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RSS订阅原创 注意力机制，本质上是在做什么？
在这个过程中，完成注意力计算后，由于在每个特征维度上，都是最后一条样本的概率分布最高，所以每条样本的每个特征都变成的最后一条样本的值。但是，实际上并不都这么夸张，因为在实际深度学习中，我们会将样本归一化，使得每条样本的特征值都在0-1区间，这样就不会太受到大值样本的影响。得到如下输出，我们会发现，最后注意力结果就不会都是最后一条样本的值了，只不过呢，最后一条样本的值占据更多数。但是这并不是说每个样本的最后一个特征得分最高，而是表示，在单个特征位置，其每个样本的概率分布。这不就是最后一条样本的数值吗？
2025-03-21 20:04:29
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原创 ImageNet数据集处理使用脚本【Python】
验证集比较麻烦，解压之后的图片都是堆在一起的，我们需要处理为和训练集一样，每个类别在一个文件夹。训练集解压之后是一千个压缩包，需要二次解压，编写程序循环解压。脚本如下，将其保存为unzip.py。脚本如下，需要使用到标签文件。运行该文件，注意修改路径。
2025-01-02 20:51:52
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原创 新建PyG，torch_geometric环境
3.安装PyG，torch_geometric。2.安装pytorch环境。4.安装xarray环境。1.新建conda环境。5.安装Cartopy。
2024-08-24 15:03:43
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原创 Linux装ifort环境
输入：sudo yum install libXScrnSvaer。这是缺少运行程序所需的库，按照要求安装库就可以了。解压完成之后进入文件夹，我们使用GUI界面安装。收集用户信息，选择同意或者不同意都可以。键入./install_GUI.sh。下载完成之后，需要解压文件。这一步需要等待十几秒。
2024-08-14 13:48:14
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原创 Jupyter 界面汉化
安装完成之后，再次启动jupyter，就能看到中文包了。在我们安装完Jupyter，启动，发现界面是全英文。其实在设置也没有中文包，此时我们就需要安装汉化包。
2024-06-12 17:03:42
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原创 Jupyter notebook 更改默认文件夹
如果找不到这行代码可以使用记事本的查找功能，或者复制到wps查找，大概在第几行就清楚了。这段命令可以生成jupyter的配置文件，并且显示路径。保存，重启jupyter，发现项目目录已经改变。找到配置文件，使用记事本打开。去掉#，在‘’当中填写目录。
2024-06-12 16:59:19
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原创 绘制GPS轨迹图使用matlibplot
安装matlibplot：pip install matlibplot。这里使用到matlibplot包和cartopy包。
2024-04-19 13:15:29
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原创 通过手写数字识别理解神经网络的结构
本文为学习笔记，将从手写数字识别入手介绍神经网络是如何进行学习的，以及学习完的神经网络是如何识别数字的。下面是一个28*28像素的图片。28*28=784，对应到神经网络中就有784个输入，而数字有0-9一共十种，对应10个输出。下图是神经网络的结构，可见第一层是输入层，最后一层是输出层，中间的这部分统称为隐藏层。
2024-03-09 19:18:03
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原创 【Fortran学习笔记4】--子程序和函数
写程序时候，可以把一段经常使用的、具有特定功能的程序代码独立处理爱，封装成子程序，以后只需要使用call调用就可以执行这一程序。在Fortran中，子程序内部变量可以影响局部变量的，可以用intent声明参数只是可读的。在函数中定义一个进入口，调用该进入口，则程序会从该入口处开始执行，而跳过在该点之前的代码。自定义程序的也需要调用才能执行，也可以独立声明，但是和子程序有两点不同。在Fortran的递归中， 输入和输出是分开的。也可以简单定义函数，此时无需调用。
2024-03-09 15:16:58
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原创 【Fortran学习笔记3】--数组
a，b，c维数和形状一样，把比较结果赋值给a。与其他语言不同的是，Fortran的默认索引是从1开始的，但是我们可以指定范围。⑦a=sin(b)！与其它语言不同，Fortran的数组的纵向排列的。数组b中的元素同位置赋值给a。数组a中的每个元素赋值5。只取a中小于3的值，将值同位置赋值给b。
2024-03-09 14:30:13
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原创 【Fortran学习笔记1】--程序基本结构与数据类型
Fortran = Formala+Translator，称为公式翻译器其广泛应用于数值计算领域，在气象和海洋等领域主要用于数值模式的开发和优化。数值模拟：用计算机对数学物理模型数值计算求解，进行可视化分析，达到对问题的研究目的。公式翻译器：把数学物理模型中的公式变成计算机能理解的语言，以此来求解问题。
2024-03-04 16:44:07
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原创 Fortran安装——VS+Inter oneapi
查阅许多网上的博客，大同小异，以下是经过我验证可性且较为简答的Fortran安装方法。
2024-03-01 22:05:57
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原创 在哥白尼海洋网站下载洋流数据
点击海洋数据分析和预测 ，注意，这里只能下载2020年1月以来的数据，在2020年1月之前的数据将无法下载。首页这个地方可以过滤数据，选择需要的时间范围，需要的参数。选择合适的数据集，在这个数据集可以下载1993-2021.6的海洋数据，基本满足要求。点击第三个库，全球海洋再分析，在这里可以下砸1993年以来的数据。每小时数据，本人需要2019年的数据，故寻找其他下载方式。这个数据集中满足所需的条件，而且文件大小也不会超出范围。由于本人下载的数据过大，无法下载，尝试其它方法。点击下载按钮，下载数据。
2024-02-25 20:09:05
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原创 win10系统中，为双显示器设置不同的壁纸
如图，我的计算机装有两台电脑，一台主屏幕横屏显示，另一条是副屏竖屏显示。由于两台显示器分辨率不一样，设置相同的壁纸看起来不协调。如何为副屏设置壁纸？选择壁纸，右击鼠标，选择为监视器2设置，就可以为副屏设置桌面壁纸了。如此一来，两台显示器就能拥有不一样的壁纸了。选中喜欢的壁纸，可以提前添加不同分辨率的壁纸到当前壁纸库中。鼠标右击，点开个性化。
2024-01-04 10:37:15
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原创 从哥白尼下载海洋风场数据
下载格式选择NetCDF-3 (experimental, not recommended)，因为是做实验用。台湾海峡的经纬度范围大约在26-22,117-121。其中，哥白尼网页提供了其它下载方式，使用API进行下载。点击下载就可以现在nc格式的风场数据。然后SubmitForm就可以啦。点击1950年以来每小时的数据。选择风场u方向和v方向数据。之后到我们请求查看进程。点击Datasets。点击download。
2023-12-27 20:36:52
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原创 在pytorch环境安装jupyter
我们之前已经在conda中创建并安装了pytorch虚拟环境，但是启用jupyter时候还是现在无torch。这是因为我们是在虚拟环境pytorch中安装的pytorch，conda默认是在base中运行的，这有两种解决办法。可以看到在pytorch环境中是没有相关的那些包的，我们仅需安装jupyter所需的包就可以运行我们的jupyter。使用命令->conda install nb_conda 来安装jupyter所需的包。安装完成后，->jupyter notebook 启动jupyter。
2023-12-25 17:11:49
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原创 GTX1050 pytorch安装
这里可以选择版本，网站会自动生成对应版本的安装命令，网上博主可能说需要查看自己显卡对应的cuda型号，然而事实证明，不需要，直接命令复制粘贴就行了。在命令行输入nvidia-smi，就可以看到对应cuda版本，只要安装cuda不要超过这个版本就可以。由于我电脑安装的是python3.8，上网查阅python3.8对应的Anaconda版本。安装完成之后，打开Anaconda Prompt命令框。显示为True，说明我们的pytorch安装成功。输入命令，稍等片刻完成虚拟环境的创建。
2023-12-18 22:16:11
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原创 人工神经网络和机器学习的基本原理
隐藏层：因为不直接体现在输入与输出上，所以叫做隐藏层。所有中间层都是隐藏层。用隐藏层来找到最佳拟合函数，越复杂的问题需要隐藏层的层数和每一层神经元的个数也就越多。线性操作：类似y=kx+b的操作，将图像上下左右平移成为线性操作。激活函数：接受到上关于一个神经元的输出，如果满意则激活此神经元。每个神经元接受输入，通过带权重的连接进行传递，将总输入信号与神经元的阈值进行比较，最后通过激活函数处理确定是否激活损失函数：最后拟合的y与真实值有一定差距，这就需要损失函数来表示这个差距，通常用均方误差来表示。
2023-11-28 10:34:04
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原创 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models-斯坦福
5、Results。
2023-11-23 17:07:17
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原创 【RNN】使用循环神经网络进行温度预测
使用generator函数来实例化三个生成器，一个用于训练、验证、测试。每个生成器分别读取原始数据的不同时间段。训练生成器读取前200000个时间步，验证生成器读取 随后的100000个实践部，测试生成器读取剩下的时间步。7、生成时间序列样本及其目标的生成器。9、计算符合常识的基准方法的MAE。5、绘10天前的温度序列。
2023-11-23 12:48:08
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原创 RNN（循环神经网络）
实际上RNN是一类具有内部环的神经网络，在处理两个不同的独立序列之间，RNN状态会被重置，因此，你仍可以将一个序列看做是单个数据点，即网络的单个输入。LSTM（Long short term memory，长短时记忆网络），是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。对于这样的网络，如果想要处理数据点的序列或者时间序列则需要向网络同时展示整个序列，即将序列转换为单个数据点。小于1,在连续不断的连乘中，将不可避免的导致整体导数无限趋近于0。
2023-11-17 20:19:56
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原创 【Python】Excel表格批量重命名
这里有一堆无序的Excel，现在我们使用Python程序对它批量重命名。遍历每个文件，重新更改日期。读取文件夹下所有的文件。
2023-11-13 22:53:26
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原创 【python】生成包含20个随机整数的元组，并前十个数按升序排列，后十个数按降序排列
.生成包含20个随机整数的元组，并前十个数按升序排列，后十个数按降序排列。 代码： 正在上传…重新上传取消 执行结果截图： 正在上传…重新上传取消
2023-11-13 22:38:50
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空空如也
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