LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
盘点ChatGPT的使用资源
有一部分人对 ChatGPT 表现出了极大的兴趣，并分享和讨论了 ChatGPT 的各种应用，例如代码审查、对话聊天、文章撰写和咨询服务等。Writeathon：一款专业内容创作工具，围绕记录想法、触发灵感、整理、输出等写作工作流，提供了包括卡片盒、沉浸写作模式、创作灵感辅助、写作马拉松、卡片写作模
什么是注意力机制及其应用（self attention）？
注意力机制是自深度学习快速发展后广泛应用于自然语言处理、统计学习、图像检测、语音识别等领域的核心技术，例如将注意力机制与RNN结合进行图像分类，将注意力机制运用在自然语言处理中提高翻译精度，注意力机制本质上说就是实现信息处理资源的高效分配，例如先关注场景中的一些重点，剩下的不重要的场景可能会被暂时性
tensorflow的安装(要注意版本哦）
🌞欢迎来到python的世界🌈博客主页：卿云阁💌欢迎关注🎉点赞👍收藏⭐️留言📝🌟本文由卿云阁原创！🌠本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破📆首发时间：🌹2021年3月12日🌹✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！..
ChatGPT Plus续费失败的解决办法
建议检查信用卡余额是否充足不要过多的产生拒付行为，不然可能导致信用卡被封针对信用卡余额充足但扣款失败的情况，建议用户尝试添加国内信用卡、手动再次发起付款以及使用无痕模式、更换上网设备或尝试更换账单地址等方式解决问题。以上方式博主亲自尝试 + 网友经验总结，但依然无法确保所有用户100%成功。
【数据挖掘】决策树归纳中ID3算法讲解及构建决策树实战（图文解释 超详细）
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YOLOv5 backbone（一）
yolov5中Backbone部分
ChatGPT+Midjourney实现儿童绘本故事及其插图（数字1~10的故事）
近期AI对话技术与AI绘画技术突飞猛进。本文尝试结合AI对话与AI绘画进行儿童绘本内容的创作，发现AI对话技术已经超越大部分人类水平。但是AI绘画在精细的主体个数以及主体动作语义的理解上还远未达到人类水平。
yolov5 模型输出的格式解析
关键要看shape的最后一位，在这一步的时候，不是最终输出的格式，这里只是把它们合并起来了。后面还有个y.view进行了重新改变维度， 让这个组合的矩阵变的更加的直观， 改变维度后， 它的shape变成了。（我非常反感这种配置来配置去，搞脑子的写法， 因为非常的不方便代码理解， 不如直接在代码中硬编
预测任务评价指标acc,auc
1、分别表示什么TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；TN（true neg
语音识别智能家居控制设计
技术规格书设计1.本设计采用LD3320语音识别芯片。2.LD3320识别语音后，单片机根据语音控制家电设备开关。3.家电设备有灯、窗帘、空调、热水器。4、家居环境监测传感器有火焰传感器、烟雾传感器、温湿度传感器、人体红外传感器。5、当火焰传感器、烟雾传感器、异常时，启动喷水设备。6、语音控制灯开关
UNeXt：基于 MLP 的快速医学图像分割网络
UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。
程序员未来是不是会大量失业？
这两年的裁员固然有经济形势的影响，很多人都寄希望于经济形势好转后互联网行业再回到3年前那种「求贤若渴」的疯狂抢人模式，但是我并不这么认为，这三年互联网的艰难发展让很多公司一味的从营收、GMV等指标上逐渐转移到成本、效率方面，精细化管理、降本提效会在很多互联网公司占据着主导地位。举个简单的例子，出现一
[linux-sd-webui]api化之训练lora
accelerate==0.15.0 应该只能在虚拟环境中，在train.sh中把accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=8换成python。lora训练是需要成对的文本图像对的，需要准备相应的训练数据。scikit-image==0.14 版
【五】头歌平台实验-不确定性推理
介绍不确定性推理中的基本问题
gpt4人工智能怎么下载-chatgpt哪里下载
通常，您需要训练GPT模型，采用有意义的对话数据和有意义的提示和激活响应函数，才能获得高质量和自然的响应。在生成文本时，我们可以使用带有模板的文本提示，以便GPT-2模型了解预期的生成文本类型。但请注意，这只是一个示例，在生产环境中，您可能需要更多的定制和调整，以获得更高质量的中文文本。Happy
SGD，Adam，AdamW，LAMB优化器
BERT 预训练包括两个阶段：1）前 9/10 的训练 epoch 使用 128 的序列长度，2）最后 1/10 的训练 epoch 使用 512 的序列长度。优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。优点： 简单性，在优化算法中没
BasicSR的使用过程
由于最近在研究BasicSR的超分辨率的各种模型，在测试各种实验的过程中出现过很多的问题，下面针对这些问题说一下解决方式。比如像我本次遇到的问题，当输入的图像数据特别小时我们应该如何处理。本文仅针对使用BasicSR进行一个模型使用和模型对比的安装、使用、一些注意实现进行一部分的描述。
四种类型自编码器AutoEncoder理解及代码实现
慢慢的会设计自己的编码器和解码器。全部都将其搞定都行啦的回事与打算。慢慢的全部都将其搞定都行啦的回事与打算。
详解信道估计的发展与最新研究进展（MIMO）
奈奎斯特采样定理要求采样频率必须大于信号中最高频率的两倍。直到有一天，这个定律有了新的世界：陶哲轩等人指出 独立同分布的高斯随机测量矩阵可以成为普适的压缩感知测量矩阵。先看看信号重建领域怎么解释：如果一个信号在某个变换域是稀疏的，那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低
