用表示在时间步的值。的计算基于和，可以认为记录了到当前字符为止的序列信息，利用对序列的下一个字符进行预测。 Image Name 循环神经网络的构造 我们先看循环神经网络的具体构造。假设是时间步的...
动手学深度学习-12 循环神经网络基础
zuyuhuo6777的博客
02-14 435
一、文本预处理 详细代码见文初 二、语言模型
CAD print.pdf
12-05
CAD print.pdf
install_dmt.apk
12-05
install_dmt.apk
【环境遥感监测】基于Google Earth Engine的空气质量数据获取系统：多污染物时空序列提取与分析工具设计
12-05
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）的空气质量数据获取工具类 `GEEDataFetcher`，旨在从GEE平台高效提取多种污染物（如SO₂、NO₂）的时间序列与空间数据。该工具支持区域筛选、多污染物批量获取、日/月时间分辨率聚合，并采用批处理和并行机制优化性能，避免请求超限。同时提供了认证初始化、数据导出为CSV、空间影像生成等功能，便于后续分析与可视化。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉pandas、ee等库的数据分析师、环境科研人员或地理信息系统（GIS）开发者；有遥感数据处理需求的研究生或技术人员；; 使用场景及目标：①用于获取特定区域（如德里）长时间序列的空气污染数据，支持环境变化趋势分析；②结合统计分析或机器学习模型进行空气质量预测；③生成空间分布图辅助决策与政策制定；④教学演示中展示GEE与Python集成应用； 阅读建议：建议结合实际区域与污染物配置运行示例代码，理解各参数作用；注意处理GEE认证问题，推荐在Jupyter环境中逐步调试；可扩展本工具以接入更多传感器数据源或集成Polars提升大数据处理效率。
各大厂商信息mac地址对应表
12-05
各大厂商信息mac地址对应表
知识星球智驾机器人技术前线内容同步项目是一个专注于自动驾驶与机器人领域前沿技术分享与交流的开源知识库致力于每日更新并系统化整理该领域的最新研究成果优秀论文深度解析工程实践方案.zip
最新发布
12-05
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为区域科技创新体系选择新一代技术转移SaaS系统，需要关注哪些核心要点？.docx
12-05
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
12-05
内容概要：本文介绍了一种基于MATLAB实现的MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性主动噪声和振动控制算法，该算法具备对较大的次级路径变化具有较强鲁棒性的特点。文中重点探讨了在实际应用环境中，当系统传递路径发生显著变化时，传统自适应控制算法可能失效的问题，并提出相应的解决方案，通过算法优化提升控制系统在动态环境下的稳定性与控制效果。该研究适用于需要高精度噪声与振动抑制的工程场景，如汽车、航空航天及精密仪器等领域。; 适合人群：具备一定信号处理与控制理论基础，熟悉MATLAB编程，从事噪声与振动控制、自动化、机电系统研发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于开发对环境变化敏感的主动噪声控制（ANC）系统；②提升在次级路径不确定性条件下的控制鲁棒性；③为相关领域的算法仿真与验证提供MATLAB代码参考与技术支持； 阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法结构与参数调节机制，并可进一步扩展应用于多通道、非线性系统等复杂场景。
Nice Vibrations 4.1.1
12-05
手机震动插件，兼容Android和IOS，好用 适用说明：https://blog.youkuaiyun.com/LLLLL__/article/details/106500151
不要分开写 写在一起
03-13
好的，用户之前让我帮忙重新注释一段关于TBCLK配置的代码，并且要求不要分开写，要写在一起。现在用户再次提问，说“不要分开写 写在一起”，可能是指之前的回答中代码和解释分开了，希望更紧凑地呈现。 首先，我...
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