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Transformer详解（二）：Attention机制Encoder-Decoder中的attention机制 上一篇文章最后，在Encoder-Decoder框架中，输入信息的全部信息被保存在了C...
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Transformer详解（三）：Transformer 结构Transformer结构是谷歌那篇 论文中提到的。论文中提出了transformer这么一种新的结构，将其应用在机器翻译的领域上，取得了很好的...
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Transformer详解（一）：从RNN到Attention机制对于《Attention is all you need》这篇文章中提到的transformer模型，自己最初阅读的时候并不是很理解，于是决定从...
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Sublime插件sublimeREPL快捷键无响应问题
sublimeREPL插件应该是很多用sublime写python的用户的必备插件。最近配置该插件时，设置好快捷键发现按 ‘F5’没有反应。找了...
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Flask接收和返回图片
上一篇文章介绍一下基本的flask文件结构，这篇讲一下如何用flask接收和返回图片。包括在接收之后如何用Image或者cv2打开图片做相应处理...
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回归树总结前言 最近刚开始看XGBoost，发现和回归树有关，这一块确实不太熟悉，于是在网上找了一些资料了解了一下。 作用 首先区分回归树与决策树。决策树...
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CNN文本分类概述 CNN文本分类，是将CNN处理图像的思路移植到文本问题上。具体的理论可以阅读‘Convolutional Neural Network f...
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决策树剪枝
一 概述 决策树剪枝的目的：防止构建的决策树出现过拟合。理由：随着决策树的深度的增加，模型的准确度肯定会越来越好。但是对于新的未知数据，模型的表...
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Mac系统下vim和iterm2配置文件
记录一下个人常用的vim配置和iterm2配置vim iterm2