boot.S完成了对1号扇区的装载。而1号扇区安装的是bootdisk.img，也是正好512字节，由bootdisk.S编译生成。bootdisk.S的任务是加载GRUB余下的所有映像到内存。通常情况下GRUB安装时除了0号、1号扇区外还会使用2-62号扇区。这些扇区不被硬盘分区和文件系统使用，应该来说是GRUB最佳的安装地点。但是有一些特殊的软件会在这里记录一些数据，如需要存放加密或授权信息的
# Python GRU（门控循环单元）简介与代码示例
## 引言
GRU（门控循环单元）是一种循环神经网络（RNN）架构，它在处理序列数据时表现出优秀的能力。与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制来更好地捕捉序列中的长期依赖关系。在本文中，我们将介绍GRU的原理、应用场景以及用Python实现GRU的代码示例。
## GRU原理
GRU是由Cho等人于
# Gated Recurrent Unit (GRU) - 一个强大的循环神经网络模型
## 引言
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是一类广泛应用于序列数据处理的神经网络模型。在许多NLP（Natural Language Processing）和语音识别任务中，RNNs都表现出色。然而，RNNs存在着长期依赖问题，即当序列长度变长时，网络难以有
原创
2023-09-10 05:51:33
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【仅python2可用，python3安装会出现各种难以解决的问题】Osh调制信号数据集（https://github.com/radioML/dataset），是调制信号处理方向, 大家非常认可的一个数据集,非常适合机器学习 + 深度学习实验. 为了生成该数据集, 踩了无数坑, 大概花了3天时间，终于把整个代码跑通了，能自己生成数据集了。特地记录，以防后续踩坑。安装pybombs直接sudo p
装饰器通用模型def wrapper(fn):
def inner(*args, **kwargs):
ret = fn(*args, **kwargs)
return ret
return inner装饰器几个关键点"""
1.函数可以当参数传递
2.函数可以作为返回值进行返回
3.函数名称可以当成变量一样进行赋值操作
装饰器本质上是个闭包
在
Python代码实现一元线性回归简述假设函数、损失函数和梯度下降法Python实现一元线性回归对比sklearn实现的一元线性回归 简述线性回归模型是机器学习里面最基础的一种模型，是为了解决回归问题，学习机器学习从线性回归开始最好，网上关于机器学习的概述有很多，这里不再详细说明，本博文主要关注初学者常见的一些问题以及本人的一些思考和心得，然后会用Python代码实现线性回归，并对比sklearn
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2023-07-12 01:03:49
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探索GRU模型：一个深入实践的例子项目地址:https://gitcode.com/sumory/gru-example在这个开源项目中，开发者sumory提供了一个关于GRU（门控循环单元）的实例，这是一种在自然语言处理（NLP）领域广泛应用的递归神经网络（RNN）变体。通过这个项目，你可以深入了解GRU的工作原理，并学习如何在实践中应用它。项目简介该项目主要包含两个部分：理论讲解 - 详细解释
GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出，是LSTM的一种变体。GRU的结构与LSTM很相似，LSTM有三个门，而GRU只有两个门且没有细胞状态，简化了LSTM的结构。而且在许多情况下，GRU与LSTM有同样出色的结果。GRU有更少的参数，因此相对容易训练且过拟合问题要轻一点。下图展示了GRU的网络结构，GRU的网络结构和LS
本文用的系统是Ubuntu 16.04, 虚拟环境：tensorflow-gpu, python=3.5 代码下载地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 教程链接：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5（就在代码页面的下面）一、首先下载F
一、 实现过程1.1 准备工作本次作业我使用了3.6.9版本的python作为编程语言。在终端使用以下指令在python环境中安装grpc工具：sudo pip3 install grpcio-tools1.2 proto文件的编写和处理Protobuf是一套类似Json或者XML的数据传输格式和规范，用于不同应用或进程之间进行通信时使用。通信时所传递的信息是通过Protobuf定义的messag
之前对GCN的理解始终不清不楚，今天根据代码仔细理解了一下，其实这份代码已经有不少人都做过注释，注释也很详细，这里有一篇博客写的非常详细，附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github，链接为：Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分：GCN代码主体有4个py文件：layers.py models.py train.py ut
GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络，它包含了一些特殊的门控机制，用于控制信息的流动和更新。比起RNN（Recurrent Neural Network），GRU支持隐状态的门控，这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态，以及应该何时重置隐状态。 GRU中的更新门（Update Gate）是其中一种门控机制，它可以控制新状态中有多少个是旧状态的副本
Autograd: 自动求导pyTorch里神经网络能够训练就是靠autograd包。我们来看下这个包，然后我们使用它来训练我们的第一个神经网络。autograd 包提供了对张量的所有运算自动求导。它是一种在运行时才被定义的，意味着反向传播只有再代码运行的时候才会计算，每次循环的时候都可以不同，就是说可以有不同的计算图。用以下几个例子来看autograd：张量torch.Tensor 是torch
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2023-07-13 11:03:35
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今年在忙高速公路3D GPR数据自动识别工作，初步取得成效，精度没有论文中高，但误判很少，所以软件更新暂停！--基金本子写得太困难了，学术水平不够，好的想法未想到好的科学问题，难以下笔。从数据解译角度，找到了Geolitix软件，非常棒！很多问题在GPR处理中遇到，这个软件都给出了方法，也提醒我们后面要将工作细致，从而做出一些真正有意义的工作。1 好的功能1.1 Time信号处理functionR
一、什么是GRU？GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。二、GRU详解GRU模型中有两个门，重置门和更新门，具体作用后面展开说。先来看一张GRU的图，看不懂没关系，后面慢慢展开说。符号说明：:当前时刻输入信息 :上一时刻的隐藏状态。隐藏状
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2023-08-04 22:39:24
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## 神经网络GRU
神经网络是一种人工神经网络，它是一种用于模拟和学习人脑的神经元之间的相互连接的数学模型。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是神经网络的一种变体，它在处理序列数据时表现出色。
在循环神经网络中，Gated Recurrent Unit（GRU）是一种常用的模型。GRU是由Cho等人于2014年提出的，它通过引入门控机制来解决RNN存在的
介绍 大家都知道利用 .append 和 .pop 方法，我们可以把列表当作栈或者队列来用（比如，把 append 和 pop(0) 合起来用，就能模拟栈的“先进先出”的特点）。但是删除列表的第一个元素（抑或是在第一个元素之前添加一个 元素）之类的操作是很耗时的，因为这些操作会牵扯到移动列表里的所有元素。这个时候双向队列就又作用了。deque 是什么 collections.deque 类（双
VGG网络结构的代码搭建以及代码的详细解析(基于PyTorch)import torch.nn as nn
import torch
from torchvision import transforms
import cv2
import math
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, i
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2023-08-30 15:53:01
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RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory)与GRU(Gated Recurrent Unit)都是自然语言处理领域常见的深度学习模型。本文是一个关于这些模型的笔记，依次简单介绍了RNN, LSTM和GRU。在学习了大量的语言样本，从而建立一个自然语言的模型之后，可以实现下列两种功能。可以为一个句子打分，通过分值来评估句子的
LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示： 其代码部分：class GRU(torch.nn.Module):
def __init__
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2023-08-06 12:56:42
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