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原创
2023-05-06 11:59:17
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SEO优化如何提高网站权重，网站权重通俗地来讲，就是搜索引擎对这个网站的重视程度，对这个网站的评级，给这个网站打了多少分。对Google来说，权重主要是看PR，其次对页面多的站还可以参考下收录数。搜狗也是类似的，主要看Sogou Rank，参考收录数。百度主要看网站的更新速度，收录数量。一般优化人员，常说的权重是针对一个整站而言的，并不是具体到每个内容页面。考虑到排名算法的复杂性，加上一些猜测，一
注意力 由人类的注意力得到启发，将更多的关注放在更重要的地方，而忽视其他的无关信息。在神经网络中，注意力可以认为是权重，权重越大，代表需要投入更多的关注。最开始attention在CV领域中被提出，通过对全局的扫描，获取需要重点关注的区域，然后对这一区域投入更多的资源，获取更多与目标有关的细节信息，而忽视其他无关信息。通过这种机制可以利用有限的
神经网络的可视化可以客观的解释 “黑盒” ，所以一直以来都是论文中必不可少的工作。对于深度卷积神经网络，一般用CAM进行可视化研究。遗憾的是，基于Transformer的神经网络可视化，CAM并不奏效。所以，本文章提供一套基于DETR的可视化代码。注意：本文章为了贯彻简洁高效的思想，没有对源代码做任何的改动，仅仅添加了两个py文件对图像进行检测和可视化操作。目录一、效果展示二、代码实现三
注意力机制注意力机制（Attention Mechanism）是一种人工智能技术，它可以让神经网络在处理序列数据时，专注于关键信息的部分，同时忽略不重要的部分。在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，注意力机制已经得到了广泛的应用。注意力机制的主要思想是，在对序列数据进行处理时，通过给不同位置的输入信号分配不同的权重，使得模型更加关注重要的输入。例如，在处理一句话时，注意力机制可以根据每个单词
一、图数据结构知识图是指一系列相互连接的节点，且每个节点自己也具有一定的特征。如下图所示即一个典型的图结构。 该图一共有五个结点，每个结点有自己的特征Fi.另一方面，为了描述图的结构特点，常用邻接矩阵A和度矩阵D.其中，对于一个N个结点的图来说，邻接矩阵A为一个大小为N*N的对称矩阵，若两个结点i，j直接有连接，则Aij=Aji=1，否则为0.度矩阵D大小同样，除对角线上，其余位置的值均为0，Di
Attention机制在近几年来在图像，自然语言处理等领域中都取得了重要的突破，被证明有益于提高模型的性能。Attention机制本身也是符合人脑和人眼的感知机制，这次我们主要以计算机视觉领域为例，讲述Attention机制的原理，应用以及模型的发展。何为Attention机制？所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制，比如，图像中的某一个图像区域。随着任务的变化，注意力区域往往会发生
1.注意力分数 ①α（x,xi）：注意力权重，权重是一组大于等于0，相加和为1的数②注意力分数：高斯核的指数部分，相当于注意力权重归一化之前的版本③上图展示：假设已知一些key-value对和一个query。首先将query和每一个key通过注意力分数函数a和softmax运算得到注意力权重（与key对应的值概率分布），这些注意力权重与已知的value进行加权求和，最终得到输
Attention 机制很厉害，但是他是怎么想出来的，少有人讨论。stackexchange 上有人讨论了一些，可作为参考：neural networks - What exactly are keys, queries, and values in attention mechanisms? - Cross Validated置顶的回答：键/值/查询的概念类似于检索系统。例如，当您在Y
概要可以通过对每个结点运行一次上一章中的最短路径算法，来解决所有结点对的最短路径问题，但效率较低，本章考虑的是用新的算法更高效的解决此问题本章使用邻接矩阵来表示图，边的权重也存储在一个矩阵 W 中，算法的输出存储在矩阵 D 中，还有一个精妙的前驱结点矩阵用于存放路径结果前驱结点矩阵的位置 ij 中存储的是，由 i 到 j 的一条最短路径中，j 的前驱结点由前驱结点矩阵的第 i 行可以诱导出，由结点
在LinearLayout布局中，子控件对于父布局的分割显得尤为重要，在不考虑适配的情况，我们可以设置具体的高度和长度来分配。但这样对于不同尺寸的设备要分别进行绘测，另一方面这样做代码的可复用性也是相当低的所以，今天我们要介绍的是LiearLayout中的layout_weight属性，通过设置它可以按权重分割父布局（LinearLayout）在讲解之前，提前说明一个使用规则，即在垂直排列的Lin
什么是权重（layout_weight） 通俗地讲，权重（
layout_weight
）
就是对线性布局指定方向（水平或垂直）上剩余空间分配的一个规则。 案例分析 为了便于大家更好地理解权重（layout_weight
），接下来，通过几个案例来分析如何使用权重（layout_weight
）对线性布局中水平方向的剩余空间进行分配。
注：以下案例中的测试手机分辨率为4
开篇声明：此篇主要试用于初学和进阶者，在这里做一点点总结，欢迎互相学习。一、浅说五大布局LinearLayout 1.关于LinearLayout最想说的莫过于它的权重的用法,因为这个在屏幕适配的时候帮助会很大wrap_content（布局比例与权重的比例成正比），当使用权重控件的宽高都使用match_parent（布局比例与权重的比例成反比） 3.使用技巧：
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2023-07-24 22:51:33
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本文是来自翻译Jason Brownlee PhD的文章Machine Learning Mastery什么是注意力？注意力在机器学习中变得越来越流行，但是是什么让它如此吸引人的概念呢？在人工神经网络中应用的注意力与其生物学对应物之间有什么关系？人们期望在机器学习中形成基于注意力的系统的组件是什么？ 在本教程中,你将发现注意力的概述及其在机器学习中的应用。 完成本教程后，您将了解： 1、对注意力如
论文及源码见个人主页： 两种注意力机制为通道注意力机制（channel-wise attention）和扩展自我注意力机制（self-attention mechanisms）这篇论文的思路特别好： 将CNN,RNN和通道注意力机制（channel-wise attention）
AHP权重计算方法案例1.案例背景公司要对网站用户行为进行追踪，以优化推荐系统算法，需要对已有的5项行为指标（为便于理解，此处展示5项）分配对应权重，需要我们数据部门给出权重建议。 当然不能拍脑门……我以AHP层次分析法为理论基础设计了一套权重计算方案2.理论背景AHP层次分析法，简言之，利用数字大小相对性，数字越大越重要，权重越高，计算每个因素的重要性。 AHP源于上世纪70年代初美国国防部研究
首先要明白权重分配的是那些空间？权重是按照比例分配屏幕的剩余空间 对这句话不理解的可以看下图假如我们希望剩余的空间平分给空间1 和空间2 ，我们分别在2个控件的设置android:layout_weight="1" 上面算是对权重的分析，具体用法如下先看一段代码吧<span style="font-size:32px;"><LinearLayout xmlns
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2023-07-23 22:14:59
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在开发中，我们是通过布局来完成应用界面的搭配的，通过各种布局，我们可以完成各种复杂的界面设计。而LinearLayout也就是我们说的线性布局，这个比较简单而且使用很广泛的一种布局。下面我们通过一个Demo来对这个布局进行学习。我们先来看看效果图吧。然后在来看看布局文件main_layout.xml<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.and
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2023-06-29 10:42:58
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有错请指正1.键是key 查询是query用a函数算出key与query的注意力评分(类似于距离,距离太远注意力应该少点,近的应该放近一点),得到评分之后,根据评分softmax归一化让每一个query的评分变小,让数据变小.同时得到在整体query的占比,也变成了注意力权重2.使用注意力权重,乘以所有的值value,和求和后得到非求和平均的函数拟合值,输出出去3.拟合值表现为注意力重
