lstm原始论文

毕业论文查重六大误区，你踩坑了吗？

又到毕业季了，论文查重也成了无数同学的一块心病。有人熬夜改稿到崩溃，有人查重报告看懵圈，其实，很多焦虑都源于对查重的误解！那么，今天我们就来扒一扒那些年你踩过的查重坑，看完这篇保你少走弯路！
kexiaoya2013·2025-03-09 16:16

【论文阅读】LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models

LayoutPrompter:AwakentheDesignAbilityofLargeLanguageModelsabstract条件图形布局生成是一种自动将用户约束映射为高质量布局的技术，目前受到了广泛关注。尽管最近的工作取得了很好的性能，但缺乏通用性和数据效率阻碍了它们的实际应用。本文提出Layout-Prompter，利用大型语言模型(llm)通过上下文学习来解决上述问题。LayoutPr
进击的乔洋·2025-03-09 16:40

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的
软件职业规划·2025-03-09 15:07

【开题报告】基于Springboot+vue智能停车场管理系统（程序+源码+论文) 计算机毕业设计

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着城市化进程的加速，车辆数量急剧增加，停车难问题已成为各大城市面临的严峻挑战。传统的停车场管理方式存在效率低下、资源浪费、用户体验差等问题，无法满足现代城市对高效、便捷停车服务的需求。智能停车场管理系统作为一种创新的解决方案，通过集成先进的物联网技术、云计算技术和大数据分析技
计算机程序_设计·2025-03-09 15:04

JAVA后端面试八股文汇总（2）

2.简述as-if-serial编译器等会对原始的程序进行指令重
使峹行者·2025-03-09 15:32

论文阅读方法

文章目录步骤一：对论文进行自我判断阅读题目和关键词。
某风吾起·2025-03-09 14:32

LLM时代的小模型思考：《What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey》论文笔记

论文：WhatistheRoleofSmallModelsintheLLMEra:ASurvey作者：LihuChenetal.单位：ImperialCollegeLondonAbstract问题：扩大模型大小会导致计算成本和能耗呈指数级增长
FrancisQiu·2025-03-09 14:02

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）

2.科研-项目经历问答挑了我的论文，一直揪着问，建议一定要熟悉自己的工作。3.实习经历问答这个基本上没问。
秋冬无暖阳°·2025-03-09 13:51

1998-2022年各地级市第一产业占GDP比重/地级市第一产业占比数据（市辖区）

（市辖区）1、时间：1998-2022年2、指标：地级市第一产业占GDP比重/地级市第一产业占比3、来源：城市统计年鉴4、范围：299个地级市5、缺失情况：缺失情况与年鉴一致，表内附有年鉴第一产业占比原始数据
m0_71334485·2025-03-09 13:19

探索光与电的交响曲：基于单片机光敏传感器论文设计

探索光与电的交响曲：基于单片机光敏传感器论文设计【下载地址】基于单片机光敏传感器论文设计分享基于单片机光敏传感器论文设计欢迎阅读本资源的说明文档项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial
苗璋希Eldwin·2025-03-09 13:18

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

环境准备****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM
百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

专业 英语

2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文
程序员爱德华·2025-03-09 08:55

扩散模型中三种加入条件的方式：Vanilla Guidance，Classifier Guidance 以及 Classifier-Free Guidance

前向过程逐渐给数据添加噪声，直到数据变成纯噪声；反向过程则是学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据。在生成过程中，模型从一个随机噪声开始，通过多次迭代去噪，最终生成有意义的数据，比如图像。
AIGC_ZY·2025-03-09 07:18

基于HTML5与CSS的青花瓷网站静态网页设计论文

一、引言随着网络技术的快速发展，互联网已成为人们获取信息、交流思想的重要平台。在众多的网站中，具有独特文化魅力的网站总能吸引人们的目光。青花瓷，作为中国传统文化的瑰宝，其独特的色彩和造型深受人们喜爱。因此，设计一个以青花瓷为主题的网站，不仅能展示中国传统文化的魅力，还能为人们提供一个了解和学习青花瓷的平台。本文旨在探讨基于HTML5和CSS的青花瓷网站静态网页的设计与实践。二、需求分析在设计青花瓷
IT实战课堂—x小凡同学·2025-03-09 05:32

无人机遥控器扩频技术解析！

一、扩频技术基本原理扩频技术（SpreadSpectrum,SS）通过将信号的频谱扩展至远大于原始带宽进行传输，提升抗干扰性、隐蔽性和多用户能力。
云卓SKYDROID·2025-03-09 04:00

【SWO三维路径规划】基于matlab蜘蛛蜂算法SWO复杂山地环境下无人机三维路径规划【含Matlab源码 3576期】

欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介：985研究生，热爱科研的Matlab仿真开发者，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。
Matlab研究室·2025-03-09 04:28

无人机航拍指导价格

以下是一些常见的参考价格范围：#1.基础航拍服务-时长：1-2小时-价格范围：500-2000元人民币-内容**：基础航拍，提供原始视频或照片，无复杂后期制作。###2.
河北瑾航科技·2025-03-09 04:25

前端日常总结与实战技巧-4

例如下图中的数值转字符串，最后得出的结果精度还是丢失所以最好是原始值就是字符串，这样精度才不会丢失reduce实现累加最简单的累加：leta=[3,4,5];letsum=a.reduce((accumulator
·2025-03-09 04:32

GAN开山之作--Generative Adversarial Nets

GAN开山之作–GenerativeAdversarialNets最近对GAN比较有兴趣，所以开个坑记录一下读论文学习的知识。
星空彡·2025-03-09 02:50

电商智能客服实战（五）-用户交互模块实现

概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现电商智能客服实战（四）-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/消极中性/积极追问/否定确认正确原始输入情感识别情感等级升级优先级队列常规处理通道语义识别实体识别结构化输出用户反馈多轮会话管理流程结束
power-辰南·2025-03-09 02:19

哈尔滨二级等保测评中的信源编码、信道编码

一、信源编码：数据压缩的艺术信源编码，简而言之，就是对原始信息进行压缩编码的过程，旨在减少数据的冗余度，提高传输或存储的效率。在二级
哈尔滨伟祺科技·2025-03-09 01:56

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

今天，我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容，包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理，以及Transformer编码层的实现。
凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

1、下载数据集原始数据集:cal_housing.tgz2、放置数据集查找本地位置，执行代码后进入目标文件夹。
getalong·2025-03-08 23:34

GPT论文润色prompt模板

IampreparingtosubmitmyacademicpapertoXXX(期刊/会议)，pleasepolisheachparagraphinthestyleofaXXX(期刊/会议)article.YouarenowactingasanexpertinthefieldofXXX(专业领域).Fromaprofessionalpointofview,couldyoupleaserefine
s95.·2025-03-08 22:47

医图论文 CVPR‘24 | OmniMedVQA：用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准

论文信息题目：OmniMedVQA:ANewLarge-ScaleComprehensiveEvaluationBenchmarkforMedicalLVLMOmniMedVQA：用于医学大型视觉语言模型的新型大规模综合评估基准作者
小白学视觉·2025-03-08 21:49

【软考系统架构设计师论文】论面向服务的架构设计

摘要面向服务的架构（Service-OrientedArchitecture,SOA）是一种设计方法，旨在通过将应用程序的不同功能单元（服务）连接起来，形成一个松耦合的、可重用的服务网络。本文将探讨Web服务的原理和技术，分析SOA的各级别特性，以及这些特性如何支持软件功能的重用。通过理论与实践相结合的方式，本文旨在为读者提供一个全面理解SOA及其优势的视角。1.引言随着信息技术的快速发展，企业对
Evaporator Core·2025-03-08 20:01

【架构论文-1】面向服务架构（SOA）

【摘要】本文以我参加公司的“生产线数字孪生”项目为例，论述了“面向服务架构设计及其应用”。该项目的目标是构建某车企的数字孪生平台，在虚拟场景中能够仿真还原真实产线的动作和节拍，实现虚实联动，从而提前规避问题，节约成本，预测节拍，进行故障诊断和预测维护，从而完成系统和设备产线的优化。在此项目中，我担任系统架构师以及主要管理人员，主导了项目的开发，架构设计，项目管理等工作。本文首先分析了面向服务架构的
W Y·2025-03-08 19:34

Unity 文字高度自适应

核心代码每次输入文字时先将字号设定为原始字号。comp.fontSize=fontSize;comp.text=content;拓展Text调用自适应脚本里的设定文字方法。
2301_79311694·2025-03-08 17:11

论文阅读：Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer

RecipeforaGeneral,Powerful,ScalableGraphTransformer论文和代码地址1介绍与贡献2GPS模型2.1模型框架图2.2PE和SE2.3GPSlayer:一种MPNN
不会&编程·2025-03-08 16:53

基于Simulink的单个PWM信号的傅里叶分析&特定谐波抑制

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
科研辅导帮·2025-03-08 16:35

Triplet Loss原理及 Python实现

Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss
AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

Python和C++计算物理光学波形化学结构数学方程

数学计算2：一定量序列排序后，生成得新索引表，并绘制原始序列。计算3：一定量序列进行冒泡排序，插入排序，快速排序，绘制一张图显示三种排序依赖性，分别定性评估小型和广泛序列的排序算法的性能。
亚图跨际·2025-03-08 14:33

嵌入式开发：磁通门传感器开发（6）：在STM32上实现FFT需要的空间资源

库进行FFT计算时，我们这里进行的是128点的实数FFT（使用arm_rfft_fast_f32），每个点用一个float表示（占4字节），那么我们可以从以下几个方面来估算所需要的空间资源：空间资源计算原始采样数据
魂兮-龙游·2025-03-08 12:25

能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗？以NHANES数据库为例

能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容？本文将围绕这些问题展开讨论，并结合实际案例分
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-08 09:57

FFmpeg 4.3 音视频-多路H265监控录放C++开发十三：将AVFrame转换成AVPacket。视频编码原理.编码相关api，H264特殊参数说明

前提：从前面的学习我们知道AVFrame中是最原始的视频数据，这一节开始我们需要将这个最原始的视频数据压缩成AVPacket数据，我们前面，将YUV数据或者RGBA数据装进入了AVFrame里面，并且在
hunandede·2025-03-08 07:51

为啥图片会模糊，canvas显示优化

图片的原始尺寸，就是图片原始的拍摄或者生成出来的大小naturalWidth,原始宽度naturalHeight,原始高度样式尺寸img标签上的width，height缩放倍率，受浏览器缩放影响大小，跟操作系统设置也有关系
·2025-03-08 06:49

【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
天天Matlab科研工作室·2025-03-08 04:51

特征工程 (Feature Engineering)

它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进模块：StarBlock解决问题：采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示，使得模型在处理复杂数据时更加有效。改进优势：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型思路来源：CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.启发来源3.将StarBlock引入YO
zy_destiny·2025-03-08 02:46

OpenCV进阶篇

sssOpenCV进阶篇第10章模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法，可以在原始图像中寻找特定图像的位置。模板匹配经常应用于简单的图像查找场景中，例如，在集体合照中找到某个人的位置。
随笔写·2025-03-08 02:43

基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码（PCA降维后输入进RF模型）

一.概述1.主成分分析（PCA）目的：降维，减少数据的维度，同时保留尽可能多的原始数据的方差。步骤：标准化数据：为了使每个特征对总的方差贡献相似，通常需要对数据进行标准化处理。
Jason_Orton·2025-03-07 23:48

深度学习笔记——基础部分

深度学习和机器学习的区别：在机器学习中，特征提取通常需要人工设计和选择，依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中，特征提取是自动进行的，通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理
肆——·2025-03-07 23:45

2025-03-06 ffmpeg提取SPS/PPS/SEI ( extradata )

一、需求在某些情况下，可能需要直接使用H264/H265等原始数据流进行解码，比较常用的udp下的h264/h265。
ihmhm12345·2025-03-07 21:28

DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率

例如，在论文写作领域，模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能，
智能计算研究中心·2025-03-07 21:55

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据，导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分：idea基于模型无关元学习（MAML）框架，提出个性化联邦学习问题的新公式
还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾

人工智能（AI）和数据库（DB）在过去的50年里得到了广泛的研究，随着数据库近年来的不断发展，数据库开始与人工智能结合，数据库和人工智能（AI）可以相互促进。一方面，AI可以使数据库更加智能化（AI4DB）。例如，传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
·2025-03-07 16:14

人工智能基础知识

二：自然语言处理nlp（语音识别）处理（文本）方面解决（说和听的问题），RNN，LSTM，attention，transformer（基于规则的翻译，超越普通
yzx991013·2025-03-07 16:24

Manus 和 DeepSeek 一个思考一个执行

以下是具体区别：1.核心定位：军师vs特种兵DeepSeek（深度求索）特点：专注于知识推理与内容生成，擅长分析复杂问题、输出高精度文本（如法律文书、学术论文）。
ljaizr·2025-03-07 15:13

Fine-grained Analysis of Stability and Generalization for Stochastic Bilevel Optimization

论文《Fine-grainedAnalysisofStabilityandGeneralizationforStochasticBilevelOptimization》IJCAI’2024《随机双层优化的细粒度稳定性和泛化性分析
再给一碗吧·2025-03-07 13:40

Bert学习笔记

一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽
缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05
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