动手学深度学习第二版第16页

Web前端开发技术第二版课后上机题（第四章）

前端开发技术第二版第四章课后上机题答案，代码加图。代码：Document<fontface

ASDFGHjilp·2023-10-27 21:07

山居秋暝第二版

孩子们。我们就是农村的孩子，身边的美你有发现吗？下雨后的屋前门后是怎样的风光？谁来说说，自己的独特发现呢？是呀，早在1000多年前，伟大诗人王维就在自己生活的山村。因为自己的所见所闻写下来，山居秋暝，今天我们就在诗人王维的笔下。一起去领略山村的美好风光。请孩子们和老师一起书空名字，日字旁家冥想的名，那日字旁大多都和时间和太阳有关系，所以名是什么意思呢？对的，明是日落时分天色将晚的意思，你怎么知道的

雪秀_728f·2023-10-27 16:22

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.6 自注意力和位置编码

在注意力机制中，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为自注意力（self-attention），也被称为内部注意力（intra-attention）。本节将使用自注意力进行序列编码，以及使用序列的顺序作为补充信息。importmathimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l10.6

AncilunKiang·2023-10-27 14:58

高中奥数 2021-08-11

2021-08-11-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷平面几何范端喜邓博文图形的全等与相似P005例7）图1如图,设是锐角的边上一点,以线段为直径的圆分别交直线、于点、(异于点、),以线段为直径的圆分别交直线

天目春辉·2023-10-27 02:21

嵌入式Linux应用程序开发（第二版文件I/O编程）

嵌入式Linux应用程序开发（第二版文件I/O编程）1.例题：基本功能：从源文件复制到目标文件#include#include#include#include#include#include#defineBUFFER_SIZE1024

848698119·2023-10-27 01:24

动手学深度学习—批量规范化（代码详解）

批量规范化1.训练深层网络2.批量规范化层2.1全连接层2.2卷积层3.从零实现批量规范化层4.使用批量规范化层的LeNet批量规范化（batchnormalization），可持续加速深层网络的收敛速度。1.训练深层网络数据预处理的方式通常会对最终结果产生巨大影响。对于典型的多层感知机或卷积神经网络。训练时，中间层中的变量（例如，多层感知机中的仿射变换输出）可能具有更广的变化范围。更深层的网络很

緈福的街口·2023-10-26 22:28

一只蹦跶的小蹦跶·2023-10-26 21:14

【GAMES104】现代游戏引擎笔记目录（更新中……）

笔记将结合课程内容和参考书《游戏引擎架构第二版》书写，并将在直播之后的两个工作日内更新。

什么战吕布·2023-10-26 17:08

吴军数学之美第二版学习笔记1

第一章文字和语言vs数字和信息一、概念和主题1，通信的原理2，信息传播的模型信息源--->信道--->接收者3，信源编码4，最短编码5，解码的规则和语法6，聚类7，校验位8，双鱼对照文本9，语料库和机器翻译10，多义性和利用上下文消除奇异性二、延伸阅读1，《浪潮之巅》2，《亚尼的死者之书》3，罗塞塔石碑4，《从一到无穷大》三、备注1，要弄清楚一个多义字在特定环境下表示的意思，可以依靠上下文。2，任

汤普森·2023-10-26 10:11

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.4 Bahdanau注意力

10.4.1模型Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力集中的输出来实现的。新的基于注意力的模型与9.7节中的模型相同，只不过9.7节中的上下文变量c\boldsymbol{c}c在任何解码时间步t′\boldsymbol{t'}t′都会被ct′

AncilunKiang·2023-10-26 08:41

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数

上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction）。后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图：用数学语言描述为：f(q,(k1,v1),…,(km,vm))=∑i=1mα(q,ki)vi∈Rvf(\bol

AncilunKiang·2023-10-26 08:00

工具方法篇统计过程控制SPC 第2部分

工具方法篇统计过程控制SPC第2部分有感于很多公司对SPC应用中的一些误解和难点，本篇文章主要以第二版《统计过程控制SPC参考手册》第一章的内容为基础讲解SPC，力求将SPC内容简单化和通俗化，既可以当作通俗的

质量管理之行·2023-10-26 02:54

2020/04/09周检视的（第九周）

三、效能小组群共读《吃掉那只青蛙》第二版，前面读的第三版，第二版还没有读只读了几章。四、财富21天财商训练营没有跟上节奏，有点焦虑。五、休闲休闲时间就是看书，打扫卫生，放松的一天。

刘艳888·2023-10-26 02:21

详细配置Anaconda3 Pytorch2.x TensorFlow2.12 Jupyter 环境（最新更新 23年8月22日）

目录1、前言1.12021年09月29日更新第一版配置1.22021年12月26日更新第二版配置1.32022年03月05日更新第三版配置1.42022年04月16日更新第四版配置1.52022年04月

从零开始的计科搬砖猫·2023-10-26 01:45

jquery页面跳转带cookie_搭建谷歌浏览器无头模式抓取页面服务，laravel>php>python>docker...

weixin_39719127·2023-10-25 23:49

IDA脚本一页纸（IDC+IDAPython）-示例版

查找和标记函数参数2.IDAPython示例脚本1：枚举函数3.参考IDA的脚本主要有2种语法，一种类似于C语言（高版本更接近C++）的IDC，一种支持python的IDAPython疑问：《IDAPro权威指南第二版

磨刀砍柴Debug·2023-10-25 20:01

读书笔记：Effective C++ 3.0版2005年Scott Meyers ： 55条建议

EffectiveC++第一版大约在1990年，第二版1997年，第三版2005年。第四版变了名字，因为c++11、c++14变更较大，c++17、c++23对应的似乎还没有。

御风@户外·2023-10-25 10:42

高中奥数 2021-07-29

2021-07-28-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷数论余红兵几个著名的数论定理P045例1）设是给定的素数.证明:数列中有无穷多个项被整除.证明时结论显然成立.设,则由费马小定理得,从而对任意正整数有

天目春辉·2023-10-25 07:32

动手学深度学习—含并行连结的网络GoogLeNet（代码详解）

目录1.Inception块3.GoogLeNet模型3.训练模型GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进，并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中获得了不错的效果。1.Inception块GoogLeNet论文解决了多大的卷积核最合适的问题。Inception块可以说是“集百家之长”，它由四条并行路径组成，不同的路径提取不同的信息在通道合并层进行合并。Inc

緈福的街口·2023-10-25 00:08

2020-05-18 oracle安装

一、准备环境1、使用系统windows72、oracle11g第二版二、下载网站1、推荐官网：www.oracle.com1.png2、windows（X32）位和windows（X64）位根据系统位数的不同

墨菲_1f5d·2023-10-24 22:46

VBS基础教程（第二版）

※[转帖]VBS基础教程◎Vbs脚本编程简明教程之一—为什么要使用Vbs？在Windows中，学习计算机操作也许很简单，但是很多计算机工作是重复性劳动，例如你每周也许需要对一些计算机文件进行复制、粘贴、改名、删除，也许你每天启动计算机第一件事情就是打开WORD，切换到你喜爱的输入法进行文本编辑，同时还要播放优美的音乐给工作创造一个舒心的环境，当然也有可能你经常需要对文本中的某些数据进行整理，把各式

fhfanxin·2023-10-24 21:29

动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。如果在过程的早期使用全连接层，可能会完全放弃表征的空间结构。而NiN（网络中的网络）提供了一个非常简单的解决方案：在每个像素的通道上分别使用多层感知机。1.NiN块卷积层的输入和输出由四维张量组成（样本，通道，高度，宽度）全连接层的输入和输出通常是二维张量（

緈福的街口·2023-10-24 20:55

编程书籍目录(持续更新中)

目录(持续更新中)《C++PrimerPlus》(第六版)《CPrimerPlus》(第五版)《鸟哥的Linux私房菜》《精通Oracle10gPL/SQL编程》《UNIX环境高级编程》(第二版)《UNIX

Chiang木·2023-10-24 20:32

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示

10.1.1生物学中的注意力提示“美国心理学之父”威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架：非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性自主性提示：受到了认知和意识的控制10.1.2查询、键和值注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示在注意力机制的背景下：自主性提示被称为查询（query）。给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚（attentionpooli

AncilunKiang·2023-10-24 17:30

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。10.2.1生成数据集根据下面的非线性函数生成一个人工数据集，其中噪声项ϵ\epsilonϵ服从均值为0，标准差为0.5的正态分布：yi=2sin⁡xi+xi0.8+ϵ\bolds

AncilunKiang·2023-10-24 17:26

Effective C++ 第二版

r00tk1t二进制安全|Web安全|伪装成程序员的菜鸡博客首页所有文章标签mailgithubzhihuweiboQQSEHoverwritealgorithmbrowserchromechrome-sandboxcppcpp-primercpp-templatesdllhookingexploitglibcglibc-heaplinuxlinux-kernelmmapnovicephppool

cxrot·2023-10-24 14:07

详解Bowtie2的比对Summary

Bowtie的中文意思是：领结，蝴蝶结Bowtie2是比对软件Bowtie的第二版本，主要改进了支持gap比对。

苏牧传媒·2023-10-24 14:19

动手学深度学习之如何理解param.grad / batch_size（详细讲解）

defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad():#被该语句wra起来的部分将不会跟踪梯度forparaminparams:param-=lr*param.grad/batch_sizeparam.grad.zero_()这个问题我看到论坛也有人在问，但是大神回答说自己跑一遍代码就会了，我想这个东西只可意会，

我有明珠一颗·2023-10-24 07:12

事件日志｜过犹不及，适可而止

一、事件1.冥想15分钟2.握力棒50个3.小燕飞3组，一组30个4.开车游上海7个小时5.在家吃火锅，之后又去超市转了一圈6.听了4节“人生最重要的一课（第二版）”7.制作第二节《学习的真相》文字版二

龙航007·2023-10-24 04:01

2020年下半年系统集成项目管理工程师上午试题解析（二）

第二版[email protected]出题概率：★★★★分类：3.1云计算22、研究计算机怎样模

跬步郎·2023-10-24 02:35

c++以exception_ptr传递异常

这是我在c++标准库(第二版)中看见的一个知识点,感觉很有意思,故记录自C++11起，C++标准库提供一个能力：将异常存储于类型为exception_ptr的对象中，稍后才在其他情境（context）中处理它们

@新法·2023-10-23 22:38

JVM完整笔记

若你看完该课程可以看下面几个参看书进一步深入了解JVM深入理解Java虚拟机（第二版）实战Java虚拟机深入JAVA虚拟机第二版这三本参考书的pdf版本已经放在下面的网盘中(只限个人看)链接：https

孤叶飘落·2023-10-23 18:10

用C++实现生产者-消费者问题模型

二、代码的实现1.最初始的代码(1).一些废话：2.第二版（1）一些废话：（2）循环队列：（3）多线程编程（4）lambda表达式与condition_variable：（5）类中的index、in与out3

纪念曾经的它·2023-10-23 08:50

动手学深度学习-准备工作-利用WSL2安装Ubuntu系统并搭建深度学习环境

目录1.WSL2安装Ubuntu系统1.1打开启用或关闭Windows功能1.2下载ubuntu1.3更新内核2.深度学习环境搭建2.1安装miniconda2.1.1创建虚拟环境2.1.2激活环境2.2安装英伟达驱动2.3安装pytorch测试是否安装成功2.4安装cuda配置环境变量2.5安装cudnn3.安装d2l软件包1.WSL2安装Ubuntu系统1.1打开启用或关闭Windows功能将

库行僧·2023-10-22 19:14

经典珍藏Plus：癌症的标志（2）

HallmarksofCancer:TheNextGeneration间隔10年，第二版的肿瘤总体论发表在Cell杂志，与上一版相比，在保留肿瘤六个获得性特征的前提下，引入了四个新的特征，分别是：能量代谢异常

概普生信·2023-10-22 19:25

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索

本节将介绍几大：贪心搜索（greedysearch）策略穷举搜索（exhaustivesearch）束搜索（beamsearch）9.8.1贪心搜索贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步t′t't′，都从Y\boldsymbol{Y}Y中找到具有最高条件概率的词元，即：yt′=arg⁡max⁡y∈YP(y∣y1,…,yt−1,c)y_{t'}=\mathop{\arg\max}\

AncilunKiang·2023-10-22 17:37

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）

循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。要点：“”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停止预测。“”表示序列开始词元，它是解码器的输入序列的第一个词元。使用循环神经网络编码器最终的隐状态来初始化解码器的隐

AncilunKiang·2023-10-22 17:36

DelayQueue实现Java延时任务

这块来实现一开始我以为就是定时任务，深入了解了之后发现并不是，官方名称应该叫延时任务，到时间之后执行传过来的回调函数这个功能我一共前前后后写了三版，写完第三版之后回头看第一版写的，简直就是****（脏话）第二版是采用多线程轮询机制实现的但是针对到时并发执行有很大问题虽然实际项目中还没有达到高

weixin_34115824·2023-10-22 16:22

高中奥数 2021-08-19

2021-08-19-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷平面几何范端喜邓博文三角形中的几个重要定理及其应用P013例01）如图,是边上一点且不为中点,、是延长线上不同的两点,与交于点,与交于点,

天目春辉·2023-10-22 05:28

系统集成项目管理工程师备考资料（口袋应试第二版）16

12.沟通/干系人管理口袋应试：第12章沟通/干系人管理中，从历年的考题来看，考点比较散乱，需要大家必须掌握的内容还真不多。其中：权利/利益方格、识别干系人所使用的工具和技术是出现概率比较大的，另外，教材第一版中的沟通方式的优缺点以前考的比较多，教材改版后没出现过，不过大家如果有时间还是了解一下。12.1沟通的基本概念12.1.2沟通的方式在进行沟通过程中，要根据沟通目标、参与者的特点选择适合的沟

跬步郎·2023-10-22 05:52

我收集的PDF电子书

（第1版）实现领域驱动设计领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道人月神话算法算法基础-打开算法之门Android疯狂Android讲义（第3版）AndroidStudio开发实战-从零基础到APP上线（第二版

niunan·2023-10-22 03:32

跟我一起学jQuery——第一集

《锋利的JQuery》第二版阅读笔记-第一章jQuery对象和DOM对象想学习jQuery，首先要学会区分jQuery对象和DOM对象。1）jQuery对象是用jQuery类库的选择器获得的对象。

阿墨呦·2023-10-21 23:09

C++11新特性

它取代第二版标准ISO/IEC1488

Answer-3·2023-10-21 23:27

动手学深度学习—使用块的网络VGG（代码详解）

目录1.VGG块2.VGG网络3.训练模型1.VGG块经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：1.带填充以保持分辨率的卷积层；2.非线性激活函数，如ReLU；3.汇聚层，如最大汇聚层。定义网络块，便于我们重复构建某些网络架构，不仅利于代码编写与阅读也利于后面参数的优化"""定义了一个名为vgg_block的函数来实现一个VGG块：1、卷积层的数量num_convs2、输入通道的数量in_c

緈福的街口·2023-10-21 19:56

读书笔记--＞强化学习--＞强化学习一些基本概念介绍

因为工作中涉及到强化学习知识，故开始利用闲暇时间学习，主要参考的书籍是RichardS.Sutton和AndrewG.Barto编写的ReinforcementLearning（第二版）。

村头陶员外·2023-10-21 16:37

AWK语言第二版第3章.探索性数据分析 3.1泰坦尼克号的沉没

这章也是第一版没有，第二版新增的。3.探索性数据分析上一章给出了一些个人使用的小脚本，通常是特制或专用的。

十八年后又是一条好汉·2023-10-21 10:39

《剑指offer第二版》题16：数值的整数次方

题目：实现函数doublePower(doublebase,intexponent)，求base的exponent次方。不得使用库函数，同时不需要考虑大数问题。解题思路最直接的解法就是base乘exponent次，考虑好边界值。publicstaticdoublepower(doublebase,intexponent){if(base==0&&exponent>1);result*=result

leilifengxingmw·2023-10-21 07:39

动手学深度学习(一)——逻辑回归(gluon)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！

SnailTyan·2023-10-21 06:15

高中奥数 2022-01-14

2022-01-14-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷数列与数学归纳法冯志刚周期数列P049例4）设是一个给定的大于1的正整数,数列定义如下,,,,而证明:数列中存在连续的项,它们都是的倍数.

天目春辉·2023-10-20 20:13

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构

为了处理这种长度可变的输入和输出，可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构：编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。9.6.1编码器编码器接口仅指定长度可变的序列作为编码器的输入X。代码实现需要由继承这个Encoder基类的模型完成

AncilunKiang·2023-10-20 16:08

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