这个算是循环神经网络的一个升级，解决了循环神经网络致命的问题，梯度消失问题，对长距离会记不住信息。如何解决这两个问题，往下看。
二进制数相加，并且保存在string中，要注意的是如何将string和int之间互相转换，并且每位相加时，会有进位的可能，会影响之后相加的结果。而且两个输入string的长度也可能会不同。这时我们需要新建一个string，它的长度是两条输入string中的较大的那个，并且把较短的那个输入string通过在开头加字符‘0’来补的较大的那个长度。这时候我们逐个从两个string的末尾开始取出字符，然后转为数字，想加，如果大于等于2，则标记进位标志carry，并且给新string加入一个字符‘0’。
论文名称：《Next Item Recommendation with Self-Attention》 论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.06414?context=cs
EIE（Efficient Inference Engine）的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件，Deep Compression的算法流程如下所示：
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。
在继续分享“干燥、有趣”的向量数据库实战[1]内容之前，我们来聊一篇简单有趣的内容：如何使用 Docker 和 HuggingFace 现成的模型，快速实现一个 NLP 文本情感分析应用，支持中英文内容的情感快速分析。
上一篇中，我们介绍了样本感知的FM模型，也就是IFM模型。而本文将介绍其改进版本，称为Dual Input-aware Factorization Machine（DIFM），一起来学习下。
1、点积 视频地址：https://www.bilibili.com/video/av6299284?from=search&seid=12903800853888635103 点积的标准观点 如果我
随着预训练模型参数量越来越大，迁移学习的成本越来越高，parameter-efficient tuning成为一个热点研究方向。在以前我们在下游任务使用预训练大模型，一般需要finetune模型的所有参数。随着parameter-efficient tuning技术的发展，一些注入adaptor、prefix tuning、LoRA等成本更低的finetune方法被提出。那么各种各样的parameter-efficient tuning方法之间是否存在某些潜在的关系呢？ICLR 2022就有一篇相关的研究，从统一的视角理解现有的各类parameter-efficient tuning方法，并提出了一套迁移框架，可以实现更接近全量参数finetune效果的部分参数finetune。
实现 字符串类型的数字 相加的一个方法。 比如： 输入 '11111111111111111' ，'22222222222222222'， 返回 '33333333333333333'
9、一个文本文件中每行有一个手机号或电话号，给定一个手机号，判断该文件中是否存在。给出时间复杂度较低的方案。
在通信系统中的随机噪声会使模拟信号产生失真和使数字信号出现误码，并且，它还是限制信道容量的一个重要因素。因此人们经常希望消除或减小通信系统中的随机噪声。
移位相减除法器 基本算法 与使用移位相加实现加法一样，移位减法可以实现除法，基本算法如下描述 将除数向左移位直到比被除数大 使用移位后的除数与被除数比较，若除数大，则商向左移位1位后末尾补0；若除数小，则被除数累减除数，商向左移位1位后末尾补1 除数向右移位1位，重复2，知道除数小于原除数 RTL代码 移位相减算法比较简单，一个Verilog模块即可描述 module shiftsub_divider #( parameter WIDTH = 4 )( input clk, // Cl
随着 NLP 的不断发展，对 BERT/Transformer 相关知识的研究应用，也越来越细节，下面尝试用 QA 的形式深入不浅出 BERT/Transformer 的细节知识点。
$$ \mathbf{G}_{b}(u, v)=\mathbf{G}_{a}(u, v) e^{-2 \pi i\left(\frac{u \Delta x}{M}+\frac{v \Delta y}{N}\right)} $$
(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能，能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
ARM920T能处理有8个异常，他们分别是：Reset，Undefined instruction，Software Interrupt，Abort (prefetch)，Abort (data)，Reserved，IRQ，FIQ ，它们的矢量表是：
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
① 点对点链路 : 两个 相邻 节点 , 通过 单一 链路 连接 , 第三方 无法收到任何信息 ;
>🐻推荐专栏1: 🍔🍟🌯C语言初阶 🐻推荐专栏2: 🍔🍟🌯C语言进阶 🔑个人信条: 🌵知行合一 金句分享: ✨你要狠下心来去努力,努力变成一个很厉害的人.✨
长度为词典长度，每个词在词典中的位置置1，其余置0Curse of Dimension, 不适合太大的字典互相正交，难以表示词语之间的相似性
为了程序的健壮性，windows 中提供了异常处理机制，称为结构化异常，异常一般分为硬件异常和软件异常，硬件异常一般是指在执行机器指令时发生的异常，比如试图向一个拥有只读保护的页面写入内容，或者是硬件的除0错误等等，而软件异常则是由程序员，调用RaiseException显示的抛出的异常。对于一场处理windows封装了一整套的API，平台上提供的异常处理机制被叫做结构化异常处理（SEH）。不同于C++的异常处理，SEH拥有更为强大的功能，并且采用C风给的代码编写方式。
$$ \begin{array}{l} \int_{-l}^{l} \cos \frac{n \pi x}{l} \cos \frac{m \pi x}{l} \mathrm{~d} x &=&\frac{1}{2} \int_{-l}^{l} \cos \frac{(n+m) \pi x}{l}+\cos \frac{(n-m) \pi x}{l} \mathrm{~d} x \\ &=&\left.\left(\frac{l}{2(n+m) \pi} \sin \frac{(n+m) \pi x}{l}+\frac{l}{2(n-m) \pi} \sin \frac{(n-m) \pi x}{l}\right)\right|_{-l} ^{l} \\&=&0 \end{array} $$
在下游分析前，最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。
原题链接：https://leetcode.cn/problems/add-strings/
📚 文档目录 合集-数的二进制表示-定点运算-BCD 码-浮点数四则运算-内置存储器-Cache-外存-纠错-RAID-内存管理-总线-指令集: 特征- 指令集:寻址方式和指令格式 1. 移位运算 1.算数移位 符号位不变, 左移相当于乘以 2, 右移相当于除以 2(左侧全补符号位). 2. 逻辑移位 无符号数的移位, 右移时永远在高位填 0. 2. 加法运算 1. 全加器 𝑆_𝑖=𝑋_𝑖⊕𝑌_𝑖⊕𝐶_{𝑖−1} 𝐶_𝑖=𝑋_𝑖𝐶_{𝑖−1}+𝑌_𝑖𝐶_{𝑖−1}+𝑋_𝑖𝑌_𝑖 2. Serial Carr
选自Medium 作者：Simeon Kostadinov 机器之心编译 参与：蒋思源 LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程，更详细的内容请查看原论文。 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的
1 引言 过去的17年，人工智能随着AlphaGo火热起来，也重新燃起了我希望研究数据科学的热情。或是专业价值观作祟，我深以为数据科学将迎来更好的发展。让人沮丧的事，人工智能或数据科学入门门槛极高，就算是入门级的数学知识也会让人望而却步。“革命不是躺着就能成功的！”，18年我希望逐步捡起相关的数学知识，能够一窥人工智能的奥秘，并将所学的知识整理分项出来，与更多地朋友相互勉励，一起进步。 2 行列式的定义 这个定义包括2部分： 1.每一行取不同列的值相乘，再相加。 2.表示符号。用排列的逆序数的奇偶性决定是“
本文解读了香港大学联合中山大学和深睿医疗人工智能实验室 ICCV2019 论文《Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection》。
卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下：
眨眼间，2021年就快过去了，这两年，我们经历了新冠疫情的洗礼，导致今年的互联网环境太差，很多程序员都经历了失业，找工作的恐慌，所以我们更加需要自己有足够的知识储备，才能够应对这凌冽的寒风。
先把 a、b 转换成字符串方便逐位相加 再把 a、b 中较短的字符用 0 补齐 middleValue 表示进位值 逐位、低位到高位(倒序)相加(a、b、进位)
给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2，返回 num1 和 num2 的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。
首先在github上我们找到了这篇链接 https://github.com/ssut/py-googletrans 然后运行 pip install googletrans 这个命令，去下载提供的这个库。
选自Baidu Research 机器之心编译 今天，百度研究院开源了新一代 DeepBench，一款深度学习基准测试工具，这次升级加入了推理测量等功能。 1. 介绍 2016 年 9 月，百度推出了第一版 DeepBench，它是一个开源基准测试工具，用于测试训练深度学习神经网络的基本性能指标，可兼容不同硬件平台上的神经网络库。 DeepBench GitHub 地址：https://github.com/baidu-research/DeepBench DeepBench 的主要目的是测试深度学习系统在
在“机器翻译是如何炼成的（上）”的文章中，我们回顾了机器翻译的发展史。在本篇文章中，我们将分享机器翻译系统的理论算法和技术实践，讲解神经机器翻译具体是如何炼成的。读完本文，您将了解：
自然语言处理之文本卷积 1.文本的向量表示 2.文本的1维卷积 3.池化
大家如果平常遇到不认识的英文，相信大部分的人都会复制内容后，使用翻译软件，或者拷贝到网站上去执行翻译。
You are given two non-empty linked lists representing two non-negative integers. The digits are stored in reverse order and each of their nodes contain a single digit. Add the two numbers and return it as a linked list.
核心思想： 在计组中，半加器、全加器中： 两个二进制的相加结果是用一个异或门实现的； 两个二进制的进位结果是用一个与门来实现的。
Google最近发布了一种新方法-Random Feature Attention-用来取代transformers中的softmax注意力机制，以实现相似或更好的性能，并显着改善时间和空间复杂度。
最近整理网站链接发现，过多中文标签链接，网上查询到 Auto Tag Slug 这个插件,可以很快的处理问题.
之前我们一起做了链表中的几个经典题型，找倒数第k个节点，找链表中点，判断链表中环的起点，合并链表，反转链表，删除链表中重复值。这些是链表中的经典问题，面试中也经常会考的问题，然后下面我们继续做一道链表题目，也是面试中经常会考的题目，链表求和问题。
在写代码的时候，我们直接在没有编译报错的时候，直接点击运行后，ide会直接把程序的结果输出到控制台上，代码如下：
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇，有较多公式，简书不支持公式渲染，公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器，包括以下四个成员： DianNao：神经网络加速器，DianNao系列的开山之作。 DaDianNao：神经网络“超级计算机”，DianNao的多核升级版本 ShiDianNao：机器视觉专用加速器，集成了视频处理部分 PuDianNao：机器学习加速器，DianNao系列收山之作，可支持7种机器学习算法 DianNao系
首先看十进制是如何做的： 5+7=12，三步走 第一步：相加各位的值，不算进位，得到2。 第二步：计算进位值，得到10. 如果这一步的进位值为0，那么第一步得到的值就是最终结果。 第三步：重复上述两步，只是相加的值变成上述两步的得到的结果2和10，得到12。 同样我们可以用三步走的方式计算二进制值相加： 5-101，7-111 第一步：相加各位的值，不算进位，得到010，二进制每位相加就相当于各位做异或操作，101^111。 第二步：计算进位值，得到1010，相当于各位做与操作得到101，再向左移一位得到1010，(101&111)<<1。 第三步重复上述两步， 各位相加 010^1010=1000，进位值为100=(010&1010)<<1。 继续重复上述两步：1000^100 = 1100，进位值为0，跳出循环，1100为最终结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
