1 transformer最经典的理解：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/2 位置编码相对位置编码(relative position representation)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/397269153 Transformer中的相对位置编码(Relative Position Embedd
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2024-05-21 17:29:26
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基于深度学习模型的可学习小波包变换是一种将深度学习与信号处理相结合的方法，能够自适应地提取特征，提升信号的表示能力。本文将深入探讨在实现这一模型过程中遇到的问题及解决方案。
### 问题背景
在执行基于深度学习的可学习小波包变换时，发现在特定数据集上模型的性能不稳定。更多的错误现象如下：
- **第一天**：初步实验结果表现良好，精度达到85%。
- **第二天**：随着数据集的扩大，模型的精
# 如何实现深度学习编码
## 整体流程
首先让我们来看一下整个深度学习编码的流程：
```mermaid
pie
title 深度学习编码流程
"数据准备" : 20
"模型构建" : 30
"模型训练" : 40
"模型评估" : 10
```
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型评估
## 具体步骤和代码
### 数据准备
在这一步，你需要准备好用于训练模
原创
2024-07-12 05:42:43
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原理——元数据通过提取jpg格式图片中携带的元数据获得gps的信息，再通过调用地图openApi将经纬信息反解析为对应的实际地理位置。必备工具1.微信小程序的云函数 2.腾讯地图open-api 3.nodejs 基础语法 4.exifreader nodejs moudle背景手机相机设置中，默认开了gps位置信息。这是一切的出发点，至于为什么会默认开启这里不是我们讨论的点。除了gps的信息以外
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2023-10-10 14:29:28
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# 深度学习影像编码的实现指南
在现代计算机视觉领域，深度学习影像编码是一个至关重要的任务。影像编码的目的是将输入的图像数据转换成一个高效并且有意义的表示。以下是实现影像编码的完整流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[数据预处理]
B --> C[构建神经网络]
C --> D[训练模型]
D -->
编码分类文本类型文件ASCII其他类型文件Base64 如果用简单直接的方式我们可以把文件分为两类文本类型文件其他类型文件文本类型文件的编码是逐字符进行的，每个字符的编码在任何语言任何类型计算机上的解释结果都是一样的，文本类型文件是本文分析的重点，后续会针对不同的编码方式进行详细的分析其他类型的文件，比如png,zip,可执行程序等则需要依赖于特定的环境和对应的应用程序来解析，其编码格式也并不是
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2024-09-05 06:48:14
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视频编码深度学习是一个结合了计算机视觉和深度学习技术的复杂任务。它旨在通过深度神经网络提升视频编码的效率和质量。本文将详细描述如何从环境准备到扩展应用一步一步解决视频编码深度学习的问题。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保合适的环境。以下是前置依赖的列表，包含了所需的软件和库。
| 依赖项 | 版本 | 兼容性说明 |
|---
函数 使用函数的好处1. 降低复杂性2. 避免重复代码段3. 限制改动带来的影响4. 隐含顺序5. 改进性能6. 进行集中控制7. 隐含数据结构8. 隐含指针操作9. 隐含全局变量 规则：1.复杂的函数中，在分支语句，循环语句结束之后需要适当的注释，方便区分各
在深度学习领域，文本编码是一个至关重要的环节。合理的文本编码不仅可以提升模型的性能，还能有效地处理大规模的文本数据。在本篇博文中，我将详细解析如何解决“深度学习 文本 编码”的问题，模块内容包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用，希望给你带来实用的参考。
## 环境准备
为了顺利进行深度学习文本编码的项目，我们需要确保环境的正确安装和配置。以下是前置依赖的详细列表。
一、预测编码1.原理利用已编码的一个或几个样本值，根据某种模型或方法，对当前的样本值进行预测，并对样本真实值和预测值之间的差值进行编码，包括帧内预测和帧间预测两种。2.预测编解码的过程(1)预测编码过程对于当前编码的图像的输入像素值x(n)，首先利用已编码像素的重建值得到当前像素的预测值p(n)进行残差，得到运动残差e(n)，将e(n)送入量化器得到e’(n)后进行熵编码，同时利用量化后的残差e’
自编码器的目标：使用少量高阶特征重构输入定义：使用自身的高阶特征编码自己思想：自编码器其实也是一种神经网络，他的输入和输出一致的，借助稀疏编码的思想，目标是使用高阶特征重新组合来重构自己。特点：期望输入和输出一致；希望使用高阶特征来重构自己，而不只是复制像素点。Hinton提出基于信念网络（deep belief Networds,DBN,由多层RBM堆叠而成）可以使用无监督学习逐层训练的贪心算法
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2023-08-26 15:32:56
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摘要在完成上面两个教程后，这个教程会一步步的教你建立一个预测模型和测量更新模型皆非线性的滤波器。仿真条件和第二个例子中相同。连续写3个果然有点累，waaaaaagh不动了。 再额外花15分钟建立你的粒子滤波器准备.cpp文件非线性预测模型提示非线性测量更新模型非连续初始分布构造滤波器结论 准备.cpp文件在文件夹BFL/examples/nonlinear_particle/中将会找到源文件tes
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2024-07-08 09:53:28
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# PyTorch 设置可学习参数
## 介绍
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络模型。在 PyTorch 中，我们可以通过设置可学习参数来定义模型的结构和优化算法。
可学习参数是模型中需要通过训练来优化的参数。在神经网络中，可学习参数通常是权重和偏置值。PyTorch 提供了一个 `Parameter` 类，用于创建可学习参数。在本文中，
原创
2023-09-07 06:40:23
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在机器学习模型构建过程中，PyTorch作为一个灵活且高效的深度学习框架，允许我们通过设置可学习的参数来优化模型的表现。这一能力不仅能够提升模型的精确度，还能加速模型的收敛速度，但同时也伴随着参数设置不当可能导致的训练问题。因此，合理配置可学习参数对于我们模型的成功至关重要。
> 用户反馈：
> > "在使用PyTorch时，我发现设置模型参数的方式让我困惑，尤其是在调试和优化阶段。希望能有更清
页面并不是你的首页。这种情况在百度中很明显。特别是Ｓｉｔｅ的时候。这说明一个问题：首页的权重不高。 想到最近一个企业站的首页权重掉的相当的厉害了；也不知道为什么随着收录的页面数量增加反而首页跑到了第二页面去了；看到这篇文章先学习下： 从原因分析一下： 产
为了能够使用 DataLoader类，首先需要构造关于单个数据的 torch.untils.data.Dataset 类 1、构建 My_Dataset类对于数据集的处理，Pytorch 提供了 torch.utils.data.Dataset 这个抽象类，在使用时只需要继承该类，并重写 __len__() & __getitem__() 函数，便可以方便的进行数据集的迭代。Dataset
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2024-09-25 07:39:47
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# PyTorch可学习的参数
在深度学习中，模型的性能往往依赖于参数的设定。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了一些高效的工具，使得学习和更新这些参数变得非常简单。本文将深入探讨PyTorch中的可学习参数，包括定义、创建和使用这些参数的方式。同时，我们将通过一些代码示例来帮助大家更好地理解这一概念，并通过可视化的数据展示，使其更加直观。
## 什么是可学习的参数？
可学习的参数
# 深度学习数据编码
在深度学习中，数据编码是一个重要的概念。数据编码是将原始数据转换为机器可以理解和处理的形式的过程。通过数据编码，我们可以将不同类型的数据转换为数字表示，从而利用深度学习模型进行训练和预测。在本文中，我们将介绍一些常用的数据编码技术，并提供相应的代码示例。
## 1. 独热编码（One-Hot Encoding）
独热编码是将类别型数据转换为二进制向量的常用方法。对于具有
原创
2023-07-22 02:12:29
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一、为何需要对视频进行可分级编码带宽限制了数据的传输,而我们通过某种方法使得视频流拥有可分级性,当网络带宽较小的时候,只保持基本的视频信息被传输,并根据实际的网络环境决定是否传增强的视频信息以使得图像质量得到加强,以此得到自适应性.这样的方式可以保持拥有网络连接的大部分终端都可以用适当的码流来使用多媒体信息。 二 如何对视频进行可分级编码把那些对解码图像重要的信息(比特)放在
根据使用场景判断使用机构光还是tof的相机。一、概述结构光（Structuredlight），通常采用特定波长的不可见的激光作为光源，它发射出来的光带有编码信息，投射在物体上，通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息，镜头需要定制镜头或者特殊镜头设计。光飞行时间法（TOF），利用测量光飞行时间来取得距离，简单来说就是，发出一道经过处理的光，碰到物体以后会反射回来，捕捉来回的
