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答案映射 将模型的输出与最终的标签做映射。映射规则是人为制定的，比如，将“太好了”、“好”映射为“正面”标签，将“不好”，“糟糕”映射为“负面”标签，将“...
构建词元表：覆盖绝大部分的输入词，并避免词表过大所造成的数据稀疏问题。 BPE 将字节视为合并的基本符号。 算法过程
这个架构常用于编码器-解码器架构是一种常用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习架构。序列到序列的问题举例：NLP问题（机器翻译、问答系统和文本摘要）。
设计多个隐藏层，目的是为了获取更多的非线性性。深度循环神经网络需要大量的调参（如学习率和修剪） 来确保合适的收敛，模型的初始化也需要谨慎。
序列模型主要用于处理具有时序结构的数据， **时序数据是连续的，**随着时间的推移，如电影评分、电影奖项、电影导演演员等。
批量归一化可以解决深层网络中梯度消失和收敛慢的问题，通过固定每个批次的均值和方差来加速收敛，一般不改变模型精度。批量规范化已经被证明是一种不可或缺的方法，它适用...
全连接层是网络里参数比重最高的地方（参数=输入通道*高*宽*输出通道*高*宽），尤其是卷积后的第一个全连接层。而卷积层参数就小得多。所以用卷积层替代全连接层，参...
（convolutional neural networks，CNN）是机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法，需要更少的参数，在处理图像和其他类型的结...
加入一个或多个隐藏层+激活函数来克服线性模型的限制， 使其能处理更普遍的函数关系类型，这种架构通常称为多层感知机（multilayer perceptron）。
softmax 函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。它在多类别分类问题中起到重要的作用，并与交叉熵损失函数结合使用。
这里为什么要用detach()? 尝试去掉后结果是不变的，应对某些pytorch版本转numpy必须这样做。
多加一个括号，结果都是一致的，都是表示二维张量，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面...
一开始上手力扣不习惯，OJ 的题目提交的是完整代码，力扣上的C++只提交目标函数代码，比如某个题目你只需要完成topKFrequent(nums,k)这个函数。
建议用嘴说说，，写代码时间一长脑子一涨，很容易码错，找了半天错误，和正确结果就差一天，不就是2月的问题吗，不就是闰年判断有问题吗？？？
本想着用swap(p,q)直接偷懒，最后更新下p、q前一个结点的指向关系就ok，结果输出和输入一毛一样，原本还在纠结，p、q 交换后到底交换了什么？到底是p、q...
假设2个任意长度的整数x、y分别用链表A和B存储，现要求设计一个算法，实现x+y。计算结果存储在链表C中。
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
(w,b)确定一个超平面 wZ+b =0，（Z表示平面上的点） 超平面上有两点x‘，x‘’，则满足：
矩阵分解的本质是将原本复杂的矩阵分解成对应的几个简单矩阵的乘积的形式。使得矩阵分析起来更加简单。很多矩阵都是不能够进行特征值分解的。这种情况下，如果我们想通过矩...
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