rms归一化

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

概述Adam算法结合了动量法（Momentum）和RMSProp的思想，能够自适应调整每个参数的学习率。
辰尘_星启·2025-03-10 20:51

c# 收取邮件 解析_C# 解析eml邮件内容

usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Windows.Forms
weixin_39654058·2025-03-10 19:44

【Linux】ubuntu server扩容硬盘

ubuntuserver扩容硬盘执行：lsblklsblk#看看硬盘设备输出如下：(base)dify@dify:~$lsblkNAMEMAJ:MINRMSIZEROTYPEMOUNTPOINTSloop07
痞老板2·2025-03-10 19:12

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作，我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。
@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归

I’mgoingtoexplainittoyouinsimpletermsby
weixin_26746401·2025-03-10 13:34

AF3 squeeze_features函数解读

AlphaFold3data_transforms模块的squeeze_features函数的作用去除蛋白质特征张量中不必要的单维度（singletondimensions）和重复维度，以使其适配AlphaFold3
qq_27390023·2025-03-10 10:43

AF3 block_delete_msa函数解读

AlphaFold3data_transforms模块的block_delete_msa函数用于从MSA（多序列比对）中删除多个块（block）序列，以模拟MSA数据的缺失或噪声。
qq_27390023·2025-03-10 10:43

每日AIGC最新进展(41)：上海AI Lab提出新型DiT结构Lumina-Next、Adobe研究院提出图像与文本对齐方法AlignIT、新型多模态图像生成模型MUMU

该模型通过3DRoPE和三明治归一化等技术，提高了图像和视频生成的稳
沉迷单车的追风少年·2025-03-10 01:06

C# Label控件使用详解

在C#中，Label控件是WindowsForms应用程序中用于显示静态文本或不可编辑信息的基础控件。它通常用于标识其他控件（如文本框、列表框等）或向用户提供说明性信息。
Ro小陌·2025-03-09 23:19

CefSharp 文件下载和保存功能-监听前端事件

重点在启用文件下载和通过JavaScript调用C#保存文件：1.添加文件下载处理器(DownloadHandler)在VueFormService类中，添加一个实现IDownloadHandler接口的类
Ben_F·2025-03-09 23:47

Lab: Blind SQL injection with out-of-band interaction：利用外带交互的盲注（半成品）

ThislabcontainsablindSQLinjectionvulnerability.Theapplicationusesatrackingcookieforanalytics,andperformsanSQLquerycontainingthevalueofthesubmittedcookie.TheSQLqueryisexecutedasynchronouslyandhasn
Zeker62·2025-03-09 22:11

查看电脑信息

+Rcmd硬盘序列号wmicdiskdrivegetserialnumber系统安装日期systeminfo设备序列号wmicbiosgetserialnumberMAC及IPipconfigWin+Rmsinfo32
︶ㄣ洳影隨形しovё·2025-03-09 03:06

.net 与 Pythonnet库的使用心得

module'clr'hasnoattribute'AddReference'卸载clrpipuninstallclr测试脚本importclrclr.AddReference('System.Windows.Forms
破浪征程·2025-03-08 23:33

【转】Devexpress使用之：GridControl控件（合并表头）

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Windows.Forms;usingDevExpress.XtraGrid.Columns
weixin_30897233·2025-03-08 13:46

3.6手写数字识别项目

-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理，包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。
不要不开心了·2025-03-08 11:33

elasticsearch聚合查询

search{"size":0,"query":{"range":{"SSYF":{"gte":"202101","lte":"202112"}}},"aggs":{"ssyf_group":{"terms
warrah·2025-03-07 23:09

Elasticsearch 聚合查询(aggs)

这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行现在，为刚刚的聚合结果添加求价格平均值的度量：GET/cars/_search{“size”:0,“aggs”:{“popular_colors”:{“terms
2401_85112189·2025-03-07 21:59

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

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。
niuyunpang·2025-03-07 11:16

pycharm ssh 远程连接docker 容器 进行debug调试代码

pycharmssh远程连接docker容器进行debug调试代码1.用镜像启动好一个容器2.安装ssh工具aptupdateapt-getinstall-yopenssh-server3.配置ssh的
Panesle·2025-03-07 10:49

rabbitmq 手动提交_第四章----SpringBoot+RabbitMQ发送确认和消费手动确认机制

1.配置RabbitMQ#发送确认spring.rabbitmq.publisher-confirms=true#发送回调spring.rabbitmq.publisher-returns=true#消费手动确认
weixin_39622178·2025-03-07 05:30

《Operating System Concepts》阅读笔记：p200-p202

CPUburstSchedulingprocessstateinwhichtheprocessexecutesonCPU.(2)I/OburstSchedulingprocessstateinwhichtheCPUperformsI
·2025-03-07 03:20

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

YoLo运用学习7

目录前言一、C#环境使用YoLo模型进行AI推理检测1.加载图片2.图片预处理3.加载onnx模型并推理4.数据后处理5.图片属性值缩放还原和反归一化6.将解析到的信息的集合绘制成处理后图片总结前言根据
老农民编程·2025-03-06 19:51

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle）","毛虫（catterpillar）","蚯蚓（earthworms
·2025-03-06 18:38

QEMU 探索旅程——编译

QUMU官方介绍ARMSystememulator13.5ARMSystememulator23Usetheexecutableqemu-system-armtosimulateaARMmachine.TheARMIntegrator
sunqian666888·2025-03-06 14:07

《Operating System Concepts》阅读笔记：p188-p199

theactofperformsthacr
·2025-03-06 05:08

基于 GEE 计算年均归一化植被指数 NDVI、植被覆盖度 FVC

目录1完整代码2运行结果1完整代码//导入研究小区的集合Map.centerObject(roi);Map.addLayer(roi,{'color':'grey'},'roi');//应用缩放因子functionapplyScaleFactors(image){varopticalBands=image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
@HNUSTer·2025-03-06 04:41

Could not move temporary workspace

java.io.UncheckedIOException:Couldnotmovetemporaryworkspace(C:\Users\Administrator\.gradle\caches\8.9\transforms
小书房·2025-03-06 01:21

【Java环境】配置极简描述

241220241220241220Java环境配置下载JDK注意：最好下载Long-TermSupportLTS，长期支持版本【目前是JDK21】下载地址：JavaDownloads|Oracle.下载这个
Earnest～·2025-03-05 23:02

智能优化算法应用：基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法

1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内，基于全局亮度的双伽马调整
智能算法研学社（Jack旭）·2025-03-05 20:11

【Python 开发网络爬虫抓取客户订单网站数据】

确保遵守网站的《服务条款》（TermsofService）。如果涉及用户隐私数据（如订单详情），需获得明确授权。推荐替代方案：优先使用网站提供的API
局外人_Jia·2025-03-05 15:55

pytorch 模型测试

1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms2.加载测试数据假设我们使用的是
小赖同学啊·2025-03-05 07:24

微软开发Web应用的架构研究

微软开发Web应用的架构主要包括以下几种，每种架构都有其特点和适用场景：1.ASP.NETWebForms特点：事件驱动：采用事件驱动模型，类似于桌面应用程序的开发方式。
码农君莫笑·2025-03-04 21:54

手写BatchNorm与LayerNorm：从原理到实现

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
_Itachi__·2025-03-04 15:11

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

PyTorch Lightning 的简单使用示例

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
idealmu·2025-03-03 21:54

HBuilderX（uni-app）搭建小程序流程（请求封装，下拉刷新，底部加载等）

目录一、请求工具封装二、点击跳转页面报错MiniProgramError{"errMsg":"navigateTo:failtimeout"}三、滚动底部发请求和下拉刷新四、接收路由参数五
一朵好运莲·2025-03-03 19:07

Meta Platforms （原Facebook）计划推出新的大型语言模型以应用于人工智能

MetaPlatforms作为全球社交媒体和科技行业的领军者，一直积极投身于新技术的探索与创新。
PM简读馆·2025-03-03 15:40

Rust ~ Collect

背景Transformsaniteratorintoacollection将一个迭代器转换为一个集合collect()可以处理任何可迭代的对象，并将其转换为相关的集合collect()最基本模式是将一个集合转换为另一个集合
~kiss~·2025-03-03 09:48

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入5%安全语料，降低有害输出概率（较前代下降34%）二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案：采用RMSNorm
AI时代已来！·2025-03-02 14:46

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图：解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
lczdyx·2025-03-02 13:05

LeetCode //C - 609. Find Duplicate File in System

includingthedirectorypath,andallthefileswithcontentsinthisdirectory,returnalltheduplicatefilesinthefilesystemintermsoftheirpaths.Youmayretur
Navigator_Z·2025-03-02 11:51

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建
黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

C#中跨线程调用的方法一点总结

因此，在C#的WindowsForms和WPF等框架中，跨线程调用UI控件成为了一个
99乘法口诀万物皆可变·2025-03-02 04:50

Huawei AP4950DN瘦转胖

user：adminpassward：[email protected]首先确认AP版本、确认为FIT（瘦）模式还是FAT（胖）模式disversionHuaweiVersatileRoutingPlatformSoftwareVRP
linux的rookie·2025-03-01 23:17

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。
qq924711725·2025-03-01 20:22

用Meta的开源工具打造AI驱动的应用：LASER、Faiss与聊天加载器示例

MetaPlatforms（原Facebook）在AI技术领域持续创新，推出了多个优秀的开源工具，比如用于多语言句子嵌入的LASER、用于高效相似性搜索的Faiss，以及用于加载和处理Messenger
dgay_hua·2025-03-01 09:38

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。
IT古董·2025-03-01 08:58

寒假日记4

Form组件示例代码如下model.pyfromdjango.httpimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjangoimportformsfromapp01importmodelsclassLoginForm
JacksonWHT·2025-03-01 02:44

matlab中im2double、im2uint8的python实现

matlab中im2double、im2uint8的python实现im2double源码验证im2double源码验证im2doubleim2double的核心功能是将图像数据转换为双精度浮点数并归一化到
青铜锁00·2025-02-28 21:12
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