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注意力机制:让AI拥有"黄金七秒记忆"的魔法–(点积注意力)注意⼒机制对于初学者来说有点难理解,我们⼀点⼀点地讲。现在先暂时忘记编码器、解码器、隐藏层和序列到序列这些概念。想象我们有两个张量x1和x2,我们希望⽤注意⼒机制把它俩给衔接起来,让x1看⼀看,x2有哪些特别值得关注的地⽅。具体来说,要得到x1对x2的点积注意⼒,我们可以按照以下步骤进⾏操作。(1)创建两个形状分别为(batch_size
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NLP常见面试题自然语言处理人工智能
在深度学习模型中,Normalization是一种极为重要的技巧,BatchNormalization(BN)和LayerNormalization(LN)是其中最为常用的两种方法。然而,二者在实际应用中有着明显的区别与联系,尤其在Transformer的Attention机制中,LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫
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1.读取数据分别构建训练集和测试集(验证集)DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮(批次)的大小,64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
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PytorchDataloadercode:torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论:在训练模型时,我们通常希望:以“mini-batch”方式传递样本,能够加速训练。每个epoch都shuffle数据,能够减少模型过拟合。使用Pyt
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- max_samples,batch_size,gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别
背太阳的牧羊人
模型微调batch机器学习人工智能
这三个参数都是控制训练数据如何被处理的,它们的作用和区别如下:1.max_samples(最大样本数)定义:限制每个数据集最多使用多少条数据。作用:控制总共参与训练的数据量,减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例:max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释:假设你的dataset里包含:identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
- scaled_dot_product_attention实现逻辑
凤梧长宜放眼量
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torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(query,key,value,attn_mask=None,dropout_p=0.0,is_causal=False,scale=None,enable_gqa=False)->Tensor:参数:query(Tensor)–Querytensor;shape(batch_size,...,hea
- 【eNSP实战】基本ACL实现网络安全
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拓扑图要求:PC3不允许访问其他PC和Server1PC2允许访问Server1服务器,不允许其他PC访问各设备IP配置如图所示,这里不做展示AR1接口vlan配置vlanbatch102030#interfaceVlanif10ipaddress192.168.1.254255.255.255.0#interfaceVlanif20ipaddress192.168.2.254255.255.25
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小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
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BatchNormalization理解BatchNormalization:批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理,这样能够加速网络的收敛,如下图所示,对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵,但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了(注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律,理论上是指整个训练
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//根据ID查询TselectById(Serializableid);//根据entity条件,查询一条记录TselectOne(@Param(Constants.WRAPPER)WrapperqueryWrapper);//查询(根据ID批量查询)ListselectBatchIds(@Param(Constants.COLLECTION)CollectionidList);//根据entit
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batch开发语言
一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数,它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。设计epoch时需要考虑以下因素:1.1数据集大小小数据集(例如几MB的文本数据):模型容易过拟合,因此epoch不宜过大(例如10-30)。可以使用早停(earlystoppi
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前言在Unity3D中,批处理(Batching)是优化渲染性能的核心手段,主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。以下是详细的优化策略与实践方法:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!一、DrawCall的基本概念DrawCall是CPU向GPU发起的一次渲染指令,每次调用都会触发GPU绘制一个物体。DrawCall过多会导致C
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一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
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- 用友U8销售出库单及序列号查询语句
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zikn_92
SQLSERVER用友U8SQL语句数据库语句数据库
--销售出库单查询SELECT'销售出库单'AS单据类型,a.cCodeAS单号,a.dDateAS日期,a.cMakerAS制单人,a.cHandlerAS审核人,a.dVeriDateAS审核日期,b.cInvCodeAS存货编码,b.iQuantityAS数量,b.cBatchAS批号,c.cInvSNAS序列号FROMrdrecord32aJOINrdrecords32bONa.ID=b.
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遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
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深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler(批量采样)└──IterableDataset(流式数
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VRRP+MSTP典型组网配置VRRP是一种容错协议,它保证当主机的下一跳路由器出现故障时,由另一台路由器来代替出现故障的路由器进行工作,从而保持网络通信的连续性和可靠性。MSTP:多生成树协议,通过生成多个生成树,来解决以太网环路问题。实验拓扑一、VLAN配置SW3配置sysw3uninenvlanbatch10203040interfacee0/0/3portlink-typeaccesspo
- crewai框架出现SSLError
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使用crewai框架(0.102.0)的时候,控制台突然会出现很多报错信息,但是并不影响程序的实际输出ERROR:opentelemetry.sdk.trace.export:ExceptionwhileexportingSpanbatch.Traceback(mostrecentcalllast):File"G:\ProgramData\anaconda3\envs\crewai_1002\li
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一、ES作为时序库的核心优势高写入性能通过BulkAPI支持批量插入/更新,优化吞吐量,适合流式数据(如监控指标、IoT设备数据)的高频写入。使用Logstash作为数据管道时,可通过调整pipeline.workers和batch.size进一步提升并发处理能力。高效的查询与分析倒排索引:对文本字段(如标签)的分词处理,支持快速多条件匹配(如tagslike‘%tag1%’ANDtagslike
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ApacheFlink详解:流处理与批处理的强大框架ApacheFlink是一个开源的流处理框架,旨在处理大规模数据流。Flink能够处理实时流数据和批处理数据,具有高吞吐量、低延迟、容错等特性。以下是对Flink的详细介绍:核心概念流与批处理:流处理(StreamProcessing):持续不断地处理实时生成的数据流。批处理(BatchProcessing):处理已经收集好的静态数据集。Data
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问题一:Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程,方便了下一层网络的训练过程,从而加速了网络的学习。不同batch的数据,由于加入了batchnorm,中间层的表现会更加稳定,输出值不会偏移太多。各层之间受之前层的影响降低,各层之间比较独立,有助于加速网络的学习。梯度爆炸和梯度消失现象也得到了一些缓解(我自己加上去的)。bat
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手写BatchNorm与LayerNorm:从原理到实现大家好,今天我们将手写实现BatchNormalization(BatchNorm,批归一化)和LayerNormalization(LayerNorm,层归一化)。通过手写实现,我们可以更深入地理解这两种归一化技术的原理和细节。本文将从原理、代码实现以及对比分析等方面,带大家彻底搞懂BatchNorm和LayerNorm!1.BatchNo
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我的输入图像数据暂时是750x750x3RGB图像.在通过网络运行后,我使用shape[batch_size,750,2]的logits进行损失计算.这是一个二进制分类–我这里有两个类,[0,1]在我的标签中(形状[batch_sizex750x750].这些进入损失函数,如下:defloss(logits,labels,num_classes):withtf.name_scope('lossmi
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
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linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
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http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
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