RNN综述

GPT2 & GPT3

whatisprompt综述1.Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessing
AI-智能·2024-01-17 11:29

Ribbon负载均衡

实现可以修改负载均衡规则，有两种方式：代码方式：在xxxxservice中的xxxxApplication类中，定义一个新的IRule：@BeanpublicIRulerandomRule(){returnnewRandomRule
KYGALYX·2024-01-17 10:44

edp协议详解

1综述eDP(EmbeddedDisplayPort)是数字显示技术领域的标准协议，其创始者为视频电子标准协会（VESA），创始成员包括戴尔、惠普、三星、飞利浦以及英伟达等。
每天学习一个知识点·2024-01-17 10:09

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导
夕小瑶·2024-01-17 10:14

houdini rnn

1.3.RNN模型_哔哩哔哩_bilibili此公式来自于吴恩达P1.3视频按公式推测rnn内部结构,如有错误，敬请指正
qq_39239990·2024-01-17 07:35

Java重修第八天—枚举和泛型

定义一个简单的枚举如下：publicenumA{//注意：枚举类的第一行必须罗列枚举对象名称X,Y,Z;//其他行可以写类相关的数据privateStringname;publicStringgetName(){returnname
兜兜转转m·2024-01-17 07:34

LeetCode 41 缺失的第一个正数

示例1：输入：nums=[1,2,0]输出：3示例2：输入：nums=[3,4,-1,1]输出：2示例3：输入：nums=[7,8,9,11,12]输出：1提示：10){returni+1;}}returnn
Ethan-running·2024-01-17 06:52

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

参考博客文章目录（1）导入所需要的包（2）读取数据并展示（3）数据预处理（4）划分训练集和测试集（5）构建RNN回归模型（6）构造训练函数（7）对整个数据集进行预测（8）可视化展示（9）MSE为评价指标
heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

质数练习：比如输入的数字为100，求100 以内的质数的个数（除了1和本身都除不尽）

==0){num++;}}returnnum;};console.log(getPrimeNumber(1
Tongfront·2024-01-17 06:11

day2·算法-快乐数-有效三角形个数

快乐数0){inta=x%10;x=x/10;num+=pow(a,2);}returnnum;}boolisHappy(intn){intk=7;while(k>0){n=key(n);if(n==1
GUNDAM.·2024-01-17 04:20

Self-Attention

前置知识：RNN，Attention机制在一般任务的Encoder-Decoder框架中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target
惊雲浅谈天·2024-01-17 03:23

去掉字符串中的重复元素的多种方法

deffunc(arg):lst=[]forelementinarg:ifnotelementinlst:lst.append(element)else:continueNst=''.join(lst)returnNst
Mlotjve·2024-01-17 02:07

【技术综述】人脸年龄估计研究现状

文章首发于微信公众号《与有三学AI》【技术综述】人脸年龄估计研究现状今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术，年龄特征作为人类的一种重要生物特征，计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢？
城市中迷途小书童·2024-01-17 01:03

对比递归和循环来实现n的阶乘来更深入了解递归

intmain(){intsum=1;for(inti=1;iusingnamespacestd;intn=5;intfun(intn){if(n==0||n==1){return1;}//递归出口returnn
9677·2024-01-17 01:27

炼钢-连铸生产动态调度模型(加启发式算法步骤)

《炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法》——刘光航《钢铁生产动态调度理论研究与工程应用综述》——常春光《炼钢-连铸混合优化调度方法及应用(博士学位论文)》——王秀英首先整理一下看过的文献资料，关于动态调度研究方法应该可以分为四类
Han-torch·2024-01-17 01:49

LeetCode刷题：面试题 02.01. 移除重复节点

接口的特点，不能存储重复的值解题代码：classSolution{publicListNoderemoveDuplicateNodes(ListNodehead){if(head==null){returnnull
一般般的每日刷题·2024-01-17 00:12

六级写作三段式结构（说明文、议论文、书信写作）

首段:综述(引出话题)中间段第一个论点:（主题句、论据）第二个论点:（主题句、论据）论点最好在2-3个末端:总结全文、前后呼应一、开篇句型（看句型）可以先提问或名言或现象法引出问题，再用比较对立说有些人是怎么看的
LIGFN·2024-01-17 00:18

js异步请求接口\模拟异步封装

exportconstgetCameraList=params=>request.post('/api/fms/video/list',params)constgetDeviceList=()=>{returnnewPromise
WFF的赵本山·2024-01-16 23:40

基于学习的机械臂抓取研究综述

1.基于学习的机械臂抓取研究综述Kleeberger,K.,Bormann,R.,Kraus,W.etal.ASurveyonLearning-BasedRoboticGrasping.CurrRobotRep1,239
小帅吖·2024-01-16 22:24

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究（课程综述）

缓解大语言模型（LLM）幻觉的可行方法探究转载请标明出处，抄袭摘要：2022年11月OpenAI推出能够进行多场景对话的大语言模型ChatGPT，ChatGPT凭借大规模的训练参数、海量的训练数据及强化学习人类反馈在语义理解、语言生成、机器翻译、知识科普、程序编辑等多个方面获得了巨大成功，引发了新的技术浪潮。但由于模型训练数据缺乏时效性、领域知识不足，以及训练架构存在缺陷、复杂推理能力不足等问题导
wavehaha·2024-01-16 21:30

学习随笔笔记（未整理）

[dbopen])returnN
weixin_30455067·2024-01-16 21:20

注意力机制在神经网络中的作用与影响

目录前言1注意力机制与信息瓶颈问题1.1信息瓶颈问题的本质1.2RNN模型引入注意力机制1.3注意力机制的作用2解决梯度消失问题2.1传统RNN结构中的梯度消失难题2.2注意力机制对梯度消失问题的缓解2.3
cooldream2009·2024-01-16 19:49

yarn安装

安装yarnnpminstall-gyarn使用yarn安装全部的包yarn安装某个包yarnadd包名安装某个开发环境的包yarnadd包名--dev全局安装yarnglobaladd包名yarnglobalbin
dmengmeng·2024-01-16 18:40

2022本科 计算机安全

2022年春计算机安全期末复习目录第一章计算机安全综述1.1安全的含义、概念与安全威胁1.2计算机安全的威胁★1.3CIA三元组目标——计算机安全的目标1.4可信计算机系统评价准则（TCSEC桔皮书）通用安全评价准则
罐藏·2024-01-16 15:34

易基因：表观遗传学和表观转录组修饰在植物金属和准金属暴露中的作用 | 抗逆综述

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。非必需金属（non-essentialmetal）和准金属（metalloid，也称类金属）对土壤的污染是全球许多地区面临的严重问题。这些非必需金属和准金属对影响作物产量和人类健康的所有生物体均有毒性。作物暴露于高浓度的这些金属中会导致矿物质稳态失调、光合作用效率降低、细胞分裂抑制、氧化应激、基因毒性影响，以及随后的生长阻碍。植物可以激
易基因科技·2024-01-16 13:53

易基因： RNA m7G甲基化修饰的生物学功能及其在癌症中的作用｜综述

本文综述了m7G的检测技术、分布、生物学功能和调控因子的最新研究进展，还总结了m7G修饰与癌症发展、耐药性和肿瘤微环境之间的关系，并讨论
易基因科技·2024-01-16 13:51

Kotlin Coroutine suspend 原理解析

同步操作假如我们有这样一个需求:funchildFun1():Int{return10}funchildFun2():Int{return20}funchildFun3(num1:Int,num2:Int):Int{returnnum1
wo883721·2024-01-16 12:06

web前端第二次作业

input)letsum=0if(number2,使用递归计算1~100的和效果运行图：代码：使用递归计算1~100的和functionsum1(num){if(num===1)return1returnnum
焱文819·2024-01-16 12:59

医学图像配准综述之研究趋势和未来发展2019-09-23

6、研究趋势和未来发展在这一部分中，我们总结了深度学习医学图像配准的研究现状和未来发展方向。如图2所示，一些研究趋势已经出现。首先，基于深度学习的医学图像配准在一般应用中似乎遵循着深度学习再医学图像分析中的趋势。其次，无监督变换估计方法最近越来越受到研究领域的重视。此外，基于深度学习的方法始终优于基于传统优化的方法[93]。根据观察到的研究趋势，我们推测以下的研究方向将会在研究领域受到更多的关注。
一只大南瓜·2024-01-16 11:30

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。
吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

超详细手把手教你四种方案彻底解决MAC npm install -g 报错permission denied

在日常开发过程中，我们使用MAC执行npminstall-g下载安装包的时候，经常会遇到如下报错：permissiondenied报错详情xxx@CN_C02xxxxx6M~%npminstall-gyarnnpmERR
tangdou369098655·2024-01-16 09:05

Python代码整洁之道：使用异常来代替无意义的返回值

defread_lines_for_python(filename,filetype):ifnotfilenameorfiletypenotin("txt","html"):returnNonelines
白日与明月·2024-01-16 09:26

LLM之幻觉（二）：大语言模型LLM幻觉缓减技术综述

LLM幻觉缓减技术分为两大主流，梯度方法和非梯度方法。梯度方法是指对基本LLM进行微调；而非梯度方法主要是在推理时使用Prompt工程技术。LLM幻觉缓减技术，如下图所示：LLM幻觉缓减技术值得注意的是：检索增强生成（RAG）知识检索（https://arxiv.org/abs/2307.03987）CoNLI（https://arxiv.org/abs/2310.03951）CoVe（https
wshzd·2024-01-16 09:21

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

在本期中，我们将重点介绍顺序数据在NLP中的重要性，介绍递归神经网络（RNN）及其在处理此类数据方面的独特能力。我们将解决RNN面临的挑战，例如梯度消失问题，并探索长短期记忆（LSTM）和门控
无水先生·2024-01-16 08:42

flutter踩坑之No MediaQuery ancestor could be found starting

must_be_immutableclassCustomButtonextendsStatelessWidget{CustomButton({this.label});Stringlabel;@overrideWidgetbuild(BuildContextcontext){returnnewRaisedButton
imkobedroid·2024-01-16 08:46

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征
peter6768·2024-01-16 07:15

目标检测中的数据增强

random_data.pyimportcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDrawdefrand(a=0,b=1):returnnp.random.rand
一壶浊酒..·2024-01-16 06:35

训练营四十八天 | 198.打家劫舍 ● 213.打家劫舍II ● 337.打家劫舍III

的情况单独考虑和前两个状态有关代码随想录classSolution{publicintrob(int[]nums){if(nums==null&&nums.length==0)return0;if(nums.length==1)returnnums
Tropic____·2024-01-16 06:59

一文梳理推荐系统中如何应用大模型

今天给大家分享下华为诺亚方舟实验室的talk:《推荐系统如何从大语言模型中取长补短：从应用视角出发》，个人感觉很有信息量，我们组内同学也做过交流分享，相关信息也可以从综述找到："HowCanRecommenderSystemsBenefitfromLargeLanguageModels
u013250861·2024-01-16 06:03

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸姿态数据标注

综述我们在进行人脸属性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，都会根据具体使用场景与需求用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据一般是没有人脸对应属性标注标签的。
彧侠·2024-01-16 02:07

解决：使用Jwt后Swagger无法使用问题

ConfigurationpublicclassSwaggerConfigimplementsWebMvcConfigurer{@BeanpublicOpenAPIspringShopOpenAPI(){returnnewOpenAPI
梅秃头·2024-01-16 00:07

预训练语言模型与其演进

目录前言1语言模型2预训练语言模型3预训练语言模型的演进3.1word2vec：开创预训练时代3.2Pre-trainedRNN3.3GPT：解决上下文依赖3.4BERT：双向预训练的革新4GPT与BERT
cooldream2009·2024-01-15 23:52

读《吴军阅读与写作讲义》（4）

2、第二步是阅读权威的综述文章3、第三步是读一些有趣的专著。阅读理解题通常是可以从两个维度分类：宏观的和细节的，主观的和客观的。阅读的两个瓶颈：1、人脑接受信息的宽带，一秒钟接
古月煦涵·2024-01-15 22:54

检索增强生成的多模态信息：综述

英文原文地址：RetrievingMultimodalInformationforAugmentedGeneration:ASurvey随着大型语言模型（LLMs）的流行，出现了一个重要趋势，即使用多模态来增强LLMs的生成能力，从而使LLMs能够更好地与世界互动。然而，对于在哪个阶段以及如何结合不同的模式，目前还缺乏统一的认识。在本调查报告中，我们回顾了通过检索多模态知识来辅助和增强生成模型的方
lichunericli·2024-01-15 21:22

你知道“倒三角形法”吗？

文献综述是文献综合评述的简称，指在全面系统搜集有关文献材料之基础上，经过整理、归纳、分析、甄别、选用，对一定时期内某一学科或某一研究专题的学术成果和研究进展进行系统、全面的概述和评论。
论文小能手·2024-01-15 21:19

Day 48 动态规划 9

代码如下：classSolution{public:introb(vector&nums){if(nums.size()==0)return0;if(nums.size()==1)returnnums[
韩纪初·2024-01-15 20:49

LocalDateTime序列化的配置，生成指定的时间格式

yyyy-MM-ddHH:mm:ss}")privateStringpattern;publicLocalDateTimeSerializerlocalDateTimeDeserializer(){returnnew
墨殇离陌·2024-01-15 18:49

web前端（第二次作业）

使用递归计算1~100的和javascript实现1~100的和//递归函数实现1-100的累加//第一步创建一个函数functionsum(num){if(num===1){return1;}returnnum
Aquariusqsmy·2024-01-15 18:36

一份最新的、全面的NLP文本分类综述

AComprehensiveReview（ComputerScience,Mathematics-ArXiv）2020Link：https://arxiv.org/pdf/2004.03705.pdf这是一份最新的、全面的NLP文本分类综述
zenRRan·2024-01-15 17:06

士大夫政治的阴阳协调综述

宋代是普遍认可的士大夫政治的确立时期。在崇文抑武的背景下建立起来的“士大夫与皇帝共治天下”局面可以说是文人官僚的黄金时代。皇帝对文人治国的宽容态度以及士大夫能取得的高社会政治经济地位也给予了士大夫足够的可能性来表达自己的政治理想。在这种背景下，士大夫群体的政治话语权明显更高。加之当时理学经世思想等的影响，士大夫也更关注对现实政治的影响。文人官僚阶层形成，并有了更自觉的意识，让他们去关注百姓、国家。
琦茹J说·2024-01-15 17:07
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