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RSS订阅原创 word常用技巧--页码分节、多个参考文献连续引用
此时，第四页已经是新的一节了，这时，点击第四页最下方，插入–页码，就可以看到第四页的标号是1开始的。两个[1,2]：先交叉引用文献1，2得到[1][2]，然后选中，右键 打开域代码，此处就会变成域代码模式，然后在每个域代码的右括号之前添加 #“[0” ，中间添加逗号。多个[1-8]：先交叉引用文献1，8得到[1][8]，然后选中，右键 打开域代码，此处就会变成域代码模式，然后在每个域代码的右括号之前添加 #“[0” ，中间添加横线。例如 {111111 #“[0”} - {888888 #“0]”}。
2024-02-21 21:44:01
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原创 Pinia: vue的最新状态管理库
注意defineStore()的返回值还是一个方法，所以useCounterStore是一个方法，执行该方法得到一个对象。Pinia: vue的最新状态管理库，vuex状态管理工具的替代品。
2023-07-07 11:51:21
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原创 vue3项目创建部署
scss是一种css预处理语言,是一个css的扩展,它在css语法的基础上,允许您使用变量,嵌套规则,混合,导入,继承等功能,使得css更加强大和优雅,而且其完全兼容css3。path是可以作为网址中的索引的，component是对应的组件vue文件。
2023-07-07 10:47:02
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原创 pytorch 单机多卡--DistributedDataParallel+混合精度--提高速度，减少内存占用
混合精度，并行单机多GPU并行
2022-08-17 15:08:57
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原创 Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series 代码配置及解析
论文代码复现
2022-07-20 23:06:18
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原创 论文代码 MTS Anomaly Detection and Interpretation using Hierarchical Inter-Metric and Temporal Embeddin
论文复现
2022-06-07 21:42:55
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转载 Gumbel-Softmax Trick+VAE重参数化技巧
更多详见 https://www.cnblogs.com/initial-h/p/9468974.html
2022-05-05 14:37:32
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原创 图卷积神经网络GCN原理+图结构学习+GAT+VGAE
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1678519457206249337&wfr=spider&for=pcGCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。GCN的基本思路：对于每个节点，我们从它的所有邻居节点处获取其特征信息，当然也包括它自身的特征。假设我们使用average()函数。我们将对所有的节点进行同样的操作。最后，我们将这些计算得到的平均值输入到神经网络中。GCN的主要思想。我们以绿色节点为例。首先，我们取其所有邻居节点
2022-04-27 21:28:21
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转载 layer normalization+残差连接+矩阵的低秩的含义
embedding 是学习得来的，emmbedding并不存在一个客观的分布。通过layer normalization得到的embedding是 以坐标原点为中心，1为标准差，越往外越稀疏的球体空间中。https://www.zhihu.com/question/395811291/answer/1260290120?ivk_sa=1024320u...
2022-04-26 20:59:41
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原创 空洞/扩张/膨胀卷积的作用
卷积核膨胀是将卷积核扩张到膨胀尺度约束的尺度中，并将原卷积核没有占用的区域填充零.空洞卷积的作用：①：使输出变得更稠密。②：在不增加计算量的情况下，扩大了卷积核视野（卷积核尺寸变大）。https://blog.csdn.net/chen1234520nnn/article/details/102516704空洞卷积有什么作用呢？扩大感受野：在deep net中为了增加感受野且降低计算量，总要进行降采样(pooling或s2/conv)，这样虽然可以增加感受野，但空间分辨率降低了。为了能不丢失分.
2022-04-26 16:41:08
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转载 GCN 和 GAT
https://blog.csdn.net/Alienge/article/details/106439479?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_antiscanv2&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-
2022-04-25 20:52:57
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原创 pytorch的维度含义
https://mathpretty.com/12065.html当按照axis=0进行求和的时候, 其实可以想象为对axis=0这个维度进行挤压, 最后只剩下一行, 那一行就是结果, 也就是按列在相加.
2022-04-21 14:17:23
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原创 transformer框架+self-attention技术+和图的关系
注意力机制能够显著提高神经机器翻译任务的性能。本文将会看一看Transformer—加速训练注意力模型的方法。Transformers在很多特定任务上已经优于Google神经机器翻译模型了。不过其最大的优点在于它的并行化训练。Transformer模型：编码组件是一系列编码器的堆叠（文章中是6个编码器的堆叠——没什么特别的，你也可以试试其他的数字）。解码部分也是同样的堆叠数。编码器在结构上都是一样的（但是它们不共享权重）。每个都可以分解成两个子模块：编码器的输入首先流经self-atten.
2022-04-12 15:05:53
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原创 注意力机制attention图解
来自对https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/的笔记注意力机制核心观点就是让RNN每一步都监视一个更大的信息集合并从中挑选信息。例如：如果你使用RNN去为一个图像生成注释，它会从图像中挑选一部分去预测输出的单词。接下来在讲解attention之前，我们会先聊聊Seq2Seq。序列到序列模型是一种模型，它采用一系列项目（单词、字母
2022-04-11 16:03:30
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原创 RNN图解
来自youtube视频 https://www.youtube.com/watch?v=UNmqTiOnRfg做饭顺序：苹果派、汉堡、鸡如果天气晴朗就出去玩不做饭，吃昨天剩下的饭；如果下雨，就做一道新菜；这是个循环结构，昨天的输出（苹果派），结合今天的天气（下雨），就可以得出今天的饭（汉堡）。箭头的细节是：如何训练RNN？–通过error函数，梯度下降，不断减小error。...
2022-04-11 10:30:59
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转载 科研-什么是热图？
图形解读的一般原则：从图的基本构造入手，拆解图的横轴代表什么、纵轴代表什么、几何对象如点、线、柱代表什么和对象的属性如颜色大小代表什么，理解了各个部分，再整体解读图中的差异。热图是一种很常见的图，其基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。热图通过将数据矩阵中的各个值按一定规律映射为颜色展示，利用颜色变化来可视化比较数据。当应用于数值矩阵时，热
2022-03-31 14:58:48
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原创 VAE的原理+直观理解+公式推导+去噪+异常检测
1、VAE原理的直观理解使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理一般设先验分布为标准正态分布，但是也可以是其他分布。KL项目的是使得q(z|x)与p(z|x)相似，只是后面ELBO经过推导转换成了q(z|x)和p(z)尽可能靠近的问题。...
2022-03-24 16:52:23
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原创 python类
面向对象编程是最有效的软件编写方法之一。在面向对象编程中，你编写表示现实世界中的事物和情景的类，并基于这些类来创建对象。编写类时，你定义一大类对象都有的通用行为。基于类创建对象时，每个对象都自动具备这种通用行为，然后可以根据需要赋予每个对象独特的个性。根据类来创建对象被称为实例化，这让你能够使用类的实例。class Dog(): "一次模拟小狗的简单尝试" def __init__(self,name,age): "初始化属性name和age" self.
2022-03-13 20:21:20
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转载 如何免费下到IEEE ACM的论文(SCI-HUB的使用)
记住这个网址 : https://sci-hub.se/ (或者谷歌 sci-hub)这是主页，看到 URL， PMID/DOI ，search string在acm论文的地址粘贴在主页的search输出框，然后search查看pdf并下载
2022-01-28 21:42:27
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原创 常用的conda命令
常用命令链接（1）查看anaconda中环境路径的方法：conda env list因为前面安装pytorch的时候创建了一个虚拟环境，可以看到上图结果。补充知识：创建以及查找虚拟环境的命令详见链接：在 Anaconda Prompt （不是 cmd 终端）中，创建一个虚拟环境：conda create -n 你的虚拟环境名 python=3.5激活虚拟环境activate 你的虚拟环境名退出deactivatehttp://www.py.cn/tools/anaconda/16383
2022-01-23 21:07:16
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原创 计算机、机器学习、AI顶会（领域常识）
（1）博客期刊：最好的是JMLR； MLJ和PAMI次之； TNN、neural computation、PR再次一些； PRL、neural computing等等基本纯水。会议：最好的是NIPS、ICML、COLT； UAI、AISTATS、KDD、CVPR次之； ECML、IJCAI、AAAI、ICDM更次一些摘抄至：https://blog.csdn.net/barry_j/article/details/79733262（2）顶级或者高水平会议（知乎）：机器学习领域
2021-12-06 20:33:24
805
en_core_web_sm-3.0.0.tar、2.3.0.tar、2.3.1.tar
2022-01-23
空空如也
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