本文主要是分数加法减法为例说明：无参构造、有参构造、拷贝构造函数（复制构造函数）、=赋值操作符重载（赋值构造函数）、-操作符重载，重载为成员函数、+操作符重载,重载为友元函数、++操作符重载，重载为成员函数以及两个数的最大公约数计算方法。注意事项1.C++规定，赋值操作符“=”只能重载为成员函数； 2.操作符重载不能改变原操作符的优先级； 3.操作符重载不能改变操作数的个数； 4.操作符重载不能改
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2024-09-09 10:52:26
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# BIFPN的PyTorch实现指南
## 引言
在本篇文章中，我将向你介绍如何在PyTorch中实现BIFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务，并帮助你理解每一步的含义和所需的代码。我们将按照以下步骤进行实现，下面是一个简单的流程表格。
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-10-05 13:18:12
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文章目录前言一、线性模型二、梯度下降法总结 前言在学习深度学习过程中，我们需要知道一个基本的流程，首先需要准备数据集（Dataset），然后选择模型（Model），再用该模型进行训练（Training），最后将训练后的模型用于推理（Inferring)。 本章中我们先从最简单的线性模型和梯度下降算法讲起。一、线性模型这里我们以一个最简单的线性模型为例y=w*x ，x为输入值，y为实际值 w为权重
attention的本质 通过计算Query和一组Key的相似度（或者叫相关性/注意力分布），来给一组Value赋上权重，一般地还会求出这一组Value的加权和。 一个典型的soft attention如下公式所示： 先用Query求出分别和一组Key计算相似度，计算相似度的方法有很多种，常用的有点乘、perceptron 然后用softmax归一化，得到每个Key对应的概率分布α
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2024-08-01 15:07:09
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在工作生活中，我们经常会遇到一些需要确定各部分权重来得出最终结果的问题，例如商品的排序，可能需要考虑成交量、好评率、收藏量、转化率等因素;例如个人信用分，可能需要考虑身份特征、消费能力、人脉关系、行为偏好、信用历史等因素，而其中每个因素，又可能需要多种指标来衡量。这就引入了权重的概念，那么如何确定每个因素对目标的权重以保证最终结果最合理呢?一、什么是权重&n
权重确定的主客观赋权法组员：余芳云1011200110卢玲婕1011200147钟灵欢1011200148 一、引言在多属性决策问题的求解过程中,属性的权重具有举足轻重的作用,它被用来反映属性的相对重要性。很多多属性决策方法( 如简单加性加权法、TOPSIS 法、多属性效用理论等) 都涉及到属性权重,如何科学、合理地确定属性权重, 关系到多属性决策结果的可靠性与正确性。目前已有许多确定属性权重的方
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2024-05-27 19:28:26
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attention
1.在模型举例在机器翻译的任务当中，翻译得到的每个y的时候，更加关注于某个x，当翻译am的时候，就应该更关注输入当中的
是，让机器也具备这种关注的能力。
2.怎么关注？当翻译y1的时候，y1是通过H1得到的，x1通过特征提取又可以计算出h1，点积的方式可以计算
出两个向量的相似性。H和每个h之间的点积去计算，翻译y1的时候更应该专注哪个x/h。
self-attention：
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2024-05-09 14:34:11
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0. 引言在实际使用中，我们通常希望有一个预训练模型帮助加速训练，如果使用原生的模型，直接使用加载即可。但我们经常会根据不同的任务要求进行backbone的修改，此时直接加载预训练模型就会出错。因此为了解决该问题，下面引入如何加载部分模型的权重（修改的部分不需要加载）。1. 分类网络最后一层一般PyTorch官方实现的网络中，训练集使用的ImageNet数据集，所以分类数（1000）与我们的任务分
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2023-12-25 22:28:41
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pytorch最后的权重文件是.pth格式的。经常遇到的问题：进行finutune时，改配置文件中的学习率，发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率， 并没有使用新的学习率。原因：首先查看.pth文件中的内容，我们发现它其实是一个字典格式的文件：其中保存了optimizer和scheduler，所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。我们只需要权重，也就是model部分，将其导
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2023-09-08 07:00:40
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重加权，也称为代价敏感学习，通过调整训练期间不同类别的损失值来对类别进行重新平衡，近期的研究提出了各种代价敏感学习方法来处理类别不平衡问题，包括类别级重加权和类别级re-margining，大家熟知的Focal loss、动态权重等都属于重加权方法。2. 类别级重加权2.1 Weighted Softmax Loss最直觉的方法是直接使用训练样本的标签频率对损失进行重新加权，即加权so
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2024-07-10 19:10:50
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综合评价系统中客观赋权方法综合评价系统中客观赋权方法提要客观赋权方法是从原始数据出发,从样本中提取信息,相较于主观赋权方法得到的权数的偏差更小一些,更能反映众多评价指标真实的重要程度。本文通过比较不同的客观赋权方法,阐述其主要缺陷及适用范围。关键词:综合评价系统;客观赋权方法 中图分类号:F222文献标识码:A 一、引言 综合评价系统是指运用多个指标对多个参评单位进行评价的综合指
### 手动为 PyTorch 模型权重赋值
在深度学习中，我们经常需要对模型的权重进行手动赋值。这在某些情况下非常有用，例如在迁移学习中，我们可能希望从预训练的模型中加载权重，然后对特定层进行微调。在本文中，我们将探讨如何在 PyTorch 中手动为模型权重赋值。
#### 旅行图
```mermaid
journey
A[开始] --> B[定义模型]
B --> C[定
原创
2024-07-29 11:20:05
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什么是CSS选择器权重？即使在不太复杂的样式表中，要寻找同一元素可能有两个或者更多规则，当同一元素被多个不同来源的样式规则设置了样式后，如何处理样式规则的冲突，显示元素最后的样式，用到的计算规则就是CSS选择器的权重规则。根据选择器的特殊性决定规则的次序。具有更特殊选择器的规则优先于具有一般选择器的规则。如果两个规则的特殊性相同，那么后定义的规则优先。特殊性为了计算规则的特殊性，给每种选择器都分配
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2024-06-23 13:48:35
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统计学软件SPSS1. 软件设置1.1 语言设置2. 视图2.1 数据视图2.2 变量视图2.2.1 测量尺度2.3 输出视图3. 操作3.1 打开文件3.1.1 导入模板数据3.2 分析3.2.1 非参数检验3.2.1.1 卡方检验3.2.1.2 二项式检验3.2.1.3 K-S检验3.2.1.4 游程检验3.2.1.5 卡方检验-交叉分析（列联表分析）3.2.2 参数检验3.2.2.1 t检
BMI即体重指数，是衡量个人身体质量的一个重要参数，通过判断BMI的数值大小，我们可以判断个人身高与体重是否协调。下面我将用IBM SPSS Statistics来为大家介绍BMI的计算方法。一、BMI计算如果只有一两条数据，我们可以直接计算，但若是几十几百条数据，就需要使用SPSS来辅助计算了。1、首先打开我们提前准备好的统计数据；图一：统计数据2、点击SPSS主界面菜单栏的转换按钮；图二：转换
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2024-04-19 14:32:33
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PCA(主成分分析)方法浅析降维、数据压缩找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为：0维-PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无法反应样本之间的差异；要想用一个点来尽可能的表示所有样本数据，则这个点必定是样本的均值。
1维-PCA：
前言最近在看些自然语言处理的知识，这里分享下语言处理的过程。一般而言，自然语言预处理包含分词、去停用词、权重计算等。0x01 nltk库安装这里以nltk库为例。nltk的全称是natural language toolkit，是一套基于python的自然语言处理工具集。安装nltk库pip install nltk下载必要数据集进入python终端。import nltk
nltk.downlo
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2024-06-16 12:40:32
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1. 引言再过一个月就是春节，相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过（xiang）年(qin)了。我们今天也打算讲一个相亲的故事。讲机器学习为什么要讲相亲？被讨论群里的小伙伴催着相亲，哦不，催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西，毕竟工程实践的经验太复杂了，没有统一的好解释的理论，一般的教材讲这方面的内容不多。我们就打算以一个相亲的故事为例，串一些特征工程的内容。2. 故事背景事先
1，词的排名 就是我们站点的所有的词在百度所获得的排名。排名第一位的词，就是那些有百度指数的词，我们的站点页面排在第一位的数量。这个第一位是除了那些推广和百度自己产品的第一位。还有就是自己这些排名第一位的所有词里，百度指数最高的那个词的价值。比如，百度指数为1000的词，我们站点的词排名第一记0.3分，百度指数10000的词，我站点的词排第一记0.6分，百度指数50000的词排第一记1分等。除了
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2024-05-11 20:44:37
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自然语言处理（NLP）中的很多问题，都需要给文档中的词语一个定量化的权重值，进而可以完后词语重要性的排序，相似度的计算，相关性的排序，等等。本文就目前流行的权重计算方案进行了一个列举。 1. TF-IDF wij=log(fij) x log(N/nj) wij是词
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2024-03-22 13:43:32
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