SVM（二）· LinearSVM 射命丸咲 一个啥都想学的浮莲子 关注他 138 人赞同了该文章 （这里是本章会用到的 Jupyter Notebook 地址） 很多人（包括我）第一次听说 SVM ...
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2021-07-15 17:23:00
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# 自编译 HarmonyOS：一项值得尝试的技术挑战
随着智能设备的快速发展，操作系统的选择也越来越多样。HarmonyOS 是华为最新推出的跨平台操作系统，提供了良好的性能和安全性。如果你有兴趣尝试自编译 HarmonyOS，那么本文将为你提供简单指南，以及示例代码，帮助你更好地理解这一过程。
## 什么是 HarmonyOS？
HarmonyOS 是一种微内核架构的操作系统，旨在支持各
什么是 Rust？Rust 是一种专注于安全和性能的多范式编程语言。它的构建考虑到了速度和效率，这意味着它可以提供零成本的抽象、继承和功能特性，对许多开发人员来说，这解决了其他底层语言(如 C 和 C++)的常见问题。使用 Rust 有什么优势？Rust 具有惊人的速度和内存效率。它丰富的类型系统和所有权模型保证了内存和线程的安全，从而能够在编译时消除许多典型的错误。零成本抽象确保你使用的抽象几乎
自编码器自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。编码器将高维输入压缩成低维潜在代码(也称为潜在代码或编码空间) ，以从中提取最相关的信息，而解码器则解压缩编码数据并重新创建原始输入。这种架构的目标是在编码时最大化信息并最小化重构误差。但是重构误差是什么？它的名字也是重构损失，通常是输入为实值时重构输入与原始输入之
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2024-01-10 20:22:54
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文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理 本文只设计简单的介绍和pytorch实现，数学原理部分请移步知乎“不刷知乎”大佬的文章：半小时理解变分自编码器 本文部分观点引自上述知乎文章。数据降维降维是减少描述数据的特征数量的过程
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2023-12-10 09:47:50
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目录自编码器的定义与原理自编码器简介自编码器的设计自编码器的应用变分自编码器（VAE） 自编码器的定义与原理自编码器简介Encoder：将图片编码并压缩成向量Decoder：由压缩的向量重建图片编码器：输入图片生成向量生成器：输入向量生成图片 自编码器是指使用自身的高阶特征编码自己。 自编码器是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，目标是使用稀疏的高阶特征重新组合来重构自己。 自动编码器是一种数
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2024-01-26 07:08:20
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using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Drawing;
using System.Data;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
namesp
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2009-11-05 23:25:13
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目录 编译技术概念动态库的特点使用静态库FAQ只有在编译动态链接库时才会使用-fPIC编译器选项吗？能否在静态编译库的情况下使用呢？C++的动态库第三方包一般都是怎么交付的？查看二进制的常用命令构建过程中库文件定位规则重复的符号定义如何判断一个可执行文件是否使用了PIE？方法一方法二 编译技术概念编译：严格意义上讲，指的是将高级语言编写的源代码翻译成低级语言描述的代码的过程。 交叉编译：如果
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2024-07-13 16:37:36
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阅读Antonio Gulli《Deep Learning with Tensorflow 2 and keras》Second Edition 第九章 AutoEncoder笔记自编码用来做什么？当神经网络要输入大量的信息，比如高清图片的时候，输入的图像数量可以达到上千万，要神经网络直接从输入的数据量中进行学习，是一件非常费力不讨好的工作，因此我们就想，为什么不压缩一下呢？提取出原图片中最具有代
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2024-05-14 14:08:55
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漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含tensorflow实现） 0. 前言 在非监督学习中，最典型的一类神经网络莫过于autoencoder(自编码器)，它的目的是基于输入的unlabeled数据X={x(1),x(2),x(3),...}X={x(1),x(2),x(3),...}，通过训练得到数据的一个降维特征表达H={h(1),h(2)
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2019-08-31 09:21:00
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文章目录前言一、自编码器是什么？二、为什么要用输入来重构输出？三、自编码器的作用总结 前言 这里通过自己的学习和理解简单介绍一下自编码器的定义和作用，希望大家可以有所收获~一、自编码器是什么？ 自编码器（Autoencoder，AE），是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，它先将输入压缩成潜在空间表征，然后通过这种表征来重构输出。 简单来说，就是可以自动实现编码与解码操作过
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2024-05-30 11:18:24
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自回归语言模型（Autoregressive LM）在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文，也利用了下文，但是本质上仍然是自回归LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。EL
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2023-09-23 16:32:41
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自编码器模型详解与实现（采用tensorflow2.x实现）使用自编码器学习潜变量编码器解码器构建自编码器从潜变量生成图像完整代码使用自编码器学习潜变量由于高维输入空间中有很多冗余，可以压缩成一些低维变量，自编码器于1980年代Geoffrey Hinton等人首次推出。在传统的机器学习技术中用于减少输入维度的技术，包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA
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2024-04-12 13:41:44
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自编译语言的功能及其编译程序是可以像滚雪球一样，一级一级她扩充。它可以对编译程序作修改并且描述其他语言的编译程序。它的编译程序在一台机器上建立以后，就有可能产生其他计算机上的各种语言的编译程序，从而缩短了编译程序的研制过程。它对于促进计算机的推广应用，其作用是显著的。[1]中文名自编译语言外文名self-compiling language定 义编译程
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2024-01-23 23:00:38
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@TOC(文章目录)前言  目前我们可以通过爬虫等方式获取海量的样本数据?，如照片、语音、文本等，是相对容易的，但困难的是获取这些数据所对应的标签信息，例如机器翻译，除了收集源语言的对话文本外，还需要待翻译的目标语言文本数据。数据的标注工作目前主要还是依赖人的先验知识来完成。因此，面对海量的无标注数据，我们需要从中学习到数据的分布?(?)的算法，而无监督算法模型就是针对这类问题
原创
精选
2022-03-03 14:36:21
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由于本科时对图形图像比較感兴趣所以Ps和Ai玩的还算能够。所以无论本科时候还是研究生阶段总是有非常多人让我帮忙处理一些图片。记得工作那一年參与一个大项目时还帮了CRI里员工处理了一些图片项目中也处理了非常多图片。考研时在北化也由于这项小技能而给女友她们化工实验室的小伙伴们上了三次Photoshop图片处理的课。帮助了非常多人，有时非常想她们来找我帮助的时候我一边处理而一遍教他们
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2016-02-01 18:07:00
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（1）简介Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（
原创
2022-07-14 12:48:35
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自编码网络的一个重要功能就是对数据进行降维，如将数据降维到二维或者三维，之后可以很方便地通过数据可视化技术，观察数据在
原创
2022-11-23 22:32:10
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自编码器是深度学习的研究热点之一，在很多领域都有应用。其应用主要有两个方面，第一个是对数据降维，或者降维后对数据进
原创
2022-11-23 22:32:17
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一、TransformerTransformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置）编码器结构： 6层编码器： 一层编码器 = 多头注意力+残差（LN） + FFN+残差（LN）输出：每一个位置上输出预测概率分布（K类类别
