RNN综述第20页

21.【TypeScript 教程】索引类型

TypeScript索引类型下面是一个常见的JavaScript函数，实现从一个对象中选取指定属性，得到它们的属性值：functionpluck(o,names){returnnames.map(n=>

前端玖耀里·2024-01-22 20:44

Attention-based End-to-End Models for Small-Footprint Keyword Spotting基于注意的小脚印关键字点对点模型

编码器使用RNN将输入信号转换为高级表示。然后，注意力机制对编码器特征进行加权，并生成固定长度的向量。最后，通过线性变换和softmax函数，向量成为用于关键字检测的得分。

图灵与对话·2024-01-22 20:50

Unity 代码优化内存管理优化

可是还是有额外消耗而且有很多用携程来检测销毁预制体的操作也都放到Update方法里面解决了解决方案:放到Update方法里面去执行,协程能不用就不用还有:协程的yield一般都会用到这个yieldreturnnewWait

若风华浊世间·2024-01-22 19:57

Mybatis的sql模糊搜索参数里包含百分号（%）和下划线（-）

综述在使用LIKE关键字进行模糊查询时，“%”、“_”和“[]”单独出现时，会被认为是通配符。

沉_骁·2024-01-22 19:52

mysql中下划线转译_Mybatis的sql语句中下划线_，百分号%的转义处理---escape的作用【转】...

源地址：https://blog.csdn.net/yh869585771/article/details/80276437综述在使用LIKE关键字进行模糊查询时，“%”、“_”和“[]”单独出现时，会被认为是通配符

沈水逸闲·2024-01-22 19:21

架构师的36项修炼-01大型架构演进之路

第三部分是大型互联网系统架构演化过程，这个过程几乎包含了现在所有主要的互联网架构的考量点、技术方案、要解决的问题等，是整个互联网系统架构的一个综述，可以了解互联网架

机智阳·2024-01-22 18:36

OR36 链表的回文结构

一个从头开始出发一个从中间位置开始出发但是注意：链表个数可能是奇数或者偶数，需要注意中间节点的计算二、代码structListNode*reverseList(structListNode*head){if(head==NULL){returnNULL

乌龟跌倒·2024-01-22 18:24

206.反转链表（附带源码）

二、代码structListNode*reverseList(structListNode*head){if(head==NULL){returnNULL;}structListNode*prev=NULL

乌龟跌倒·2024-01-22 18:54

【AI】深度学习在编码中的应用（5）

一、基于RNN架构的方法基于RNN架构的方法定义：在分析/合成变换中，基于RNN（循环神经网络）架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据（如序列数据）中的模式、结构和依赖关系，并根据这些学习到的特征来进行分析或合成新的数据

giszz·2024-01-22 17:29

2022-09-19

党的十九大以来机关党建工作综述党的十九大以来，党中央一直在高度重视党内的机关建设，中央和国家机关在党和国家治理体系中处于特殊重要位置，也是推动党中央治国理政、管党治党决策部署贯彻落实的领导机关。

吴延辉·2024-01-22 16:25

python实现二分查找

defbinary_search(m_list,item):low=0high=len(m_list)-1whilelowguess:low=mid+1else:high=mid-1returnNonemy_list

潘多拉的面·2024-01-22 16:25

C语言中的递归过程和递归工作栈

递归过程和关联的递归工作堆栈的示例：'''c#includeintfactorial(intn){if(n==0)return1;elsereturnn*factorial(n-1);}intmain(

BlurryFace36549·2024-01-22 13:26

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸区域数据提取

综述我们在进行人脸识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据大多数是没有人脸区域标注标签的。

彧侠·2024-01-22 11:52

Transformer and Pretrain Language Models3-3

注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的，这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候，都可以直接关注到encoder端所有位置的信息，信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN

ringthebell·2024-01-22 10:33

2024基座模型的新综述速递！Training and Serving System of Foundation Models: A Comprehensive Survey

陈超帅·2024-01-22 10:01

【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章

阅读时间：2023-11-211介绍年份：2020作者：徐元超，曼尼托巴大学期刊：无引用量：无这篇文章是一篇技术报告，从递归神经网络（RNNs）引入到回声状态网络（ESNs）。

Better Bench·2024-01-22 09:00

力扣第 122 场双周赛解题报告 | 珂学家 | 脑筋急转弯 + 滑窗&反悔堆

的最小2个值可以部分排序，这样更快捷classSolution{publicintminimumCost(int[]nums){Arrays.sort(nums,1,nums.length);returnnums

珂朵莉MM·2024-01-22 09:26

节前市场谨慎，回调趋势下如何应对假期？ ——9.27期货复盘

今日复盘综述股指期货：周末除了美股涨幅较大外没有特别消息，对A股来说应该算双重利好了，只是这种利好对市场走势能有多大影响还要看周一结果。

期市狙击队·2024-01-22 08:47

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

从YOLOv1-v8YOLO综述改进点改进方向YOLOv1YOLO流程网格（grid）、锚点（anchors）、锚框（anchorboxes）交并比为什么把图像分割成n*n的格子呢？边界框的作用？

Debroon·2024-01-22 08:07

爱学习的羽·2024-01-22 07:35

基于双向长短期神经网络的客流量预测，基于bilstm的客流量预测

download.csdn.net/download/abc991835105/88768314效果图结果分析展望参考论文背影碳排放越来越受到重视，预测是一种比较难的预测，随机性比较大，长短期神经网络是一种改进党的RNN

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-22 07:59

链表中倒数第k个结点（附带源码）

structListNode*FindKthToTail(structListNode*pListHead,intk){//writecodehere//writecodehereif(k==0){returnNULL

乌龟跌倒·2024-01-22 07:17

RNN与NLP

为这个教程的笔记：RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础_哔哩哔哩_bilibili数据处理基础：不能用标量表示类别特征。可以用one-hot编码把一些类别特征变成数值向量。

ThreeS_tones·2024-01-22 06:40

临床蛋白组综述 | 如何利用蛋白组学技术进行癌症临床研究？

肿瘤基因组和转录组的分析现在已经成为发现新生物标记物的工具，但是蛋白质组表达的改变更可能反映肿瘤病理生理学的变化。过去，临床诊断依赖于基于抗体的检测策略，但这些方法有一定的局限性。质谱（MS）是一种强有力的方法，使人们越来越全面地了解蛋白质组的变化，从而推动个性化药物的发展。来自加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特公主癌症中心的研究人员在《ClinicalProteomics》杂志发表了基于MS的临床

尐尐呅·2024-01-22 04:38

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

RNN存在信息瓶颈的问题。注意力机制的核心就是在decoder的每一步，都把encoder的所有向量提供给decoder模型。具体的例子先获得encoder隐向量的一个注意力分数。

N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

LeetCode 第417题：太平洋大西洋水流问题

classSolution{publicList>pacificAtlantic(int[][]matrix){if(matrix.length==0||matrix[0].length==0){returnnewArra

放开那个BUG·2024-01-22 00:37

多分类综述笔记

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning[1]，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章

一只白海豹·2024-01-21 23:48

169. 多数元素

LeetCode169.多数元素classSolution{publicintmajorityElement(int[]nums){Arrays.sort(nums);returnnums[nums.length

踏遍三十六岸·2024-01-21 23:35

【学习笔记】-使用LSTM算法实现余额宝资金流入流出预测

LSTM、基于大规模历史数据预测、MSE数据来源：[天池大赛-资金流入流出预测-挑战Baseline]数据预处理：根据数据集进行数据预处理生成每日购入资金总量，最终传入的数据列表如下模型代码运行过程：RNN

Michelle F·2024-01-21 23:02

Exploring Visual Relationship for Image Captioning

ExploringVisualRelationshipforImageCaptioning论文地址时间：2018年Intro尽管当前存在很多CNN+RNN模型，还有一个未被充分研究的问题，即如何利用视觉关系来帮助

luputo·2024-01-21 21:34

小程序进阶学习（轮播图-补充截流，获取轮播图大小）

exportfunctionquerySelect(querySelect){returnnewPromise(resolve=>{console.log("第一次执行")constquery=wx.createSelectorQuery

冯运山·2024-01-21 21:30

落实综合性学习，搭建亲近古诗词的平台

【课堂反思】图片发自App图片发自App落实综合性学习，搭建亲近古诗词的平台一一综合性学习《古诗苑漫步》综述及课堂反思周国新4月11日下午。八3八4班教室。

舒心语文·2024-01-21 19:25

求解最长回文子串问题及Manacher算法

/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""暴力求解"""defLongpalindrome(src,slen):ifslen==0:returnNonei

JieFeiLau·2024-01-21 19:32

使用Promise封装axios请求和uni.request请求

请求为了方便前端开发者更加简单便捷的请求后端数据，特封装几种请求方式，希望对大家有所帮助1，通过newPromise封装axiso请求，代码如下//post请求exportconstpost=(url,data)=>{returnnewPromise

不忘初心ing·2024-01-21 18:49

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

简介Transformer模型抛弃了RNN、CNN作为序列学习的基本模型。循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了词在序列中的位置信息。

zwhdldz·2024-01-21 17:03

徐义红

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自AppGoodmornningeveryone,lamverygladtomakeaspeechhere!

草根_e1ed·2024-01-21 16:07

【论文解读】用于代码处理的语言模型综述

目录1.简要介绍2.代码处理的语言模型的评估3.通用语言模型4.用于代码处理的特定语言模型5.语言模型的代码特性6.软件开发中的LLM7.结论与挑战1.简要介绍在这项工作中，论文系统地回顾了在代码处理方面的最新进展，包括50个+模型，30个+评估任务和500个相关工作。论文将代码处理模型分解为由GPT家族表示的通用语言模型和专门预训练的代码模型，通常具有定制的目标。论文讨论了这些模型之间的关系和差

合合技术团队·2024-01-21 15:23

13 函数的进阶[python基础]

返回一个列表,其中包含对其执行函数时结果为真的所有元素*filter(func,seq)//通过参数2给filter函数一组内容,通过参数1把不需要的过滤掉deff(n)://判断给定的数是不是奇数returnn

乱弹琴给·2024-01-21 15:10

『珍藏版』Science综述丨肠道菌群如何影响社交行为

编译|咸姐责编|兮社交包括一系列复杂的互动行为，可以是合作的、中立的，也可以是对立的。社交可以促进互利的结果，如劳动分工、合作照顾和提高免疫力，当然社交也可以导致消极的结果，包括侵略和胁迫。在五彩缤纷的“动物王国”中，动物们表现出的社交能力是不同的：有些动物生活在高度社会化的合作团体中，如灵长类、白蚁和蜜蜂，而另外一些则趋于独居，如熊。1973年，KonradLorenz、NikoTinberge

致虚守静95·2024-01-21 15:47

1.1室内3D定位系统与技术综述

文献来源SesyukA,IoannouS,RaspopoulosM.ASurveyof3DIndoorLocalizationSystemsandTechnologies[J].Sensors,2022,22(23):9380.摘要由于全球导航卫星系统(GNSSs)通常在室内环境中失效，室内定位近年来引起了研究人员的极大兴趣。在过去的几十年里，已经有一些文献报道了一些试图解决室内定位问题的工作。然

weixin_42963026·2024-01-21 13:54

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

一.LSTM（长短时记忆网络）1.1基本介绍长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN

Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

UCLA最新《深度学习统计理论》综述，详述近似、训练动力学和生成模型

在这篇文章中，我们从三个角度回顾了神经网络的统计理论文献。在第一部分中，我们回顾了非参数框架下关于神经网络的过度风险（excessrisks）的研究成果，这些成果适用于回归或分类。这些结果依赖于神经网络的显式构造，采用了近似理论的工具，导致过度风险的收敛速度较快。通过这些构造，可以根据样本大小、数据维度和函数平滑度来表达网络的宽度和深度。然而，它们的底层分析仅适用于深度神经网络高度非凸景观中的全局

AI知识图谱大本营·2024-01-21 13:39

语音分离论文：Dual-Path RNN

论文标题：Dual-PathRNN:EffectiveLongSequenceModelingforTime-DomainSingle-ChannelSpeechSeparationDual-PathRNNIntroductionDual-PathRNN

maplesea7·2024-01-21 13:29

基于DPRNN的信号分离任务（科研小记）

1.背景：信号分离任务信号分离与重建任务在深度学习领域已经取得了长足进步。特别是在纯语音分离领域，深度聚类方法和置换不变训练方法为语音分离的起步夯实了基础。在传统的信号分离任务中，基于时频域的信号分离需要将信号进行短时傅里叶变换，将时域信号转换为时频域信号。因为时频域信号更易于提取语音特征，例如基于人耳听觉的特征MFCC等。同时，经过短时傅里叶变换的时频域信号容易通过逆傅里叶变换重建为时域信号。而

maplesea7·2024-01-21 13:29

c#之函数

classProgram{staticintSum(int[]array){intnum=0;for(inti=0;irnnum

金字塔端的蜗牛·2024-01-21 13:49

知识图谱技术综述：构建智能信息网络的关键元素

目录前言1知识图谱表示：有向标记图1.1节点表示1.2边的表示1.3知识图谱的动态性2知识图谱存储与查询：图数据存储2.1关系图存储技术2.2图查询语言2.3数据存储的优化3知识抽取：从多结构数据中抽取知识3.1概念抽取3.2实体识别3.3关系抽取3.4事件抽取4知识融合：多源数据的统一命名空间4.1实体对齐4.2本体映射4.3概念匹配5知识推理：基于符号和图结构的推理5.1基于符号的推理5.2基

cooldream2009·2024-01-21 12:12

Flutter 综述

Flutter综述1介绍1.1概述1.2重要节点1.3移动开发中三种跨平台框架技术对比1.4flutter技术栈1.5IDE1.6Dart语言1.7应用1.8框架2Flutter的主要组成部分3资料书籍

worthsen·2024-01-21 11:02

抱歉，请马上放弃短线操作中的这个危险动作

请马上放弃短线操作中的这个危险动作盘面综述：今天三大指数继续翻绿，盘中也曾一度在军工，燃气和以软件为首的科技板块带动下出现反弹。但市场无信心，无量能，随后还是只能选择回落。

张军的股评·2024-01-21 11:57

如何使用callable和future创建异步任务？在Java中如何管理依赖？

以下是一个简单的例子：importconcurrent.futures#定义一个可调用对象（Callable）deflong_running_task(n):returnn*n#创建一个线程池执行器withconcurrent.futures.ThreadPoolExecutor

WangYaolove1314·2024-01-21 11:25

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的卓越能力而受到广泛关注。GRU（门控循环单元）作为RNN的一种变体，以其在捕捉时间序列长距离依赖关系方面的高效性而备受推崇。

沅_Yuan·2024-01-21 10:42

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