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RSS订阅原创 github pull出错
错误提示：Failed to connect tohttp://github.comport 443: Timed out(Windows)ping命令「github.com」结果可以连接 ，善用搜索引擎发现基本都是说上网时使用了代理，所以导致问题的发生。解决方案planA：找自己是不是使用了梯子或者什么VPN，可以关掉试试看planB：我是第一步就解决了，如果还是有问题的童靴可以试试这个博主给出的方案Failed to connect to github.com port 443: T..
2021-03-22 09:40:05
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原创 Sklearn 卡方检验
见知乎小白记录贴，侵删~感恩！使用sklearn官方接口代码如下首先import包和实验数据：from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import chi2from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris()2. 使用卡方检验来选择特征model1 = SelectKBest(chi2, k=2
2021-03-17 15:43:07
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原创 pytorch embedding 理解
可见知乎之前由于懒且不重视没思考embedding，故近期实战对其有些“误解”。害，可见这都是之前欠下的债啊，得补上！小白记录贴，仅供参考~从pytorch源码里简单找了找,并没有找到对embedding有直观解释的代码,故转向tensorflow。不管什么框架,原理得是一样的吧~对embedding追根溯源，发现主要包括两部分：对input[batch_size, seq_len]进行one-hot编码[batch_size, vocab_size]; 将one-hot编码后的矩阵和we
2021-03-13 21:14:12
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原创 cannot import name ‘Graph‘ from ‘pyecharts‘
pyecharts-gallery: A Data Visualization Gallery Based on pyecharts.之前版本代码如下,报错cannot import name 'Graph' from 'pyecharts'from pyecharts import Graph通过看官网demo,更改代码如下from pyecharts.charts import Graph建议遇到错误首先看官网pyecharts-gallery知乎...
2021-03-08 11:47:58
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原创 Transformer-self attention
详见知乎～感恩～小白记录贴，侵删～感恩Encoder包括Multi-head self attention，Skip connection，LayerNorm，FFself-attention之前看过一位老师说transformer在长文本上效果没有RNN好, 针对这一问题, 这篇文章做了相关阐述----Why Self-Attention? A Targeted Evaluation ofNeural Machine TranslationArchitectures, 中文版是为什
2021-03-07 14:51:47
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原创 LSTM和GRU
详文见知乎小白记录贴~(侵删,感恩)RNNLSTMLSTM在RNN的基础上引入了门控机制：遗忘、输入和输出LSTM能保持长期记忆的原因：两个通道在保持记忆：短期记忆h，保持非线性操作；长期记忆C，保持线性操作。因为线性操作是比较稳定的，所以C的变化相对稳定，保持了长期记忆。而对有用信息的长期记忆是通过训练获得的，也就是说在内部的几个权值矩阵中。GRUGRU是LSTM的变体，门控变为update（大佬们都说是将forget和input gate耦合成upda
2021-03-05 21:47:14
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原创 CNN相关公式
建议可以先看一下这个问题如何通俗易懂地解释卷积？，会了解的更透彻~（我甚至觉得百度百科都值得探索）回归正文~记录贴（侵删，感恩）卷积的物理意义：系统某一时刻的输出是由多个输入共同作用（叠加）的结果。放在图像分析里，可以理解为原始像素点(source pixel)，所有的原始像素点叠加起来，就是原始图了。卷积的3个核心思想：稀疏交互（sparse interactions），即每个节点通过固定个（一般等于卷积核元素的数目，远小于前一层节点数）连接与下一层的神经元节点相连; 尽管是稀...
2021-03-05 21:39:55
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原创 CUDA error: device-side assert triggered解决方案
问题：error–CUDA error: device-side assert triggered先来说问题的根本原因：超出限制！一、问题背景model：TextCNN( (embedding): Embedding(199269, 200) (convs): ModuleList( (0): Sequential( (0): Conv2d(1, 100, kernel_size=(3, 200), stride=(1, 1)) (1): ReLU().
2021-02-17 13:44:14
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原创 word2vec(gensim) 和 torchText
word2vec(gensim) 和 torchText知乎原文一、gensim-word2vec/GLoVe方法一：切词之后直接将二维句子数据输入到gensim的word2vec模型中from gensim.models import word2vec# 引入数据集raw_sentences = ["the quick brown fox jumps over the lazy dogs","yoyoyo you go home now to sleep"]# 切分词汇sentences=
2021-02-04 21:55:52
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转载 积分梯度：一种新颖的神经网络可视化方法
积分梯度：一种新颖的神经网络可视化方法原文地址：https://kexue.fm/archives/7533朴素梯度积分梯度鉴于直接使用梯度的上述缺点，一些新的改进相继被提出来，如LRP、DeepLift等，不过相对而言，笔者还是觉得积分梯度的改进更为简洁漂亮。参照背景积分恒等离散近似实验效果原始效果原始论文实现：https://github.com/ankurtaly/Integrated-Gradients下面是原论文的一些效果图：个人实现总结本文介绍了一种
2020-12-23 15:30:33
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原创 操作系统_实验环境准备
“网易云课堂”—《操作系统》李治军老师—课堂笔记实验的基本流程是根据实验要求编写应用程序、修改Linux 0.11的源代码，用gcc编译后，在Bochs的虚拟环境中运行、调试目标代码。 （本实验仅涉及在Linux环境下操作的代码，仅供个人学习）主要平台和工具简介1. x86模拟器Bochs Bochs是一个免费且开放源代码的IA-32(x86)架构PC机模拟器。在它模拟出...
2018-08-18 16:51:47
1370
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2021-07-03
空空如也
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