年过七十学python-优快云博客

原创【学习日志】202404w2\kerasNLP

将文本数据转换为计算机可处理的数字形式。

2024-04-08 23:10:05 724 4

原创【学习日志】202404w1\python 字符串处理笔记

处理字符串函数.capitalize() ——字符串首字母大写.count(str, beg = 0, end = len(string))——返回str在string[beg: end]中出现的次数.endswith(obj, beg = 0, end = len(string))（.startswith(obj, beg = 0, end = len(string))）——检查string[beg: end]是否以obj结束（开头），返回True或者False.find(str, beg =

2024-04-04 21:06:12 399 1

原创毕业论文写作问题集合

敲一个空格，选中空格，右键——>字体——>高级——>间距设置为5磅。

2024-03-23 16:39:42 171 1

原创【学习日志】202403w3\数据处理和算法

b站《清华大学博士讲解python数据结构与算法》笔记。

2024-03-20 21:46:36 1691 1

原创【学习日志】202403w2\数据处理和算法

将数组中的每个元素变成了一维数组。计算机已知第一行数组第一个元素的索引位置，即数组[0][0]，内存地址顺序为：[0][0]、[0][1]、…、[1][0]、[1][1]、…、[2][0]、…、[N][N]依次存储。注意：数组中元素由于类型不同会占用不同的字节数，因此内存递增不一定为1.' # 字符串用'' 或者""括起来，可包含任何字符（字母、数字、标点符号和特殊字符）# 可使用索引或者切片来访问单个字符或者子串print(string[0]) # 输出'H'

2024-03-11 11:12:48 875 1

原创【学习日志】202403w1\Pytorch(动手学深度学习版)part1+导入d2l+数据相关基础+线性回归模型

y.backward() 默认是对标量进行求导的，假定需要对一个损失函数进行求导，而损失函数通常是一个标量。如果损失函数不是标量，而是一个向量，也可以对其进行求导，只需要指定一个相同形状的梯度作为参数传递给 backward()。

2024-03-08 12:01:16 419 1

原创【学习日志】202402w4\jupyter lab+Fbprophet+pytorch学习笔记（小土堆版）

解决方法：使用恰当激活函数；梯度裁剪（限制梯度大小）；批归一化（输入进行归一化处理，加速收敛）。

2024-03-05 23:17:05 1053 1

原创【学习日志】202311w4\Mysql学习记录Part1

可以持久化数据到本地可以结构化查询。

2024-02-28 13:42:53 859 1

原创【学习日志】202402w4\Self-attention+transformer理论+code实现

建立输入输出序列之间长距离依赖关系的方式？增加网络层数（通过一个深层网络来获取远距离信息交互）、利用全连接网络（无法处理长度可变输入序列）。Self-Attention model优点？不同输入长度的连接权重大小也不同，考虑利用“动态”生成不同连接的权重。多头注意力的作用？让模型关注不同方面的信息，捕捉更丰富的特征、信息。相比RNN、LSTM的优势可并行，解决长距离依赖问题（RNN t时刻输出依赖于t-1时刻，有序列依赖关系）；与seq2seq相比。

2024-02-27 19:10:32 1003

原创【学习日志】202402w4\MCAN+LXMERT+Oscar+CLIP

再用MCA将SA和GA串联，最后将多个模块层串联，组成MCAN（modular co-attention network）。由协同注意力模块串联构成的深层协同注意力网络，其中每个MCA能对图像和问题的注意力进行建模。在预训练中对于通常采用的（图像区域序列，句子单词序列）二元组作为模型输入的基础上，引入。），并且在训练损失函数中增加对比学习，鼓励预训练模型更有效地学习语义对齐的多模态表示。Guided-attention unit：用于模态之间交互建模。

2024-02-23 23:38:39 951