科学空间

最新推荐文章于 2025-07-21 09:53:37 发布

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苏剑林“闭门造车”之多模态思路浅谈思考

weixin_41905577的博客

02-18

943

原文来自科学空间苏剑林多模态思路浅谈，学习后总结。

【QLBD】LSTM情感分析实验复现（一）one-hot encoding

XHYQLBD的博客

01-08

4348

注1：参考学习科学空间论坛苏剑林的博文注2：记录实验复现细节，并根据版本更新对代码作出修正。注3：python3.5；keras2.0.9 【QLBD】LSTM情感分析实验复现（一）one-hot encoding 【QLBD】LSTM情感分析实验复现（二）分词&one-hot 【QLBD】LSTM情感分析实验复现（三）one embedding 【QL

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网络牛网:苏剑林和他的科学空间

低调奋进

05-21

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跟大家分享一位技术牛人：苏剑林，这也是我在同龄人比较钦佩的牛人，最贴切的比喻就是低调的扫地僧吧。先看看他的个人简介：中山大学基础数学研究生，本科为华南师范大学。93年从奥尔特星云移民地球，因忘记回家路线，遂仰望星空，希望找到时空之路。同时兼爱各种科学，热衷钻牛角尖，因此经常碰壁，但偶然把牛角钻穿，也乐在其中。偏爱物理、天文、计算机，喜欢思考，虽擅长理性分析，但也容易感情用事，崇拜Feynman。爱好阅读，没事偷懒玩玩象棋，闲时爱好进入厨房做几道小菜，偶尔也开开数据“挖掘机”。明明要学基础数学，偏偏.

苏神大佬的博客-科学空间

风起云扬的博客

06-18

2980

苏神大佬的博客-科学空间 https://kexue.fm/me.html

Python-2019年百度的三元组抽取比赛科学空间队

08-10

2019年百度的三元组抽取比赛，“科学空间队”源码

苏剑林的个人介绍

强化学习曾小健

07-21

2901

苏剑林是一位在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）方向有显著贡献的研究者和博主。他以其深厚的数学功底、对Transformer架构的深刻理解以及提出的旋转位置编码（RoPE）和RoFormer模型而闻名。苏剑林通过其长期运营的博客"科学空间"分享大量高质量的技术文章，对AI技术的普及和发展产生了重要影响。他的研究成果已被广泛应用于各类大型语言模型中，如LLaMA、EleutherAI的GPT模型以及Google的FLASH模型等。[12][13]

全网催更的大模型爆款书《从零构建大模型》，中文版来了！

图灵教育

04-10

440

本书以“亲手构建才是真理解”为核心理念，带领读者从零搭建类 GPT 模型，作者以工程师视角剖析LLM黑箱，通过清晰的代码示例与模块化拆解，完整覆盖模型架构设计、预训练、指令微调等核心环节，是掌握 Transformer 时代模型精髓的必读之作。可以说，这本书不只是一本讲方法论的工具书，更像是一次大模型开发的行动指南。如果你曾幻想过用自己的代码构建一个大模型，如果你想真正理解 GPT、DeepSeek 等模型背后的运行逻辑，如果你厌倦了只会“调用接口”而不知其所以然——那这本书，可能正是你一直在等的那一本。

基于Comsol仿真的空芯反谐振光纤SPR技术在空间科学中的应用研究 - 空间科学

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07-31

内容概要：本文介绍了光纤技术的基本原理和发展现状，重点探讨了空芯反谐振光纤（HC-ARF）在空间科学中的应用。文中详细讲解了Comsol仿真软件的功能和优势，展示了其在模拟复杂空间环境中电磁场分布的能力。通过具体...

空间云计算：地球科学应用的实用指南

07-25

本书《空间云计算：实用方法》由杨超伟、黄群英等多位专家联合编写，旨在为地球科学领域的研究者和开发者提供云计算的全面指南。全书分为五个部分，从云计算的基本概念、架构及特性出发，逐步深入到地球科学应用的...

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基于Comsol仿真的空芯反谐振光纤SPR技术在空间科学中的应用研究

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花式自然语言处理-苏剑林

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内容：抛开固有的使用RNN处理NLP的思维，拥抱CNN+Attention 作者：“科学空间”博主苏剑林

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Paper: DCGAN: Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks WGAN: Wasserstein GAN WGAN-GP: Improved Training of Wasserstein GANs LSGAN: Least Sq...

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作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前言今天在 QQ 群里的讨论中看到了 Focal Loss，经搜索它是 Kaiming 大神团队在他们的论文 Focal Loss for Dense Object Detection 提出来的损失函数，利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务，不怎么关心图像方面的应用。本质上讲，Focal

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