https://zhuanlan.zhihu.com/p/342105673 特征处理部分比较好理解，点的self、cross注意力机制实现建议看下源码（MultiHeadedAttention）， def attention(query, key, value): dim = query.shape[1] scores = torch.einsum('bdhn,bdhm->bhnm', query, key) / dim**.5 prob
#include <iostream> using namespace std; int main() { //二维数组案例-考试成绩统计 //1.创建二维数组 int scores[3][3] = { {100,100,100}, {90,50,100}, {60,70,80} }; string name[3] = { "张三","李四","王
create table scores2021-08-24 ( id int(6) ,score DOUBLE(4,2) ); insert into scores values(1,3.50); insert into scores values(2,3.65); insert into scores values(3,4.00); insert into scores values(4,3.85); insert into scores values(5,4.00); insert into
场景 HBase在CentOS上分布集群安装： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/119511593 在上面搭建起来HBase的分布集群环境后，看下HBase Shell的常用命令。 前面我们已经用到HBase Shell命令:status和exit。HBase shell命令又分为 几个组，输入:help "cmd"，可查看
文章链接 第0步. 什么是self-attention? 原文链接： Transformer 一篇就够了（一）： Self-attenstion 接下来，我们将要解释和实现self-attention的全过程。 准备输入 初始化参数 获取key，query和value 给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取outp
主要参考的是Github上的一个项目：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 文章主要是对该项目中的内容进行学习 穿插一点自己的学习想法等内容~ 嵌套列表 names = ['关羽', '张飞', '赵云', '马超', '黄忠'] courses = ['语文', '数学', '英语'] # 录入
字典：{键：值，key: value} 创建字典（两种方法）获取元素（值）[ ], dict.get()判断键是否存在 in，not in增改删 del dict.clear()获取字典视图（所有键，所有值，所有键值对）遍历注意事项 tips字典生成式 {键:值 for 键,值 in zip(键,值)} # ==================== 创建字典 # 使用{}创建字典 sco
切片 常规用法 语法 列表[开始下标:结束下标:步长] 说明： 开始下标 下标值（正索引与负索引都行，可混合使用）;确定切片范围的起点，可以被取到，是闭区间操作； : - 固定写法 结束下标 下标值（正索引与负索引都行，可混合使用）；确定切片范围的终点，不能被取到，是开区间操作； 步长 决定切片
python爬取詹姆斯职业生涯数据并生成图标展示 从网页获取数据 使用plt生成柱状图 import requests from fake_useragent import UserAgent from lxml import html import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def get_data(): url = 'http://www.stat-nba.com/pla
Python-列表 1.什么是列表（list） ①列表长什么样子：列表是容器型数据类型(序列)；将[]作为容器的标志，里面多个元素用逗号隔开: [元素1, 元素2, 元素3,…] ②列表的特点：列表是可变的(元素的个数、值和顺序可变) - 增、删、改；列表是有序的 - 支持下标操作 ③ 列表对元素的要求: 没有
目录1、概述2、声明3、初始化4、操作4.1 获取元素的数量4.2 访问4.3 判断key是否存在4.4 修改和增加4.5 删除4.6 遍历4.7 多级map 1、概述 map（映射）是存储一系列无序的key/value对，通过key来对value进行操作（增、删、改、查）。 映射的key只能为可使用==运算符的值类型（字符串、数字、
浅copy 例子1： 1 data = { 2 "name":"alex", 3 "age":18, 4 "scores":{ 5 "语文":130, 6 "数学":60, 7 "英语":98, 8 } 9 } 10 d2 = data 11 data["ag
2019.12.3 import numpy as np from sklearn import metrics y = np.array([1, 1, 2, 2]) scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8]) fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, scores, pos_label=2)
文件的读写，编码和解码 小练习1：# 1.分别使用gbk和utf-8编码自己的名字，并将其打印出来。 # 2.复制上一步得到的结果，进行解码，打印出你的名字（两次）。3.使用gbk解码：b’\xb4\xf3\xca\xfd\xbe\xdd2018\xbc\xb6\xbf\xba\xb0\xef\xd7\xd3’ 小练习2：通过文件读写命令，读取 photo1 里的数
#include <iostream> #include <string> using namespace std; int main() { int scores[3][3] = { {100,100,100}, {90,50,100}, {60,70,80} }; cout << " 语文 " << "数学 " << "英语 " <
scores = [ "姓名:小红 年级:2 语文:79 数学:88 英语:72", "姓名:小黄 年级:1 语文:84 数学:82 英语:90", "姓名:小黑 年级:1 语文:82 数学:78 英语:92", "姓名:小蓝 年级:3 语文:75 数学:90 英语:81", "姓名:小绿 年级:2 语文:81 数学:86 英语:83",
Python有包可以直接实现特征选择，也就是看自变量对因变量的相关性。今天我们先开看一下如何用卡方检验实现特征选择。 1. 首先import包和实验数据： from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 from sklearn.datasets import l
博弈论问题，衡为true，我猜的 如果是偶数确实先手必赢，现在考虑更为普适的奇偶都有的情况 这类题型为区间DP或者双人博弈 状态与子问题 dp[i][j]： 定义为两个玩家对弈，即先手后手对弈，对弈区间为scores[i:j]，在区间上两个人的最大分数差（先手总分数-后手总分数），易判断i一定得小于等于
成功解决AttributeError : 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 AttributeError : 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_' 解决思路 属性错误:GridSearchCV对象
package main import "fmt" /* 二维数组 方式一:var arr [2][6]int{{},{}} 方式二:arr :=[...][6]int{{},{}} */ func main() { //定义二维数组 var arr [4][6]int arr[1][2]=1 arr[2][1]=2 arr[2][3]=3 for _,v:=range arr{ for _,j:=range v{ fmt.Print(j,"
java基础: Day04 1. break和continue break使用场景 ①switch中：匹配到某个case时，跳出整个switch结构 ②循环【1层】：跳出当前循环体，执行整个循环结构后面的语句 continue 只能用于循环中，结束当次循环，即不执行当次循环，continue后面的语句，继续下一次循环 2. 程序调试debug
本节主要介绍 Rust 导出共享库时，如何通过指针在 Rust 和 C 之间传递结构体。上一节的示例是结构体的内存在 C 端分配，本节介绍内存在 Rust 这边分配，由 C 填充和使用。设计本节的示例：Rust 中导出共享库，包含三个函数：student_new，Rust 端分配内存并用默认值初始化，由 C 端填充和更新；stude
一、导入数据并参看形状 from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np boston = load_boston() boston_X = boston.data boston_y = boston.target print(boston_X.shape) print(boston_y.shape) train_set = np.random.choice([True, False], len(boston_
读取数据 import pandas as pd import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #reduce_mem_usage 函数通过调整数据类型，减少数据在内存中占用的空间 def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the columns of a dataframe and modif
最近花了三天左右的时间做了一个爬虫项目，记录如下： import requests from bs4 import BeautifulSoup url='https://movie.douban.com/top250' movie_names=[] movie_messages=[] movie_scores=[] movie_rank=[] def movie_nameget(url): headers = { # 这是请求头
