什么是Attention机制？Attention机制的本质来自于人类视觉注意力机制。人们在看东西的时候一般不会从到头看到尾全部都看，往往只会根据需求观察注意特定的一部分。简单来说，就是一种权重参数的分配机制，目标是协助模型捕捉重要信息。具体一点就是，给定一组，以及一个目标(查询)向量query，attention机制就是通过计算query与每一组key的相似性，得到每个key的权重系数，再通过对v
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2024-03-31 16:03:22
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一、 半定松弛 Semidefinite relaxation (SDR)1.齐次QCQP SDR可以用于解决很多非凸的二次约束二次规划问题，因此成为信号处理领域一个有力的工具。一般的实值齐次QCQP问题可以表示为如下的形式：其中X是一个秩为1的半正定矩阵，因此该问题转化为如下的形式： 优化变量从原来的x变成了X，目标函数和约束条件对于
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2024-03-31 11:23:38
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随着网络和信息技术的飞速发展，网络中的信息量也呈现爆炸式的增长，那么快速并且正确从这些海量的数据中获取正确的信息成为了现在搜索引擎技术的核心问题。用户的输入通常呈现很大的差异性，这是因为不同的人接受不同的教育、不同的文化，导致在表述同一个问题上面差异很大，那么对用户输入的搜索词进行词条权重的打分是非常有必要的，这对于从用户输入的搜索词中提取核心词，或是对搜索词返回的文档排序等都是一个非常重要的课题
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2024-04-14 20:59:22
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轮询算法round-robin是很基础的负载均衡算法，实际应用中wrr更为常见，但一般不需要自己实现，因为一般需要rr的场景，都已经在基础设施层面进行了支持，比如lvs或nginx通过配置即可实现，但业务上偶尔也需要自己实现负载均衡，所以有必要了解一下其技术原理。谈到wrr的应用场景，一般是服务器配置存在差异时，比如集群里有一个2C4G和一个4C8G，那么我们希望4C8G能承担更多的业务请求。或者
CMMI认证等级从一级到五级共有五个等级，其中CMMI-5为最高等级。能力度等级：属于连续式表述，共有六个能力度等级(0~5)。0 不完整级 1 已执行级 2 已管理级 3 已定义级 4 量化管理级 5 最优化级 通常我们企业的CMMI等级认证从CMMI-1到CMMI-5。 1、初始级：软件过程是无序的，有时甚至是混乱的，对过程几乎没有定义，成功取决于个人努力。管理是反应式的。2、可管理级：建立了
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2024-03-27 17:21:26
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背景nhanesA的开发是为了实现对国家健康和营养检查调查（NHANES）数据的完全可定制的检索。该调查是由国家卫生统计中心（NCHS）进行的，数据可在以下网站公开获取：https://www.cdc.gov/nchs/nhanes.htm。NHANES的数据每年被报告在一千多份同行评审的杂志出版物中。NHANES Data自1999年以来，NHANES调查一直在连续进行，在此期间的调查被称为 "
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2024-03-15 10:16:05
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1、对网络的权重进行随机初始化2、对网络做前向计算，即将输入数据经过卷积、 Batchnorm， Scale、激活函数、池化等 层后，得到网络的输出值。3、计算网络的输出值与期望的目标值（ Ground Truth）之间的误差。。4、当误差大于期望值时，将误差反传回网络中，依次求得池化、激活函数、 Scale， Batchnorm、卷积等网络层的误差。5、根据各层误差对各网络层的梯度进行计算，再由
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2024-04-06 11:05:01
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ELF 文件结构介绍
ELF 文件结构介绍文件头以 ELF 文件64位版本为例：e_ident 【ELF魔数 16byte】1-4字节：ELF 文件都必须相同的标识码，分别为 0x7F,0x45,0x4C,0x46第5字节：程序位数（0x01表示32位，0x02表示64位）第6字节：规定该ELF文件是大端还是小端（0x01表示小端，0x02表示大端）第7字节
首先选择模型、骨骼的根节点，通过菜单Skin > Bind Skin □ 进行绑定（Maya2019好像只有Smooth bind,没有Rigid bind？），成功绑定之后骨骼会有颜色标识这里要留意，部分游戏引擎采用Dual quaternion方式绑定，且模型顶点受影响的骨骼上限为4，所以还需要设置对应的参数 如果，之前已经进行了绑定，又想修改为Dual quaternion模式，可以同
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2024-02-22 11:22:49
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Python实现熵值法确定权重 本文从以下四个方面，介绍用Python实现熵值法确定权重： 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一，它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，即信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性
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2023-09-11 16:24:47
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在给元素添加CSS规则（样式）时，发现并没有起到预期效果，主要原因是在某处定义了一个更高权重的规则，导致该处的规则并没有生效。因此，我们需要对CSS权重问题有一定了解。CSS权重顺序 CSS样式优先级（就近原则）： 内联样式（标签内部）>嵌入样式（<head>中的style里）>外部样式（CSS文件中）CSS各级别的优先级: !important > 内联 >
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2024-04-03 12:33:39
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1、L2 正则化与权重衰减系数L2 正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数 w 的平方的和，除以训练集的样本大小 n。λ 就是正则项系数，权衡正则项与 C0 项的比重。另外还有一个系数1/2，1/2。 1/2 经常会看到，主要是为了后面求导的结果方便，后面那一项求导会产生一个 2，与 1/2
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2024-04-23 10:53:25
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SDR 能够重新编程或重新配置，从而通过动态加载新的波形和协议可使用不同的波形和协议操作。这些波形和协议包含各种不同的部分，包括调制技术、在软件中定义为波形本身的一部分的安全和性能特性。随着移动通信的发展，从20世纪90年代初开始，软件无线电(Software Radio)的概念开始广泛流行起来。由于多种数字无线通信标准共存，如GSM、软件定义无线电与软件无线电最重要的一点不同之处在于，前者不要求
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2024-03-09 12:36:00
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这是一篇将attention机制应用到graph convolution中的文章。但是文章中提出的模型其实是利用了attention的一部分思想，而不是和处理sequence的模型应用的attention机制是不完全一样的。处理sequence的模型引入的attention机制可以分为两类，一类是在输入sequence本身上计算attention的intertext情形；另一类是另外有一个用来计算
当我们想在数据集上构建许多个模型，便可考虑使用集成的方法：1. 挂袋法：并行进行，挂袋法集成中的每一个模型只使用训练集的一部分，它们的思路是减少对数据产生过度拟合，但前提是每个模型的差别不能太大，挂袋法对如线性回归之类的线性预测器无效。对于一些很稳定的模型，挂袋法的效果不明显，它适合那些对很小的改变也十分敏感的分类器，例如决策树，它很不稳定，未剪枝决策树就十分适合挂袋法。而KNN分类器则是一种很稳
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2023-09-20 20:27:49
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初初接触样式的前端开发者在碰到样式覆盖时，最先选择的往往是!important。但是这种做法不好，应该优先考虑从样式的级联属性或者位置来解决问题。切记以下情况永远不要使用!important:1. 全局样式2.组件（插件）样式可以使用!important:1. 覆盖组件或者插件中的style或者important的样式2. 自定义的一些页面用于覆盖全局样式等如何覆盖!important:1. 使用
一，前言：刚加的css怎么没有渲染出来？浏览器中查看，发现是被其他的css给覆盖了，相信我们都曾遇到过这样的问题。那么浏览器是如何选择css标签的渲染顺序的呢？换句话说，css选择器的优先级是怎么规定的？二、正文：先上一个例子 这是一个CSS选择器的测试按钮 问：有多少种css选择器可以对标签样式产生影响呢？如果详细的进行分析，排列组合有太多种了，太过麻烦。我们就说说有哪几个类别：行内样式：&
目录1 无监督 (unsupervised) 方法1.1 统计方法（TF, TF-IDF, YAKE)1.2 图方法 (TextRank, SingleRank, TopicRank, PositionRank)2 有监督 (supervised ) 统计方法2.1 Delta TF-IDF2.2 TF-IDF-ICF2.3 TF-RF2.4 TF-IGM2.5 CTF-ICF3 有监督 (su
我现在是一个大三的学生，以下仅供刚开始学习的人参考，是我对权重理解的一个过程。如有大神查看，留下建议也是极好极好的！layout_weight这个属性，我们在LinearLayout中经常会用到。用来给控件设置权重，也就是每个控件所占用的空间大小。以前我一直这么认为的。比如 如下<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/
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2024-04-04 19:56:40
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一、层次分析法层次分析法（analytic hierarchy process），简称AHP。是建模比赛中比较基础的模型之一，其主要解决评价类的问题。如选择哪种方案最好，哪位员工表现最好等。 它是一个较为 主观的评价方法，其在赋权得到权重向量的时候，主观因素占比很大。因而在建模比赛中，常常与客观方法得到的权重向量方法进行综合，而得出一个综合的权重向量，进行后续操作。 目录一、层次分析法（一）模型部
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2024-04-09 17:46:24
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