- 最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。 【youcans@qq.com, youcans 的 OpenCV 例程, https://youcans.bl... 最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。 【youcans@qq.com, youcans 的 OpenCV 例程, https://youcans.bl...
- 今天介绍一篇来由美国NEC实验室Erik Kruus等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。在这篇文章中，作者团队提出通过TCR-肽对的物理建模来扩展训练集，以解决当前数据集中出现的数据稀缺问题。实验证明，用物理建模和数据增强的伪标记来训练深度神经网络，比现有两个数据集中的基线有所改进。 1 介绍 成功预测TCR与肽... 今天介绍一篇来由美国NEC实验室Erik Kruus等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。在这篇文章中，作者团队提出通过TCR-肽对的物理建模来扩展训练集，以解决当前数据集中出现的数据稀缺问题。实验证明，用物理建模和数据增强的伪标记来训练深度神经网络，比现有两个数据集中的基线有所改进。 1 介绍 成功预测TCR与肽...
- 写在前面 我为了更加的高效的学习，需要不断地输入和输出 相信不管此时的你是怀着好奇心打开这篇文章；还是偶然间刷到这篇博文；或者带有学习目的性走到这片领域，我都相信，面前的你一定会成功，因为你懂得投资和... 写在前面 我为了更加的高效的学习，需要不断地输入和输出 相信不管此时的你是怀着好奇心打开这篇文章；还是偶然间刷到这篇博文；或者带有学习目的性走到这片领域，我都相信，面前的你一定会成功，因为你懂得投资和...
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/232271603 https://www.proschoolonline.com/blog/data-science-interview-que... https://zhuanlan.zhihu.com/p/232271603 https://www.proschoolonline.com/blog/data-science-interview-que...
- 1、InternalError: Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 to /job... 1、InternalError: Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 to /job...
- 目录 欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏前期文章介绍！机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册项目要求数据透视代码实战维度太多，利用PCA降维的思想进行实现（后期... 目录 欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏前期文章介绍！机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册项目要求数据透视代码实战维度太多，利用PCA降维的思想进行实现（后期...
- 目录 欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏前期文章介绍！机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册支持向量机函数间隔与几何间隔函数间隔几何间隔最大间隔与支持向量从原始... 目录 欢迎订阅本专栏，持续更新中~本专栏前期文章介绍！机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册支持向量机函数间隔与几何间隔函数间隔几何间隔最大间隔与支持向量从原始...
- 目录 前言10.1. 注意力提示10.1.1. 生物学中的注意力提示10.1.2. 查询、键和值10.1.3. 注意力的可视化10.1.4. 小结 结语 前言 Hello！ ... 目录 前言10.1. 注意力提示10.1.1. 生物学中的注意力提示10.1.2. 查询、键和值10.1.3. 注意力的可视化10.1.4. 小结 结语 前言 Hello！ ...
- 目录 简介10.3. 注意力评分函数10.3.1. 掩蔽softmax操作10.3.2. 加性注意力10.3.3. 缩放点积注意力10.3.4. 小结 读后总结2022/08/22 第一次阅读... 目录 简介10.3. 注意力评分函数10.3.1. 掩蔽softmax操作10.3.2. 加性注意力10.3.3. 缩放点积注意力10.3.4. 小结 读后总结2022/08/22 第一次阅读...
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- 一、问题描述 如题。 二、解决方案 2.1 输入数据有误 数据集太少输入数据为经过标准化：没有经过正则化处理的数据可能存在异常点，或者数据的量纲不一致。可以采用min_max归一化或者z-scor... 一、问题描述 如题。 二、解决方案 2.1 输入数据有误 数据集太少输入数据为经过标准化：没有经过正则化处理的数据可能存在异常点，或者数据的量纲不一致。可以采用min_max归一化或者z-scor...
- 目录 文章目录 目录前言Q1：随着数字化进程加快，海量数据频发现象层出不穷，传统 CPU 解决方案在哪些场景中会受限？Q2：作为网卡与处理器的结合，DPU 具备传输与计算的能力。都说 DPU 源... 目录 文章目录 目录前言Q1：随着数字化进程加快，海量数据频发现象层出不穷，传统 CPU 解决方案在哪些场景中会受限？Q2：作为网卡与处理器的结合，DPU 具备传输与计算的能力。都说 DPU 源...
- 循环神经网络： https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/108369828 循环神经网络： https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/108369828
- 一：手写二维卷积的实现 要求： 手写二维卷积的实现，并从至少一个数据集上进行实验，这里我选取了车辆分类数据集（后面的实验都是用的车辆分类数据集），主要根据数据集的大小，手动定义二维卷积操作，如：自定义单通... 一：手写二维卷积的实现 要求： 手写二维卷积的实现，并从至少一个数据集上进行实验，这里我选取了车辆分类数据集（后面的实验都是用的车辆分类数据集），主要根据数据集的大小，手动定义二维卷积操作，如：自定义单通...
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HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
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