点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 掩蔽softmax操作 #@save def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens
点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 自注意力 num_hiddens, num_heads = 100, 5 attention = d2l.MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num
点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 选择缩放点积注意力作为每一个注意力头 #
点击查看代码 import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l #@save class PositionWiseFFN(nn.Module): """基于位置的前馈网络""" # 全连接 # num_step会变 序列长度 # 所以序列当中每一个元素做一个全连
点击查看代码 import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l #@save class PositionWiseFFN(nn.Module): """基于位置的前馈网络""" # 全连接 # num_step会变 序列长度 # 所以序列当中每一个元素做一个全连
finally关键字的使用 使用finally关键字可以在程序退出时继续执行需要执行的代码 不包含异常退出情况 例子: try: pass except: pass else: pass finally: pass # 此处代码会在程序退出时继续执行完毕 finally关键字的注意事项 如果函数中有finally语句,fin
1.注册功能 具体的效果图如下： 注册功能涉及到的逻辑步骤： 1.搭建前端html页面 2.向后端提交用户输入数据 3.对用户输入的数据格式进行校验 4.页面输入数据格式错误，及时向用户进行提示/正确则保存到数据库 所以，提到校验和提交数据，这就需要我们用到forms组件！！ 回顾一下forms组件的
捣鼓了挺久总算整出一个可行解 点击查看代码 class Queue(object): def __init__(self): super(Queue, self).__init__() self.max_index = -1 self.min_index = -1 self.data_list = [] def push(self, x): if len(self.data_
基于优先获取item的想法,最下级请求最优先 请求优先级是基于scrapy有很多请求要发起的情况 priority越大请求越优先 不在设置中修改配置 scrapy代码太复杂,这是目前可以接受的解决办法 class xxxspiderSpider(scrapy.Spider): # 三级请求优先级逐级递减 priority1 = 10000
python3：面向对象之成员变量（成员变量赋值为元组、字典） 一、python3源码 1 #!/usr/bin/python3 2 3 class data: 4 5 # python是“弱类型语言”，可以给“变量”赋予“任何类型的数值” 6 _name_array="" 7 _name_dict="" 8 def set
分布式爬虫 一. 增量式爬虫 增量式爬虫, 顾名思义. 可以对网站进行反复抓取. 然后发现新东西了就保存起来. 遇到了以前抓取过的内容就自动过滤掉即可. 其核心思想就两个字. 去重. 并且可以反复去重. 今天运行一下. 明天再运行一下. 将不同的数据过滤出来. 相同的数据去除掉(不
需求场景 各种链表使用场景, 如单串, 双端链表等 需求描述 实现阶段间串联的可前进后退的关系模型 逻辑分析 节点间串联. 主要需要控制的是前节点和后节点的顺序关系 以及插入或删除节点时的一些操作 代码实现 """ Stage """ from django.db import models class Stage(models
#python批量读取excel csv文件插入mysql数据库 import os import csv import argparse import pymysql import sys class ConnectionDatabase(object): # 连接mysql数据库 def __init__(self, ip, user_name, passwd, db, char='utf8'): self.ip = ip
优点 可消除if...else Python 面向对象中的反射 通过字符串的形式操作对象的属性，true or false Python 中一切皆为对象，所以只要是对象都可以使用反射 比如：实例对象、类对象、本模块、其他模块，因为他们都能通过 对a.属性 的方式获取、调用 hasattr def hasattr(*args,
一、基本概念 信号与槽是Qt的核心机制，也是PyQt5编程时对象之间通信的基础，在PyQt5中每一个QObject对象（包括各种窗口和控件）都支持信号与槽机制，通过信号与槽之间的关联，就可以实现对象之间的通信，当信号发射时，连接的槽函数就自动执行，在PyQt5中信号与槽是通过对象的 signal.connect() 连
Someone's confidant is a man who they are able to discuss their private problems with. Someone's confidante is a woman who they are able to discuss their private problems with. (female confidant) If you confide in someone, you tell them a secret
#筛选类型数据 class ShaiXuanLeiXing: def __init__(self,file_name): self.file_name = file_name self.mubiao_list = [] self.sheqi_list=[] self.read_list=self.readText(self.file_name) self.end_num = 0 # 读取文件，以
#筛选类型数据和标题并进行标题去重 class ShaiXuanLeiXingAndBiaoTi: def __init__(self,file_name): self.file_name = file_name self.mubiao_list = [] self.sheqi_list=[] self.read_list=self.readText(self.file_name) self.
Thesis-CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 获得特征图X之后，应用卷积得到一个降维的特征图H并将其喂入十字交叉注意模块CCA得到新的特征图H'。H'仅仅继承了水平和竖直方向的上下文信息还不足以进
class ToDictMixin(object): def to_dict(self): return self._traverse_dict(self.__dict__) # 具体的实现代码写起来也很直观:我们只需要用hasattr函数动态地访问属性、isinstance函数动态地检测对象类型,并用 # dict_来访问实例内部的字典即可。
Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation Dual Attention Network for Scene Segmentation DaNet.py """Dual Attention Network""" import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from backbone
变量和注释 1.变量 在编写变量尽量要让其清晰只给，让人清除搞清楚代码的意图 下方两段代码作用完全一样，但第二段代码是不是更容易让人理解 value = s.strip() username = input_string.strip() 1.1变量的基础知识 1.1.1变量的交换 作为一门动态语言，我们不仅可以无需预先声明变
记忆化搜索是DP的一种实现方式，等价于动态规划 一个经典的例子：数字三角形 给定一个三角形 triangle ，找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说，如
1、模型构造 可以通过继承Block类来构造模型。 Sequential类继承自Block类。 虽然Sequential类可以使模型构造更加简单，但直接继承Block类可以极大地拓展模型构造的灵活性。 1.1继承Block类来构造模型 Block类是nn模块里提供的一个模型构造类，我们可以继承它来定义我们想要的模型
from threading import Thread import os class InputData(object): def read(self): raise NotImplementedError class PathInputData(InputData): def __init__(self, path): super().__init__() self.path = path def read(self)
