今天使用vs中的NuGet安装了Spire.XLS for C，在安装之前程序还是可以通过编译，但是安装了这个插件之后就报了一系列错误，首先看到报错信息，先确定是boost方面出了问题： 为什么安装一个插件就会报Boost的错误呢&#xff…

论文：https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf 发表：2020 摘要1：损失与模型大小、数据集大小以及训练所用计算量成比例，其中一些趋势跨越了七个量级以上。 2：网络宽度或深度等其他架构细节在很大范围内影响较小。3&…

在使用飞针测试进行返修场景应用时，工程师们希望用飞针对所有NET进行一遍开路的遍历性测试，以便找出是否有PCB线路开路故障。 那如何开发出整板的NET开路测试步骤？这个在飞针设备系统上几乎是无法完成的工作，行业是否有高效的方法…

文章目录 文章简介基本知识Sentiment or Emotion名词解释 方面级情感分析任务单个任务Aspect Term Extraction (ATE)Aspect Category Detection (ACD)Aspect Opinion Co-Extraction (AOCE)Aspect Sentiment Classification (ASC) 复合任务Aspect-Opinion Pair Extraction (AOPE…

循环神经网络(RNNs)是神经网络中一个大家族，它们主要用于文本、信号等序列相关的数据。常见的循环神经网络有长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)等，而这些循环神经网络都是在最早的一种神经网络基础之上改进而来的，所以兔兔在本文讲…

Quantization fundamentals Hardware background 这部分内容主要探索量化的硬件背景以及如何让推理在设备上跑起来。 图1展示了神经网络中矩阵向量乘法 y = W x + b \boldsymbol{y}=\boldsymbol{W}\boldsymbol{x} + \boldsymbol{b} y=Wx+b的计算示意图，这是矩阵乘法和卷积的…

前置知识： 矩阵分解MF： 把user–item交互矩阵分为两个子矩阵，用两个子矩阵相乘来重构关联矩阵，优化目标是使重构矩阵和真实矩阵之间的误差最小。常用的损失函数是均方误差。通过这种方式得到二者的向量学习到用户商品潜在的关联信…

Neural Networks投稿 1、文章类型选择 从下拉菜 单中选择您提交的文章类型。 2、附加文件 直接上传手稿 必须的文件 建议这几个都上传 3、通用信息 选择文章类别 4、偏好设置 请提供所需的信息。 请回答所提出的问题/陈述。 5、附加信息 添加作者时需要注意！&a…

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.11523 代码链接：https://github.com/qhfan/RMT 引言 ViT近年来在计算机视觉领域受到了越来越多的关注。然而，作为ViT的核心模块--自注意力缺乏空间先验知识。此外，自注意力的二次计算复杂度…

pytorch-forecasting简介 pytorch-forecasting是一个基于PyTorch的开源时间序列预测库,旨在简化先进深度学习模型在实际场景中的应用。它提供了高级API和多种先进的神经网络模型,使用户能够轻松构建和训练复杂的时间序列预测模型。 主要特点包括: 提供TimeSeriesDataSet类处…

The Perceptron 注意：本文主要介绍preceptron（没有隐藏层）的工作原理，和具体的实例（具体的数据如何进行权重的迭代更新的），但是没有代码实现。preceptron一般是二分类，这里同样提到…

Ps菜单：滤镜/Neural Filters/人像/智能肖像 Neural Filters/PORTRAITS/Smart Portrait 智能肖像 Smart Portrait通过生成新特征，如表情、头发、面部年龄、光线、姿势和头发等，来对肖像（头部）进行创造性地调整。 “智能…

版权声明 本文原创作者：谷哥的小弟作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》是一篇在深度学习领域具有重要影响力的论文，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton等人撰写。该论文主要…

参考自以下 https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6914926.html https://www.jianshu.com/p/7582df96b081 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35703999 0 Abstract 受到机器翻译和目标检测等的启发, 提出了基于注意力机制的图像描述生成模型 1 Introduction 获取图片重要信…

语音识别一定想到RNN，就像图片识别想到CNN一样。 英汉翻译有两种方法：一是语音识别，一是英汉对照直接training 1.RNN的learning 1.1loss function cross entropy是怎么算的呢：对每个输入xi, 其输出的yi 与相应的reference vecto…

讲的是RNN： 1.RNN的基本概念：有记忆的neural network 案例：slot分类，比如地点啊，时间啊 有个订票系统，Slot Filling，听到用户说: I would like to arrive Taipei on November 2nd. 时&#xf…

文章目录 摘要1.CNN v.s. DNN2. why CNN ?原因1：Some patterns are much smaller than the whole image原因2：The same patterns appear in different regions原因3：Subsampling the pixels will not change the object 3. CNN架构的步骤3.1…

参考论文：Netural Machine Translation By Joinly Learning To Align And Translate 这篇论文应该是attention系列论文的鼻祖论文了， 引用量已经超多了吧！ 背景 机器翻译方面的模型一般都会采用encoder-decoder的框架，对source…

在吴恩达老师DL系列课程的学习过程中，跟随做的一些小练习，在看懂别人代码基础上，整理的一些小笔记。 参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 带一个隐藏层的平面数据分类：对平面上随机生成…

目录 Convolution Netural Network 摘要 本节内容综述 CNN V.s. DNN CNN架构提出的基础 1.Some patterns are much smaller than the whole image 2.The same patterns appear in different regions 3.Subsampling the pixels will not change the object CNN的步骤 …