文章目录1 引言2 本文模型2.1 Seq2Seq 注意力模型2.2 指针生成网络2.3 覆盖机制（Coverage mechanism） 【Reference】1. Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networksseq2seq模型可用于文本摘要（并非简单地选择、重排原始文本的段落），然后这些模型有两个缺点：不易关注
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2024-08-02 13:26:09
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双指针算法简介：指的是在遍历对象的过程中，不是普通的使用单个指针进行访问，而是使用两个相同方向（快慢指针）或者相反方向（左右指针）的指针进行扫描，从而达到相应的目的。换言之，双指针法充分使用了数组有序这一特征，从而在某些情况下能够简化一些运算。具体实现案例如下：第一类：左右指针 leetcode.125-验证回文串，全ac代码如下：class Solution{//功能实现函数
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2023-12-21 16:04:10
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文章目录Pointer Network简介Pointer NetworkApplications-Summarization(应用：文章内容总结)背景介绍使用Pointer-Generator网络的文本摘要方法赋予seq2seq模型复制能力——CopyNet使用多来源Pointer Network的产品标题摘要方法Applications-Machine Translation(应用：机器翻译)
摘要：本章首先提出原始问题，然后引入指针网络（Pointer Networks），介绍了Pointer Network(指针网络)的方法与基本原理，由于传统的seq2seq模型是无法解决输出序列的词汇表会随着输入序列长度的改变而改变的问题的。使用Pointer Networks方法预测的时候每一步都找当前输入序列中权重最大的那个元素，而由于输出序列完全来自输入序列，它可以适应输入序列的长度变化。之
第1章 快速上手1.1.1 空白和注释 程序的空白的作用： 空行将程序的不同部分分割开来；制表符缩进语句，可以更好地显示程序的结构等等。 软件最大的开销并非在于编写，而是在于维护，所以需要注释。但要注意编写正确的注释，以后修改代码时也要注意注释的更新。注释如果不正确，那还不如没注释。有时候使用/和/符号来注释一段代码，如果在要注释的这段代码内部就有/和/注释
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2024-06-01 11:41:21
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Android中定义了两种智能指针类型，一种是强指针sp（strong pointer），一种是弱指针（weak pointer）。其实成为强引用和弱引用更合适一些。强指针与一般意义的智能指针概念相同，通过引用计数来记录有多少使用者在使用一个对象，如果所有使用者都放弃了对该对象的引用，则该对象将被自动销毁。 弱指针也指向一个对象，但是弱指针仅仅记录
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2024-05-28 19:17:47
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# PyTorch实现指针网络
指针网络（Pointer Networks）是一种用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务的神经网络架构，它可以在输入序列中动态地选择指向输出序列中某个位置的指针。指针网络可以解决传统序列到序列模型难以处理的问题，比如处理可变长度的输出序列或者需要输出序列与输入序列中相同符号的位置对应的任务。
在本文中，我们将介绍指针网络的原理和实现方法，
原创
2024-04-22 04:26:27
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# 如何实现 PyTorch 指针网络
指针网络（Pointer Network）是一种用于解决需要将输入序列中的位置直接映射到输出序列的任务的神经网络架构，例如排序和组合优化问题。在本篇文章中，我将带您一步步实现一个简单的指针网络，使用 PyTorch 框架。
## 一、实现流程
为了帮助您更好地理解整个开发流程，下面是您需要遵循的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
花下猫语：今天一大早，读者群里又讨论了 Python 的“指针”问题。恰好今天还看到青南同学刚发布的一篇文章，它从实用的层面介绍了怎么用 Python 解“指针”类的题目，正好分享一下~剧照 | 《如懿传》原标题：《举一反三：三种问题，两个指针，一种方法》在我们做算法题的时候，如果大家多总结解题方法，就会发现很多题目的解题方法实际上是完全一样的。今天我们就来看三道链表相关的题目。可以使用同一种方法
*和**有很多用途：（* ）是乘法运算符（或者在字符串的情况下是重复运算符）。其他库中的类可能出于其他原因使用’*’，但几乎总是以某种形式乘法。（**）是一个指数运算符，在正常数字中是计算的数学方法x ** yXÿ 但这些都是不足为奇的用法 - 每个开发人员都可能知道的用法; 但我认为问题几乎肯定与常见但最不期望的地方有关（至少对于初学者来说）：函数中的变量参数运算符*和**出现在函数定义中 -
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2023-08-22 21:59:39
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先来看这一段程序：a = [1,2,3,4]b = aa[0] = 100print(b)输出结果是:[100, 2, 3, 4]看上去很简单，但我发现一些教科书、Python课程，以及同行上课时并不会提到这样的例子，更不用说解释为什么了。Python中所有的变量，都是指针。非计算机专业的编程学习者对变量是指针还是实体这个问题不敏感，如果不和他们讲清楚这一点，碰到类似上面那样的程序，他们是没法理解
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2023-08-06 23:12:14
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再再论指针篇首语 指针是C语言规范里面一项核心内容，指针具有与生俱来的优势，利
原创
2022-12-11 21:07:22
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一种能够生成 可变大小输出序列 的神经网络架构. 指针网络输出序列的长度取决于输入序列, 这解决了传统序列到序列 (seq2seq) 模型必须固定序列长度的限制。传统seq2seq：使用输入序列的固定表征 (也就是encoder 最后一步的hidden state)来生成输出序列. 这一固定描述限制了可以穿过 decoder 的信息量与计算量. 注意力网络：
通过对输入标
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2023-10-26 13:34:25
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问题描述在centerformer（基于det3d）项目中，我增加了一个和图像的融合处理（paint features），在训练过程中经常到第13/14个epoch打印的日志中出现NAN的现象。问题分析根据现象，猜测可能的原因是： 1.数据集中有脏数据 -> 可以通过训练baseline或现有模型resume早期epoch，看能否通过一整个epoch来判定 2.forward过程中已经存在N
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2023-10-18 19:09:56
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2024-01-02 21:05:04
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摘要我们引入了一种新的神经架构来学习输出序列的条件概率，其中元素是与输入序列中的位置相对应的离散标记。此类问题无法通过现有方法（例如序列到序列 [1] 和神经图灵机 [2]）轻松解决，因为输出的每一步中目标类别的数量取决于输入的长度，而输入的长度是可变的.诸如对可变大小序列进行排序以及各种组合优化问题等问题都属于这一类。我们的模型使用最近提出的神经注意力机制解决了可变大小输出字典的问题。它与之前的
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2024-03-27 06:45:12
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1、指针常量与常量指针 int a = 10; int * const p1 = &a; const int * p2 = &a; p1是不可改变地址的常量，即指针常量，但能够对它所指向的内容进行改动。 p2是指向常量的指针。即常量指针，它所指向的地址内容是不可改动的，但其本身确实能够改动的。 2、
原创
2021-08-06 14:24:47
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图片来源：摄图网 图神经网络(GNN)图神经网络(GNN)最早是Franco Scarselli和Marco Gori等人在论文《The Graph Neural Network Model》中提出的，它拓展了已有的神经网络模型，用于处理图或者网络结构的数据。图神经网络已经是一个AI未来重要的发展方向。它的算法思想是基于节点的局部邻居及其自身特征信息对节点进行表示学习(Node Rep
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2023-09-22 20:56:16
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c中指针----------指针、指针的指针、指针数组和数组指针
原创
2015-12-06 14:07:23
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因为 C++ 中指针默认不被初始化，所以该指针变量指向一个随机的内存地址，这
原创
2023-04-08 08:14:14
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