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2023年06月

• 06.21 15:56:59
  发表了文章 2023-06-21 15:56:59

  【论文解读】Self-Explaining Structures Improve NLP Models

  浙大联合北大出了篇比较有意思的文章，从模型解释的角度设计了一个称为Self-Explaining的网络模型，该网络模型可以直接加在任何预训练模型之上，来提高模型的性能和准确率。现在让我们来看看这篇文章吧。
• 06.21 15:55:52
  发表了文章 2023-06-21 15:55:52

  【Deep Learning 8】Self-Attention自注意力神经网络

  🍊本文主要介绍了Self-Attention产生的背景以及解析了具体的网络模型。
• 06.21 15:54:56
  发表了文章 2023-06-21 15:54:56

  三步解决Mybatis-Plus整合pagehelper

  三步解决Mybatis-Plus整合pagehelper
• 06.21 15:52:25
  发表了文章 2023-06-21 15:52:25

  【2023 AR元宇宙过圣诞！】《Merry Meta Christmas》

  快来创建你自己的圣诞AR元宇宙
• 06.21 15:50:42
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  【论文解读】A review on the attention mechanism of deep learning

  注意力已经成为深度学习中最重要的概念之一。本文旨在对近年来提出的最新注意力模型作概述。我们建立了一个较为通用的模型，此外根据四个标准即注意力的柔软性、输入特征的形式、输入表示和输出表示来对当前注意力模型进行分类。最后讨论了注意力在深度学习可解释上的作用。
• 06.21 15:45:39
  发表了文章 2023-06-21 15:45:39

  【数据挖掘】期末复习笔记(重点知识)

  数据挖掘期末复习笔记
• 06.21 15:39:38
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  【Big Data】Hadoop--MapReduce经典题型实战(单词统计+成绩排序+文档倒插序列)

  🍊本文使用了3个经典案例进行MapReduce实战🍊参考官方源码，代码风格较优雅🍊解析详细。
• 06.21 15:38:13
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  【操作系统--页面置换算法】C语言详解--大作业版（附代码）

  该实验为作者OS课程大作业，内容若有问题，望指出，多多交流
• 06.21 15:37:14
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  【EasyAR实战项目】图像追踪+触屏交互

  全网首发EasyAR图像追踪实战项目，零基础也能做AR项目！本文章从下载Unity、EasyAR SDK开始，到模型的导入再到图像识别的处理到交互脚本的编写最后到项目的导出和运行结果，步骤解析的十分详细，非常适合新手小白做AR开发。
• 06.21 15:35:10
  发表了文章 2023-06-21 15:35:10

  【论文解读】Do Prompts Solve NLP Tasks Using Natural Language?

  提示学习实现文本分类的各类方法对比的论文
• 06.21 15:31:36
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  【Pytorch】2022 Pytorch基础入门教程（完整详细版）

  Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。
• 06.21 15:30:32
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  【Deep Learning B图像分类实战】2023 Pytorch搭建AlexNet、VGG16、GoogleNet等共5个模型实现COIL20数据集图像20分类完整项目(项目已开源）

  亮点：代码开源+结构清晰规范+准确率高+保姆级解析+易适配自己数据集+附原始论文+适合新手
• 06.21 15:21:50
  发表了文章 2023-06-21 15:21:50

  【Deep Learning A情感文本分类实战】2023 Pytorch+Bert、Roberta+TextCNN、BiLstm、Lstm等实现IMDB情感文本分类完整项目（项目已开源）

  亮点：代码开源+结构清晰+准确率高+保姆级解析 🍊本项目使用Pytorch框架，使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析 🍊语言模型可选择Bert、Roberta 🍊神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru、Fnn共6种 🍊语言模型和网络模型扩展性较好，方便读者自己对模型进行修改