动手动脑5

动手动脑5

时间：2023-10-30 22:25:32浏览次数：33

标签：infinity 0.0 浮点数动脑 value 动手 zero 1.0

因为IEEE 754标准规定：A NaN value is used to represent the result of certain invalid operations such as dividing zero by zero.

for example, 1.0/0.0 has the value positive infinity, while the value of 1.0/-0.0 is negative infinity.

意思就是NaN=0.0/0.0 infinity=正浮点数/0.0 negative infinity=负浮点数/0.0 所以浮点数除以0.0不会报错

标签：infinity,0.0,浮点数,动脑,value,动手,zero,1.0
From： https://www.cnblogs.com/yuanxinglan/p/17799006.html

动手动脑
编写一个方法，使用以上算法生成指定数目（比如1000个）的随机整数。源代码：importjava.util.Scanner;importjava.util.Random;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersin=newScanner(System.in);System.out.println("请输入想......
动手动脑1
请看以下代码，你发现了有什么特殊之处吗？下面两个函数名字都叫square，但是他们的参数类型不同，所以程序不会报错，这是函数的重载，static关键字修饰的函数一个程序里只能有一个，但是这是函数的重载，所以两个虽然都用static修饰但是都能叫相同的名字......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.6 自注意力和位置编码
在注意力机制中，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为自注意力（self-attention），也被称为内部注意力（intra-attention）。本节将使用自注意力进行序列编码，以及使用序列的顺序作为补充信息。importmathimporttorchfromtorc......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.5 多头注意力
多头注意力（multiheadattention）:用独立学习得到的h组不同的线性投影（linearprojections）来变换查询、键和值，然后并行地送到注意力汇聚中。最后，将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起，并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换，以产生最终输出。对于h个注意力汇聚输出，每一个注意......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.4 Bahdanau注意力
10.4.1模型Bahdanau等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力集中的输出来实现的。新的基于注意力的模型与9.7节中的模型相同，只不过......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数
上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction）。后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图：用数学语言描述为：\[f(\b......
1.从零开始编写一个类nginx工具, 准备篇, 动手造轮子
wmproxywmproxy将用Rust实现http/https代理,socks5代理,反向代理,静态文件服务器,后续将实现websocket代理,内外网穿透等,会将实现过程分享出来,感兴趣的可以一起造个轮子项目++wmproxy++gite:https://gitee.com/tickbh/wmproxygithub:https://github.com/tickbh/wmproxyP......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。10.2.1生成数据集根据下面的非线性函数生成一个人工数据集，其中噪声项\(\epsilon\)服从均值为0，......
java课后动手动脑
下面是使用Files.walkFileTree()方法来找出指定文件夹下所有大于指定大小的文件的示例代码：1importjava.io.IOException;2importjava.nio.file.*;3importjava.nio.file.attribute.BasicFileAttributes;45publicclassFileSizeFilter{6publicstaticvo......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1生物学中的注意力提示“美国心理学之父”威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架：非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性自主性提示：受到了认知和意识的控制10.1.2查询、键和值注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示在......

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