课程地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2020/schedule.htmlLab地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2020/labs/fs.html我的代码地址：https://github.com/Amroning/MIT6.S081/tree/fsxv6手册：https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2020/xv6/book-riscv-rev1.pdf相关翻译：ht

文章目录个人情况一面/HR面10min二面/技术面1h三面/技术面1h四面/线下HR面20min个人情况先说一下个人情况：学校情况：211本中9硕，本硕学校都一般，本硕都是计算机科班，但研究方向并不是NLP，而是图表示学习论文情况：1A(NeurIPS)+1B(ICDM)已录用，还有一篇A会(AAAI2025)最近

目录pix2pix特殊之处理论基础：model.eval()、model.train()、withtorch.no_grad()model.eval()、model.train()withtorch.no_grad()实际操作参考资料pix2pix特殊之处pix2pix模型在测试时与众不同的特点：1、使用dropout，引入随机性，否则容易无论什么输入都生成一样的图2、使用Bat

算法导论这个文档是学习“算法设计与分析”课程时做的笔记，文档中包含的内容包括课堂上的一些比较重要的知识、例题以及课后作业的题解。主要的参考资料是Introductiontoalgorithms-3rd(ThomasH.)（对应的中文版《算法导论第三版》），除了这本书，还有的参考资料就是Algorithmsdesi

第一部分：初始谜题这一部分算是开胃菜，形式也更像平时见到的CTF题目，三个题目都是python加密的，做出其中任意一个就可以进入第二部分，也就是一个更类似真实情境的大型密码渗透系统。但每个初始谜题都是有分数的，所以就算开了第二部分也当然要接着做。每个题目也都有前三血的加成，一血5%，二

transformer从零trm在做什么事情？类比“翻译”，输入、黑盒处理、输出。对其细化，黑盒中编码作为解码的输入，二者的结果作为终局输出的输入。继续细化成下图：位置编码下图为rnn下的时间线展开，借由三角函数性质公式：得到：即，若当pos=“我”，k=“爱”时，pos+k的“你”位置的向量

文章目录一、树的引入二、树的术语三、二叉树3.1二叉树的概念3.2二叉树的遍历3.3二叉树-查找指定结点3.3二叉树-删除结点3.4顺序存储二叉树3.5线索化二叉树3.5.1线索化二叉树应用案例3.5.2遍历线索化二叉树3.6二叉树的应用3.6.1堆排序（见`2022.4.5三、排序算

目录为什么需要批量规范化困难原因需求如何实现批量规范化公式使用部位为什么卷积层的通道维相当于全连接层的特征维？补充：为什么1*1卷积层相当于逐像素全连接层？深入思考BN的作用代码实现Q&ABatchNorm和LayerNorm的解释与对比为什么需要批量规范化困难训练深层神经网络并使其在较

[1]端到端的结构：输入直接映射到输出，没有中间步骤或人为干预。这种方法的核心思想是将整个任务或流程作为一个单一的系统来优化和执行，而不需要手动处理中间步骤或特征工程。[2]残差神经网络残差的使用主要是由于直接进行学习容易导致梯度的爆炸或消失，使用残差块，不直接学习映

#include<bits/stdc++.h>#defineendl'\n'usingll=longlong;typedefunsignedlonglongull;usingnamespacestd;voidGordenGhost();constintN=4e6+7;constintP=131;ullp[N],an[N],bn[N];intn;voidinit(stringa,stringb){

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向

B站课程Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)的上课笔记1.Transformer模型概述Transformer是一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理领域。1.1位置编码为什么需要位置编码：模型需要理解单词在句子中的位置关系。位置编码公式：使用正弦和

目录格雷码的介绍二进制码转化为格雷码格雷码转化为二进制码verilog实现代码格雷码的介绍在一组数的编码中，若任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同，则称这种编码为格雷码（GrayCode），另外由于最大数与最小数之间也仅一位数不同，即“首尾相连”，因此又称循环码或反射码。在数字系统

1.1卷积相关1）卷积2）反卷积（只能做到近似恢复，无法完全恢复原图像） 参考：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/863040611.2线性变换相关1）Linear2）矩阵相乘类：【mm:二维矩阵相乘；bmm:三维矩阵相乘；matmul:多维矩阵相乘,只要两个矩阵能够broadcast即

batchnormalization和layernormalization，主要区别在于normalization的方向不同。normalizationNormalization：规范化或标准化，就是把输入数据X，在输送给神经元之前先对其进行平移和伸缩变换，将X的分布规范化成在固定区间范围的标准分布。Normalization的作用很明显，把数据拉回标准

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43972154/article/details/1201998331.BN层的作用BN层使得神经网络能够设定较高的初始学习率，加速模型收敛过程；将数据进行归一化处理，即在网络的每一层输入的时候，插入了一个归一化层，然后再进入网络的下一层。这样能提高网络的泛化能力，使得网

归一化算法是对激活函数的输入进行归一化将featuremapshape设为[N,C,H,W]，其中N表示batchsize，C表示通道数，H、W分别表示特征图的高度、宽度BatchNormalization在batch上，对N、H、W做归一化，保留通道C的维度。对较小的batchsize效果不好，BN适用于固定深度的前向神经网络，如C

（ELA）EfficientLocalAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks论文链接：ELA:EfficientLocalAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks(arxiv.org)作者：WeiXu,YiWan单位：兰州大学信息科学与工程学院，青海省物联网重点实验室，青海师范大学引用：XuW,W

文章目录3.5BatchSize3.5.1为什么需要Batchsize3.5.2BatchSize值的选择3.5.3在合理范围内，增大BatchSize有何好处3.5.4盲目增大BatchSize有何坏处3.5.5调节BatchSize对训练效果影响到底如何3.6归一化3.6.1归一化含义3.6.2为什么要归一化3.6.3为什

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32462原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ChangZhang贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。贝叶斯网络在信息不完备的情况下通过可以观察随机变量推断不可观察的随机变量，对于解决复杂的不确定性和

Conv层与BN层融合目录Conv层与BN层融合简介要求原理BN层参数BN层计算公式Conv和BN计算合并pytorch-BN融合ONNX-BN融合参考资料简介当前CNN卷积层的基本组成单元标配：Conv+BN+ReLU三剑客，可以将BN层的运算融合到Conv层中，把三层减少为一层减少运算量，加速推理。本质上是修改了

目录1.Inception2.ResNet3.DenseNet4.MobileNet1.Inception其中的一部分：Inception相比之前的VGGLeNet这些都是单条线的Inception多分支并行再concatInception第一版GoogleNet特征总结：NINNetworkinNetworkIncept_v3:NININ套了两次2.ResNet仅仅是

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命令按钮是常规按钮的增强版本，它在左侧显示一个绿色箭头图标，后跟一个常规尺寸的标题，在主标题下，它可以显示另一个较小的标题，作为提示以提供更多信息。这是命令按钮控件的消息映射列表-MessageMapentry描述BN_CLICKEDON_BN_CLICKED(<id>,<memberFxn>)单击按钮时，框架将调