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RSS订阅原创 LSTM的变体
BiSTM，即双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit），是一种循环神经网络（RNN）的变体。它结合了前向和后向的GRU，能够同时处理过去和未来的信息，从而更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在BiSTM中，数据通过两个GRU网络进行处理：一个从左到右（前向），另一个从右到左（后向）。这两个网络的输出然后被拼接或相加，形成最终的特征表示，这个特征表示包含了序列的双向信息。
2024-10-08 16:44:43
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原创 循环神经网络--LSTM模型
LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够学习和记忆长期依赖关系。LSTM。这些门控机制包括遗忘门、输入门和输出门，它们可以控制信息的流动，从而使得网络能够学习到长期依赖关系。
2024-09-26 17:07:41
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原创 循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种适合处理序列数据的深度学习模型。RNN特别擅长处理和预测基于时间序列的数据，因为它具有记忆过去的信息的能力。这使得RNN在多种任务中得到广泛应用，如自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等。在RNN中，隐藏层的每个神经元不仅接收当前时间步的输入，还接收前一时间步的输出。这种结构使得网络能够在处理当前输入时考虑之前的上下文信息。一个简单的RNN实现模型。
2024-09-25 17:01:38
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原创 NLP基础
嵌入层通常是一个可学习的权重矩阵，其中每一行代表一个可能的标记的嵌入向量。在训练过程中，这些嵌入向量会根据任务的上下文进行调整和优化。
2024-09-23 19:37:24
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原创 机器学习5
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的结果结合起来以提高整体模型的性能和准确性。随机森林是一种强大的分类和回归工具，它的核心思想是“集思广益”，即通过组合多个模型的预测来获得比单个模型更好的性能。
2024-08-25 20:23:33
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原创 机器学习4
在朴素贝叶斯分类器中，我们通常会遇到这样的情况：某个特征在某个类别中没有出现过，按照最大似然估计，这个特征在该类别的概率就是0，这会导致整个类别的后验概率为零，显然是不合理的。拉普拉斯平滑通过在每个计数上加上一个常数（通常为1），使得即使某个特征在某个类别中没有出现，它的概率也不会是零。
2024-08-22 20:14:56
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原创 机器学习1
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。简单来说，机器学习涉及到开发算法和统计模型，这些模型可以帮助计算机使用样本数据（即训练数据）来做出预测或决策，而不需要针对所有可能的情况编写特定的指令。数据驱动：机器学习模型依赖于大量的数据来学习模式和关系。模式识别：机器学习算法能够识别数据中的模式，这些模式对于人类来说可能难以察觉。预测和决策：机器学习可以用于预测未来事件或帮助做出决策。自动化：机器学习可以自动化许多任务，特别是那些涉及大量数据的任务。
2024-08-19 19:48:12
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原创 关于OpenCV的简单使用4
步骤按照如下进行：1. 读取图像2. 二值化图像。4. 计算图像的梯度和方向。5. 非极大值抑制。找到图像的边缘，怎么更好的得到图像的轮廓捏。
2024-08-15 20:10:15
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原创 关于OpenCV的简单使用3
在图像处理中，插值方法常用于图像的缩放、旋转、变形校正等操作，尤其是在改变图像尺寸时确定新像素点的值。Scale：表示缩放比例，可以通过该参数调整图像相对于原始图像的大小变化。dsize：缩放后的图像尺寸，以(width, height)的形式。interpolation：插值方法，用于指定缩放时的像素插值方式。参数：Center：表示旋转的中心点，是一个二维的坐标点(x,y)是 OpenCV 库中的一个函数，用于对图像进行透视变换。是 OpenCV 库中的一个函数，用于计算透视变换矩阵。
2024-08-14 20:13:39
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原创 关于OpenCV的简单使用
是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像和视频处理功能。OpenCV由一系列C/C++语言编写的函数和类组成，同时也支持Python和其他语言的接口。
2024-08-12 19:02:14
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原创 关于Pandas的一些简介
Pandas 是一个开源的数据分析和操作库，它是 Python 数据科学生态系统中的核心组件之一。Pandas 提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，非常适合处理表格数据、时间序列数据以及进行数据分析和清洗。
2024-08-07 19:40:41
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原创 关于numpy的简单操作
NumPy（Numerical Python 的缩写）是一个开源的 Python 科学计算库，用于进行大规模数值计算。：NumPy 支持复杂的索引和切片操作，方便地访问和修改数组数据。：NumPy 提供了线性代数相关的功能，如矩阵分解、特征值计算等。：NumPy 提供了大量的数学函数，包括统计、代数、三角函数等。：NumPy 提供了矩阵乘法、求逆、行列式计算等矩阵相关操作。：NumPy 能够自动处理不同大小的数组之间的算术运算。：NumPy 包含了生成随机数的函数，支持多种概率分布。：NumPy 提供了。
2024-08-06 20:45:48
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原创 关于python的一些简单排序
对未排序的各元素从头到尾依次比较相邻的两个元素大小关系如果左边的队员高, 则两队员交换位置向右移动一个位置, 比较下面两个队员当走到最右端时, 最高的队员一定被放在了最右边按照这个思路, 从最左端重新开始, 这次走到倒数第二个位置的队员即可.依次类推, 就可以将数据排序完成。
2024-08-05 20:06:58
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原创 关于python的简单双向链表
111（个人理解）、通过使用一个类似于“目”的结构，一个存上一个的地址，一个存数据，一个存下一个的地址。使得内存上不连续的空间连接起来。一个节点既有向前连接的引用, 也有一个向后连接的引用.既可以从头遍历到尾, 又可以从尾遍历到头。
2024-08-04 21:10:01
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原创 关于python的简单的单向链表
111（个人理解）、通过一个类似于“日”的结构，一个存数据，一个存地址。使得数据在内存上可以不连续。链表的每个元素由一个存储元素本身的节点和一个指向下一个元素的引用(有些语言称为指针或者链接)组成。链表访问任何一个位置的元素时, 都需要从头开始访问.(无法跳过第一个元素访问任何一个元素)但不同于列表, 链表中的元素在内存中不必是连续的空间。链表是链式的存储多个元素.
2024-08-04 19:52:06
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原创 关于python的简单优先级队列
添加元素时, 将当前的优先级和队列中已经存在的元素优先级进行比较, 以获得自己正确的位置.封装元素和优先级放在一起(可以封装一个新的类)（硬控我2个半小时😭😭）
2024-08-01 20:13:28
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原创 关于python的简单栈编程
LIFO(last in first out)表示就是后进入的元素, 第一个弹出栈空间. 类似于自动餐托盘, 最后放上的托盘, 往往先把拿出去使用.向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。栈（stack），它是一种运算受限的线性表,后进先出(LIFO)
2024-08-01 16:29:09
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空空如也
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