weixin_60535956的博客

文章较长，却将所有常见的气象数据类型进行了详细的介绍，侧重使用python方法对各类气象数据类型进行处理，并对各种方法的优劣势进行了详细分析，相信对于阅读者来说会有一定程度的帮助

Embedding是一种强大的技术，用于将高维稀疏数据映射到低维稠密向量空间，在许多领域（如NLP、推荐系统、图像处理等）都有广泛应用。通过Embedding，我们能够捕捉对象之间的关系和相似性，增强模型的表现。常见的Embedding方法包括Word2Vec、GloVe、FastText、BERT等。Embedding的优势在于能显著降维并提高计算效率，但也存在着维度选择、OOV问题、稀疏性等挑战。Rerank。

如何查找论文代码以及对应的数据集

详细解释什么是ViT，以及对于patch进行了相关解释

VGG16模型实现MNIST图像分类详细教程

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SHAP分析

交叠型双重差分法概念阐述与数学解释

还有一个卷积层，输入通道数为32，输出通道数为64，卷积核大小为5x5，零填充。print(output.shape)：打印输出结果的形状，这里输出的形状为 torch.Size([64, 10])，表示有64个样本，每个样本对应一个长度为10的输出向量，其中每个元素表示对应类别的预测分数或概率。input = torch.ones((64, 3, 32, 32))：创建了一个大小为64x3x32x32的张量作为输入数据，表示64个样本，每个样本的图像大小为32x32，通道数为3（假设是RGB图像）。

很多人不了解Anaconda存在的意义，就是为了弥补python多版本不兼容问题（在安装过程中，我们不难发现，总是报错，说版本不兼容，让我们安装版本>=xxx或者版本