Data Access 之 MyBatis Plus(六)- ActiveRecord
一、ActiveRecord ActiveRecord 是 ORM 的一种实现方式,在 Ruby 和 PHP 中使用较多,ActiveRecord 的特点是模型类的一个实例化对象对应数据库表中的一行记
初学JavaSE,发现scanner的输入可以多次读取——未解决
实战代码: public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); //从键盘接收数据 int i = 0; float f = 0.0f; System.out.println("请输入一个整数:"); //如果...那么... if (scanner.hasNextInt()
CNN卷积层——nn.Conv1d和nn.Conv2d
文章目录1 一维卷积神经网络(nn.Conv1d)1.1 函数原型1.2 参数说明1.3 代码示例2 二维卷积神经网络(nn.Conv2d)2.1 函数原型写在前面:【图片护体】1 一维卷积神经网络(nn.Conv1d)一维卷积常常用在序列模型、自然语言处理领域;一维卷积用于文本数据,只对宽度进行卷积,对高度不卷积。1.1 函数原型class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=
PyTorch深度学习实践(三)
文章目录1 梯度下降引入2 计算图3 链式求导写在前面:之前学习的都是简单的预测问题,涉及的函数是一维线性函数,在本节内容中,要开始介绍稍微复杂一点的神经网络了,参数w不再是1个,而是很多个!1 梯度下降引入在第一列的五个圆圈和六个圆圈之间,我们可以看到有30条线。第一列的五个圆圈表示51的输入x,第二列表示第一层的61输出,那么中间很显然是一个6*5的权重矩阵。也就是说,这里一共有30个参数。是否能做这样一个算法,将整个网络看成一个计算图,可以在计算图上传播梯度,最后根据链式法则把梯
论文学习——基于滑动窗口预测的水位时间序列异常检测
文章目录0 封面1 标题(title)2 作者(author)3 摘要(abstract)4 关键词5 结论写在前面:计算机应用;主办方:中国科学院成都分院、四川省计算机学会;中文核心期刊;月刊;C类0 封面这篇文章采用【精读】:阅读顺序:title - author - abstract - keyword - conclusion - introduction - fugures and results - method - references1 标题(title)基于滑动窗口预测
K-means聚类算法原理及python具体实现
文章目录1 快速理解1.1 算法步骤1.2 一个例子1 快速理解K 均值聚类算法 K-means Clustering Algorithm1.1 算法步骤步骤:1、先定义总共有多少个类/簇【k的值可以自己指定】2、将每个簇心,随机定在一个点上3、将每一个簇找到其所有关联点的中心点(取每一个点坐标的平均值)4、设置上述点为新的簇心5、重复上述步骤,直到每个簇所拥有的点不变1.2 一个例子...
报错解决:2003 - Can‘t connect to MySQL server on ‘localhost‘ (10061 “Unknown error“)
打开MySQL,发现连接不上数据库报错:2003 - Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061 "Unknown error")确定电脑没有装其他的数据库导致端口冲突之前卸载MySQL时操作正确,且数据库能够正常使用,但是今天打开电脑就发现报错解决过程:第一步,右击 此电脑, 选择 管理第二步,点击 服务第三步,找到 MySQL, 并且右击,启动MySQL服务得到如下页面打开Navicat, 连接成功!
VUE+Spingboot学习(1)
文章目录1 开发工具vue简介2 第一个Vue程序2.1 完成代码2.2 el挂载点3 data:数据对象写在前面:研一的项目需求,就是完成独立的前后端开发。1 开发工具VS code 和 Live Server(插件:浏览器实时预览)vue简介JavaScript框架简化Dom操作响应式的数据操纵2 第一个Vue程序创建一个HTML文件,并且下载安装live Server插件,同步HTML里面的修改操作;添加一个div标签,id要记住 <div id="app"&
【基于PyTorch】torch.unsqueeze() 使用
输入:import torchx = torch.tensor([1, 2, 3, 4])print(torch.unsqueeze(x, 0))print("**************")print(torch.unsqueeze(x, 1))输出:tensor([[1, 2, 3, 4]])**************tensor([[1], [2], [3], [4]])
【基于PyTorch】nn.Dropout() 使用
这里p=0.2 表示,每个神经元都有0.2 的概率被丢弃(变成0)m = nn.Dropout(p=0.2)代码:from torch import nnimport torchm = nn.Dropout(p=0.2)input1 = torch.randn(4, 5)output = m(input1)print(output)输出1:tensor([[-0.6151, -0.0000, -1.0482, -0.5827, 2.8544], [ 0.
transformer的学习记录【完整代码+详细注释】(系列二)
文章目录1 编码器部分实现1.1 掩码张量1.1.1 用 `np.triu` 生产上三角矩阵1.1.2 生成掩码张量的代码1.1.3 掩码张量可视化展示1.1.4 掩码张量学习总结1.2 注意力机制第一节:transformer的架构介绍 + 输入部分的实现链接: https://editor.csdn.net/md/?articleId=124648718第二节 编码器部分实现链接:1 编码器部分实现1.1 掩码张量目标:了解什么是掩码张量以及它的作用掌握生成掩码张量
transformer的学习记录【完整代码+详细注释】(系列三)
文章目录1 前馈全连接层1.1 前馈全连接层的代码1.2 包括前面学习内容的完整代码2 规范化层2.1 规范化层的作用2.2 规范化层的讲解第一节:transformer的架构介绍 + 输入部分的实现链接: https://editor.csdn.net/md/?articleId=124648718第二节 编码器部分实现(一)链接: https://blog.csdn.net/weixin_42521185/article/details/124702949第三节 编码器部分实
transformer的学习记录【完整代码+详细注释】(系列四)
文章目录1 子层连接结构1.1 子层连接结构的代码1.2 完整的代码就不放了,放在下一节2 编码器层2.1 编码器层的作用2.2 代码分析2.3 编码器层的代码3 编码器3.1 代码实现3.2 编码器的输出3 到目前为止的完整的代码3.1 输出第一节:transformer的架构介绍 + 输入部分的实现链接:https://editor.csdn.net/md/?articleId=124648718第二节 编码器部分实现(一)链接:https://blog.csdn.net/weixin_42
transformer的学习记录【完整代码+详细注释】(系列五)
文章目录1 解码器部分介绍2 解码器层2.1 解码作用2.2 解码器层的代码分析2.3 解码器层类的代码3 解码器3.1 解码器代码1 解码器部分介绍由N个解码层堆叠而成每个解码器由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层、规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层、规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层、规范化层以及一个残差连接2 解码器层2.1 解码作用每个解码器层, 根据给定的输入,向目标方向进行特征提取操作
transformer的学习记录【完整代码+详细注释】(系列六)
文章目录1 输出部分介绍1.1 代码分析1.2 输出部分的实现1 输出部分介绍了解softmax 和 线性层的作用(1)线性层: 转换维度(2)softmax:使得最后一维的向量中的数字缩放到0-1的概率值域内,并且满足和为11.1 代码分析在模型中,d_model 代表是词嵌入的维度,而vocab_size代表的是词表的大小。现在要把d_model 转换到 vocab_size1.2 输出部分的实现这里就叫做 Generate 类# 构建Generate类class Gen
理解实时音视频聊天中的延时问题一篇就够
音视频实时通讯的应用场景已经随处可见,从“吃鸡”的语音对讲、直播连麦、直播答题组队开黑,再到银行视频开户等。对于开发者来讲,除了关注如何能快速实现不同应用场景重点额音视频通讯,另一个更需要关注的可能就是“低延时”。但是,到底实时音视频传输延时应该如何“低”,才能满足你的应用场景呢?在聊低延时之前,我们先要讲清延时是如何产生的。由于音视频的传输路径一样,我们可以通过一张图来说明延时的产生:在音视频传输过程中,在不同阶段都会产生延时。总体可以分为三类:T1:设备端上的延时音视频数据在设备端上产生延时还可以细
Google Earth Engine ——MOD16A2 V105产品以1公里的像素分辨率提供8天的全球陆地蒸发量(ET)信息
The MOD16A2 V105 product provides information about 8-day global terrestrial evapotranspiration at 1km pixel resolution. Evapotranspiration (ET) is the sum of evaporation and plant transpiration from the Earth's surface to the atmosphere. With long-term ET
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