这JE是怎么了。这么的慢慢慢

最新推荐文章于 2023-09-13 14:53:57 发布
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zhanzhenguo
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大语言模型应用指南：机器学习的过程
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06-27 824
在过去的几年里,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,很大程度上要归功于大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的技术,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类编写的自然语言输出。随着计算能力的不断提高和海量数据的积累,训练大规模语言模型成为可能。这些模型在广泛的自然语言处理任务中表现出色,包括机器翻译、文本摘要、问答系统、内容生成等,展现出令人惊叹的语言理解和生成能力。
全球名校课程作业分享系列(6)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之神经网络细解与优化尝试
寒小阳
02-07 9983
课程作业原地址：CS231n Assignment 1 作业及整理：编写：@土豆 && @郭承坤 && @寒小阳 时间：2018年2月。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/79278882 待折腾的数据集 关于神经网络你起码应该知道的 所谓的前向传播 一个神经元的本事 强大的层状神经元 不废话了看代码
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是时候复习下 Webpack 了
zz_jesse的博客
09-29 324
点击上方关注前端技术江湖，一起学习，天天进步一直以为，我的Webpack就是复制粘贴的水平，而对Webpack的知识真的很模糊，甚至是纯小白。所以前段时间开始对Webpack进行比较系统...
【NLP】《Attention Is All You Need》的阅读笔记
让算法融入生活，改变生活！
05-14 1539
背景 在深度学习领域，如果你连Transformer都不知，那就太out了。现如今基于Transformer的模型，如Bert在NLP的下游的很多任务中都达到了sota。而这个Transformer就出自于这篇论文。虽然是2017年发表的，但是已经被称作是非常经典的论文了。下面继续像以往一样阅读，或者是原文的翻译吧。原文地址：Attention Is All You Need。在了解这个模型时也看到原文和译文的对照：https://yiyibooks.cn/yiyibooks/Attention_Is_Al
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IOS逆向之汇编基础
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原文出处学习汇编前你应该知道的知识 1、汇编需要什么工具和程序，到哪里下载？    目前阶段，汇编程序仅需要两个程序就够了。masm.exe,link.exe。 前者是编译程序，后者是链接程序。另外，为了验证和调试程序，还需要一个程序debug.exe，该程序由windows本身就提供。    将二者下载后，放到某一个目录中(任意目录都可以)，考虑到很多命令需要通过键盘敲入，所以建议你不要把文件放
什么是BIOS？
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什么是BIOS？w//计算机用户在使用计算机的过程中，都会接触到BIOS，它在计算机系统中起着非常重要的作用。nZD?BIOS，完整地说应该是ROM－BIOS，是只读存储器基本输入／输出系统的简写，它实际上是被固化到计算机中的一组程序，为计算机提供最低级的、最直接的硬件控制。准确地说，BIOS是硬件与软件程序之间的一个“转换器”或者说是接口(虽然它本身也只是一个程序)，负责解决硬件的即时需求，并按
我的Java开发学习之旅------>Java经典面试题
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从享受生活的角度上来说：“程序员并不是一种最好的职业，我认为两种人可以做程序员，第一，你不做程序员，你就没有什么工作可做，或者说是即使有可以做的工作但是你非常不愿意去做；第二，你非常痴迷和爱好程序，并且在这方面有一些天赋和优势。程序员的结局也是有两种：第一，默默退休，第二以程序员为起点或跳板，注意积累，跟对了好的老板或团队，找到和很好的搭档自己创业，成为IT金领和富翁。” 人们在时间面前是平等的
【渝粤题库】陕西师范大学200061语言学概论作业（高起本、专升本）
渝粤题库
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《语言学概论》 第一章 绪论 一、名词解释 语言 言语 小学 历史比较语言学 结构语言学 转换生成语言学 二、语言学研究的对象与任务 三、简论历史比较语言学以前的语言研究 四、谈谈社会语学的兴起及研究方法 第二章 语言形成、性质和功能 一、名词解释 摹声说 手势说 劳动叫喊说 思维的形式 思维的介质 简答 二、为什么说语言是人类最重要的交际工具 三、谈谈语言的思维功能 四、举例说明语言的认知功能 五、人类语言与动物语言的本质区别 六、人类语言交际过程分析 七、谈谈语言生成能力的无限性 第三章 语言符号 一、
计算机组成原理第四章--指令系统第二部分：基本的汇编语言和函数调用
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09-13 1618
本文详细地介绍了一些常用的基本汇编代码，以及其背后的硬件知识，包括函数调用栈的运行原理等，通过本文的学习可以对C++函数的调用理解达到一个新的境界。
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络（RNN）的数据驱动建模方法，旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模，并实现高精度的模型预测控制（MPC）。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间，通过递归神经网络学习系统的动态演化规律，构建可解释性强、计算效率高的线性化模型，进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现，涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节，具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题；②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计；③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制，同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证，深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
JE问题是什么
04-01
根据用户提供的引用[1]提到内存操作是汇编语言的核心，可能JE与内存错误有关，如“Jump if Equal”（汇编指令JE），但这是指令本身，不是问题。用户提到的引用中没有直接提到JE问题，所以可能需要进一步查找。 另外...
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