分类目录：《深入理解深度学习》总目录 BERT是由堆叠的Transformer Encoder层组成核心网络，辅以词编码和位置编码而成的。BERT的网络形态与GPT非常相似。简化版本的ELMo、GPT和BERT的网络结构如下图所示。图中的“Trm”表示Transformer Block，即基于Transformer的特征提取器。 ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以 P ( w i ∣ w 1 , w 继续阅读

研报地址： 47页深度研报：揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行们   这篇研报，我看了感觉分析的还不错，风口来了，哪怕我们抓不住，也要置身其中~ AIGC技术，也称为自适应增强型遗传算法，是一种基于人工智能的优化算法，用于解决各种现实问题，如图像处理、数据挖掘、金融风险管理等领域。在这篇研究报告中，我们将深入探讨AIGC 继续阅读

js中原型、原型链、继承的理解（透彻） 1、前言1.1 什么是函数对象1.2 什么是实例对象1.3 什么是原型对象1.4 构造函数、原型对象、实例对象的关系 2、原型3、原型链4、原型的相关属性及方法5、总结 1、前言 1.1 什么是函数对象 普通函数： function person(){console.log(this); // Window } person() 构造函数： function Pers 继续阅读

1、要实现ChatGPT需要哪些技术支持呢？自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP 是实现语言模型的基础技术，它可以对人类语言进行分析和处理，例如语义理解、词法分析、实体识别等等。在ChatGPT的实现中，需要使用NLP技术来对输入的文本进行预处理和分析。深度学习技术：深度学习技术是实现语言模型的关键，它能够学习到语言的特 继续阅读

  深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇 写在前面 在前面的文章中，我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割，感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理，并配合代码帮助大家深入理解，感兴趣的快来和我一起学习吧，让我们共同进步。🥂🥂🥂 今天为大家讲解Mask RCNN的原理，在阅 继续阅读

这本PyTorch深度学习图书，是2019-04-01月由人民邮电出版社所出版的，著作者信息： [印度] 毗湿奴·布拉马尼亚（Vishnu Subramanian） 著，王海玲，刘江峰 译，本版是第1次印刷， ISBN：9787115508980，品牌：异步图书, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数193，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要 PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Tor 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

转自：https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/97280035，感谢作者分享。 在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 class Module(nn.Module):def __init__(self):super(Module, self).__init__()# 继续阅读

前言 最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 即： forward 的使用 class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #输入数据 # 实例化一个对象 modul 继续阅读

ChatGPT 横空出世，在全球科技圈掀起一场巨浪，随之而来的是无数蜂拥而至的“掘金者”。而在全球为 ChatGPT“狂飙”的背后，是单样本学习 NLP 技术在质疑声中，超过 7 年的技术深耕。一条饱受争议的创新之路早在 2015 年，机器和语言的关系还相当陌生，相比于数字、声音、图片等其他数据类型，语言是计算机最不擅长理解的数据，它们的关系完全没有今天这般火热。计算机对语言的理解极度 继续阅读

为了更有效地同步对任何资源的访问，我们可以将条件与任务相关联，让任何线程等待，直到满足某个条件，或者通知其他线程该条件正在满足，以便它们可以解除对自身的阻止。 让我们举一个简单的例子来理解这一点。在生产者消费者问题中，如果有一个生产者生产某一物品，一个消费者消费该物品，那么在生产者生产该物品之前，消费者不能消费该物品。因此，消费者要等到产品生产出来。生产者有责任告知消费者，一旦产品成功生产，就可以消费。 如果有多个消费者消费生产者生产的产品，那么生产者必须通知所 继续阅读

1、字符设备驱动内部实现原理解析 原理：用户层调用 open() 函数打开设备文件，用ls-i查看inode号并找到与之对应的struct inode 结构体。在struct inode 结构体中，可以找到与文件关联的 struct cdev 设备驱动结构体。设备驱动结构体中包含了文件操作方法结构体的指针。根据文件打开的模式，比如读取模式、写入模式等，内核会回调操作方法结构体中相应的函数，例如 open() 继续阅读