论文代码`importtorchimporttorch.nnasnnfromfunctoolsimportpartialfromtorch.nn.initimporttrunc_normal_importmathfromtimm.models.helpersimportnamed_applydefact_layer(act,inplace=False,neg_slope=0.2,n_prelu=1):#activationlayeract=

此面板是automesh经常使用的子面板，通过此面板，用户可用设置单元尺寸、单元类型以及以及映射类型等多种控制选项，然后通过预览按钮查看待生成网格模型的状态。 图3-6sizeandbias子面板 1.Density（密度）Adjust–在曲边节点数值位置点击鼠标左键增加节点数量，点击鼠标右键

神经网络中的偏置（bias）起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：一、提高模型的表达力；二、增加模型的灵活性；三、保证激活函数工作在非线性区域；四、防止模型过拟合。神经网络的偏置参数可以增加模型的表达力。简单地说，偏置可以看作是一个模型可以调整的“阈值”。一、提高模型

花了一天在新pc上调通了mmdetection3d和detr3d的代码环境_mmdetectiondetr3d-CSDN博客书接上文结合bashtools/dist_test.shprojects/DETR3D/configs/detr3d_r101_gridmask.py~/Downloads/detr3d_r101_gridmask.pth1入口应该是然后打断点进去阅读一下：进入main函数之

一、文本介绍本文修改的模型是RT-DETR，在原本的RT-DETR中，使用ResNet作为骨干网络，本文使用最新的VMamba（VisualStateSpaceModel）替换ResNet作为RT-DETR的骨干网络。VMamba是一种全新的视觉框架，VMamba结合了CNNs和ViTs的优势，同时优化了计算效率，能够在保持全局感受野的情况下实

Model"""FulldefinitionofaGPTLanguageModel,allofitinthissinglefile.References:1)theofficialGPT-2TensorFlowimplementationreleasedbyOpenAI:https://github.com/openai/gpt-2/blob/master/src/model.py2)huggingface/transf

技术背景如果我们有一个蛋白质X和一个配体Y，那么可以对这个X+Y的体系跑一段长时间的分子动力学模拟，以观测这个体系在不同结合位点下的稳定性。类似于前面一篇博客中计算等高面的方法，我们可以计算轨迹的KDE函数，然后保存成Cube格式（高斯中用于保存电子轨道的一种格式）的文件。然后就可

Unity中利用遗传算法训练MLP梯度下降法训练神经网络通常需要我们给定训练的输入-输出数据，而用遗传算法会便捷很多，它不需要我们给定好数据，只需要随机化多个权重进行N次“繁衍进化”，就可以得出效果不错的网络。这种训练方式的好处就是不需要训练用的预期输出数据，适合那类可以简单

目录一、PID原理讲解  1.比例增益（Proportional）： 2.  积分时间（Integral）： 3.  微分时间（Derivative）：二、PID控制原理图三、位置式PID公式  四、参考代码（一）五、参考代码（二） 一、PID原理讲解          PID（Proportional-Integral-Derivative）闭环控

偏差：是指一个模型的在不同训练集上的平均性能和最优模型的差异。偏差可以用来衡量一个模型的拟合能力。偏差越大，预测值平均性能越偏离最优模型。偏差衡量模型的预测能力，对象是一个在不同训练集上模型，形容这个模型平均性能对最优模型的预测能力。方差：（variance）描述的是一个模型在

打卡目录打卡理解扩散模型环境设置DiffusionModel简介扩散模型实现原理Diffusion前向过程Diffusion逆向过程训练算法总结U-Net神经网络预测噪声构建Diffusion模型准备函数和类位置向量ResNet/ConvNeXT块Attention模块组归一化条件U-Net正向扩散(core)

%负荷数据预测单输入单输出（BP时序预测）%使用布谷鸟优化算法实现%假设你已经有了输入数据和对应的输出数据%输入数据应该是一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征%输出数据应该是一个列向量，每个元素代表对应样本的输出%设置布谷鸟优化算法参数max_iter=

前沿：这部分内容是《AttentionIsAllYouNeed》出来之后就深入研究了这篇文章的模型结构，也是之后工作那一年进行实际落地的一小部分内容。最近再次使用它，顺带读了torch官方的实现，大家风范的实现，注意很多细节，值得我们学习，也顺带放在这，之后就不再了解这块内容了，过去式了。下

1.visionmamba结构与原理        Mamba成功的关键在于S6模型，该模型为NLP任务设计，通过选择性扫描空间状态序列模型，将二次复杂度降低至线性。但由于视觉信号（如图像）的无序性，Mamba的S6模型不能直接应用，设计了2D-selective-scan（SS2D）模块。        如上图所

目录1.InputEmbedding2.PositionalEncoding3.Multi-HeadAttention4.Add&Norm5.Feedforward+Add&Norm6.代码展示（1）layer_norm（2）encoder_layer=1最近刚好梳理了下transformer，今天就来讲讲它~        Transformer是谷歌大脑2017年在论文attention

YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM)，有效提升小目标检测性能，大幅度拉升目标检测效果！遥遥领先！YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合最新顶会提出的HCANet网络中卷积和注意力融合模块(CAFM-2024年4月开源)，有效提升小目标检

可避免偏差如果希望学习算法能在训练集上表现良好，但有时实际上并不想做得太好。得知道人类水平的表现是怎样的，可以确切告诉算法在训练集上的表现到底应该有多好，或者有多不好，让我说明是什么意思吧。经常使用猫分类器来做例子，比如人类具有近乎完美的准确度，所以人类水平的错误是1%

全连接/线性在神经网络中，全连接层，也称为线性层，是一种层，其中来自一层的所有输入都连接到下一层的每个激活单元。在大多数流行的机器学习模型中，网络的最后几层是完全连接的。实际上，这种类型的层执行基于在先前层中学习的特征输出类别预测的任务。全连接层的示例，具有四个输入节点

1、线性回归原理复习   1)构建模型      y=w1x1+w2x2+.....wnxn+b   2)构造损失函数      均方误差   3)优化损失       梯度下降2、案例:实现线性回归的训练   准备真实数据   100样本 

transformers库里面的modeling_mistral.pyMistralModel((embed_tokens):Embedding(32000,4096)(layers):ModuleList((0-1):2xMistralDecoderLayer((self_attn):MistralSdpaAttention((q_proj):Linear(in_features=4096,out_features=4096,

1，首先，我们需要知道的是，想要调用预训练的SwinTransformer模型，必须要安装pytorch2，因为pytorch1对应的torchvision中不包含SwinTransformer。2，pytorch2调用预训练模型时，不建议使用pretrained=True，这个用法即将淘汰，会报警告。最好用如下方式：fromtorchvision.models.swin_trans

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pdf在蒸馏网络中会遇到手动调整bias的说法，但是这个bias在论文中又没有明细说明是怎么个bias，具体论文出处：Ifthisbiasisincreasedby3.5查询Gemini，得到回答：Assumingyou'rereferringtotheprevioussentenceaboutl

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。具体

推荐系统的bias有很多：positionbias,popularitypias,selectionbias,exposurebias,conformitybias（从众心理）等，针对不同的bias有不同的模型来解决。核心的问题还是，这些bias导致一部分优秀的itemunderestimate或者underperform，为了更公正的推出这些item，需要去掉这些bias。

对比各个大模型的网络结构ps:使用自己的config,但是模型结构跟官方配置原理一致.chatglm3ChatGLMForConditionalGeneration((transformer):ChatGLMModel((embedding):Embedding((word_embeddings):Embedding(65024,4096))(rotary_pos_emb):Rotar