我智能打开微信聊天记录，也就是本地DNS服务器看看能不能查到他的电话 然⽽平⽇⾥⾼冷的我并没有⼏条聊天记录 我只能去找班⻓，也就是根域名服务器求救，让她康康有没有张三联系⽅式 这回找对⼈了，班⻓让我联系下评奖学...⼦在外⾯要保护好⾃⼰ 这⾥的奖学⾦ Excel 就相当于权限域名服务器 果然在⾥头找到张三的电话，也就是bilibili 的 ip 地址 我赶紧给他打了过去，结束这要命的⼀天 总结 这个在浏览器中输⼊...地址的流程，其实也就是DNS的⼯作流程 简单的总结一下： 第一步：在浏览器中输入www.bilibili.com域名，操作系统会先检查自己本地的hosts文件 是否有这个域名的映射关系，如果有，就先调用这个...第二步：如果hosts文件中没有，则查询本地DNS解析器缓存，如果有，则完成地址解析。 第三步：如果本地DNS解析器缓存中没有，则去查找本地DNS服务器，如果查到，完成解析。...⽣活息息相关 信息技术源于⽣活，却⼜在⽆时不刻的影响着我们的⽣活 这就是我们在浏览器输⼊URL后的全部内容了 谢谢⼤家观看，我是up主黎明⾲菜 参考文献：https://segmentfault.com
# 视频解析 方便大家理解，我在 b 站发布了一期视频，欢迎大家查收 【计网】浏览器输入url按下回车后发生了什么？...我智能打开微信聊天记录，也就是本地DNS服务器看看能不能查到他的电话 然⽽平⽇⾥⾼冷的我并没有⼏条聊天记录 我只能去找班⻓，也就是根域名服务器求救，让她康康有没有张三联系⽅式 这回找对⼈了，班⻓让我联系下评奖学...⼦在外⾯要保护好⾃⼰ 这⾥的奖学⾦ Excel 就相当于权限域名服务器 果然在⾥头找到张三的电话，也就是bilibili 的 ip 地址 我赶紧给他打了过去，结束这要命的⼀天 # 总结 这个在浏览器中输...⼊地址的流程，其实也就是DNS的⼯作流程 简单的总结一下： 第一步：在浏览器中输入www.bilibili.com域名，操作系统会先检查自己本地的hosts文件 是否有这个域名的映射关系，如果有，就先调用这个...第二步：如果hosts文件中没有，则查询本地DNS解析器缓存，如果有，则完成地址解析。 第三步：如果本地DNS解析器缓存中没有，则去查找本地DNS服务器，如果查到，完成解析。
一个1D 卷积只代表我们在一个维度上滑动卷积核，但是并没有定义卷积核的形状，因为这也取决于输入通道的形状。...在对公式增加内边距，宽度和扩张的时候， 2D 卷积核和1D 卷积可能是不一样的。 我们的代码相比单一输入通道的情况是没有改变的 在我们用1D 卷积包装之前， 有一个非常值得一提的常见用例。...在自然语言处理的模型中第一个阶段通常需要将有序的原始文本转化成有序的向量，要么是字符，单词或者语句向量。...我们看一下多输入通道（参见图5），图中在对输入通道求和之前有一个中间步骤。使用深度可分离卷积，可以用1*1卷积代替求和操作。...单击输出单元格检查公式，并尝试使用不同的内核值更改输出。在MXnet Gluon中复制您的结果后，我认为您可以在LinkedIn配置文件中正式添加“卷积大师”作为标题！
然而，在对高精度的需求和对低计算成本的期望之间往往存在权衡。具有更高参数的模型理论上可以获得更好的性能，但也会导致更高的计算复杂性和更高的内存使用率，因此实现起来并不实用。...为了在实践中成功实现，机器学习模型首先需要实现高精度，其次，它应该足够快速和紧凑，以便集成到移动医疗设备中。尽管如此，在对高精度的需求和对低计算成本的期望之间往往存在权衡。...描述U-Lite的操作，形状为 (3,H,W) 的输入图像通过3个阶段被馈送到网络：编码器阶段、Bottleneck阶段和解码器阶段。...U-Lite遵循分层结构，其中编码器提取形状 (C_I,\frac{H}{2^i},\frac{W}{2^i}) 中的6个不同Level的特征，其中 i∈\{0,1,2,…,5\} 。...在作者的实验中， n＝7 。为了实现最小和灵活的设计，作者使用了一种独特的逐点卷积，而不添加残差连接，允许自适应地改变输入通道的数量。
BagNet 的实现方法为： 将输入图像切分为 33×33 像素的图像块； 在每一个图像块上运行一个深度网络（1×1 卷积），从而获得类别向量； 根据空间对输出的类别向量进行求和（在所有的图像块上）；...作者没有清晰地阐述这一点，不过快速浏览一遍论文后很容易得出这样的结论：「DNN 糟糕透了，它们不过就是 BagNets 罢了」。然而实际情况并非如此（作者的实验也表明了这一点）。...举一个反例：一个明显的反例就是，局部修改（有时单个像素）可能改变全局特征表征。因此很明显地，测试输入实际上是进行了全局形状集成的。...作为一个对 AGI 非常感兴趣的人，我现在对 ImageNet 的兴趣度下降了不少，恰恰就是因为它可以使用对图像缺乏全局理解的模型来解决。...我也一直在思考如何更好地为机器人验证我们的机器学习系统，而构建这种「零假设」模型则或许是核查机器没有采用愚蠢的方式去学习的正确方法。
在介绍完如何存储和操作数据后，接下来将简要地回顾一下部分基本线性代数内容。这些内容有助于了解和实现大多数模型。本节将介绍线性代数中的基本数学对象、算术和运算，并用数学符号和相应的代码实现来表示它们。...在代码中可以调用计算求和的函数： x = torch.arange(4, dtype=torch.float32) x, x.sum() 我们可以表示任意形状张量的元素和。...以矩阵为例，为了通过求和所有行的元素来降维（轴0），可以在调用函数时指定axis=0。由于输入矩阵沿0轴降维以生成输出向量，因此输入轴0的维数在输出形状中消失。...因此，输入轴1的维数在输出形状中消失。...sum_A = A.sum(axis=1, keepdims=True) sum_A 例如，由于sum_A在对每行进行求和后仍保持两个轴，我们可以通过广播将A除以sum_A。
在将垫片附加到路径之前，让我们准备路径的正确大小和形状。我们可以导入路径，也可以修改和编辑现有路径，我们将选择第二种选择。选择路径后，点击路径编辑模式工具栏按钮，进入路径编辑模式: ?...原始形状对话框出现，允许调整各种参数。输入(0.05;0.005;0.18)对于x、y和z的大小。 ?...将产生的形状重新命名为“conveyorBelt”。在形状动态属性对话框中，使“输送带”静态，并在对象公共属性中，检查可碰撞、可测量、可渲染和所有可检测的属性。同时按下能见度层按钮9。...选择路径，在路径属性中取消选中显示路径线，显示点的方向和显示当前路径上的位置。选择“输送带”，在对象通用属性对话框中，检查对象是模型基础项。...通过此次的介绍，大家可以构建一个下图所示的履带来进行练习。 ? ? 由于在忙其他的事情，以上过程我没有用软件亲自尝试，如果哪里有问题欢迎大家批评指正。
能够可视化的查看对于理解图神经网络(gnn)越来越重要，所以在这篇文章中，我将介绍传统GNN层的实现，然后展示ICLR论文“图注意力网络”中对传统GNN层的改进。...所以这里创建一个以这个公式为标题的空白块，并将其传递给Adj矩阵和节点特征，我将在块中实现上面说的公式。...我们还想在邻接矩阵中包含一个自循环，这样当对邻居特征求和时，也包括了该节点自己的节点特征。 这样就得到了每个节点的邻居特征，其中没有被一条边连接的节点(不是邻居)的特征为零。...现在我们有了连接的特征，需要把它们输入到一个线性层中，所以还需要重塑回到[5,5,hidden_size]，这样我们就可以在中间维度上进行softmax产生我们的注意力系数。...将[5,hidden_size, 5]形状乘以[5,5,8]形状得到[5,hidden_size, 8]形状。然后我们对hidden_size维度求和，最终输出[5,8]，匹配我们的输入形状。
NAR发布后，有多项研究证实了它有同时执行多种算法的能力，也能部署在各种下游任务中。更重要的是，它的泛化能力似乎远远优于Transformer架构。...我们可以假设，编码完成后，文本输入存储在T ∈ R^(T×k)中，图输入存储在G ∈ R^(N×l)中。...作者也尝试其他方法，希望将E(t)和G(t)结合起来，比如拼接后加线性层组合、向量求和、2层MLP，或者用Gram-Schmidt过程使二者的贡献正交化，但这些都没有给原始方法带来提升。...论文选择的性能指标包括以下三个： 1. 形状分数：一个二元指标，用于判断输出是否具有正确的形状。例如，在排序任务中，输出应与输入有完全相同的元素数量。...或者，如果输出是一个矩阵，我们需要确保其形状与输入和任务一致。 2. 解析分数：一个二元指标，用于判断输出是否不含任何非法字符。例如，在对数字列表进行排序的任务中，输出不应包含任何字母。 3.
上面进行了简单的介绍，下面我们开始深入理解论文的数学基础，这是其他报道中没有的。 样条是一种数学函数，用于通过一组控制点创建光滑和灵活的曲线或曲面。...而是通过这些点从远处引导曲线的形状，提供了一种更灵活的方式来描述复杂的形状和图案。 b样条在kan中特别有用，因为它们在处理高维数据时具有鲁棒性，并且能够形成光滑的多维表面。...mlp基于普遍逼近定理，该定理指出，在对激活函数的温和假设下，具有单个隐藏层的前馈网络包含有限数量的神经元，可以在_的紧凑子集上近似连续函数。...该方法使用Kolmogorov-Arnold定理将任意多元函数分解为一系列单变量函数和求和运算: 方程表明，对于每个输入维度_，都有一个单变量函数_，和Φ_是聚合这些单变量函数输出的高级函数。...KAN这篇论文确实很大，而且涉及了更多的细节，我还在进行更深入的研究，并且我自己的测试与mlp相比它们需要更少的训练样本，但是KAN的拟合速度没有MLP快，而且最终得到的效果我还没有看到比MLP好多少，
YOLO（You Only Look Once）是一个标志性的目标检测模型，可以快速分类并定位图像中的多个对象。本文总结了YOLO模型中所有关键的数学操作。...我们将YOLO理想化为具有两个内核的单卷积层。 为了确保输出张量具有与输入相同的空间维度，我们在归一化输入上应用0填充。 然后可以通过元素乘法（⊙）和累加求和（Σ）将两个内核卷积到图像上。...在输入上卷积两个内核后，我们得到两个大小相等的数组。通常将其表示为3D张量，不同的内核存在于称为“过滤器”或“内核”维度的维度中。 第四步：最大池化 现在我们对输入进行了卷积，可以应用最大池化。...在此示例中，我们用2 x 2的窗口和步幅为2对每个卷积矩阵进行最大池化。我们也最大池化部分区域。在这种情况下，我使用了一个实现最大池化的函数，如果所有值都为负，则将值设置为零。...实际上，我认为这几乎没有影响。 最大池化观察输入的一个子集，并只保留每个子集的最大值。 第五步：非线性激活 几乎所有的机器学习模型，包括YOLO，都在模型中使用非线性“激活函数”。
将它们按位置相加（即每行对应相加），直接输入 data + ones 即可： ? 当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。...在机器学习应用中，经常会这样：某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下，NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。...我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ? 预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ?...这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
将它们按位置相加（即每行对应相加），直接输入 data + ones 即可： ? 当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。...在机器学习应用中，经常会这样：某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下，NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。 2....这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ? 然后我们用词汇表中的 ID 替换每个单词： ? 这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
part 0: 网络输入 胶囊网络（CapsNet）的输入是提供给神经网络的真实图片。在这个例子中输入的图片长宽都为 28 个像素。一张图片实际上有 3 个维度用来存储不同颜色通道的信息。...如果你需要在对方不能观看的情况下告诉他如何复原这个形状，你会怎么说？ ? 这个图片非常基础，所以我们仅仅需要描述很少的一些细节。...然后我们使用重构图片和目标图片的接近程度对模型进行评估。 这里有一个简单的例子。而在接下来的部分中我会介绍更多的细节。 ?...我推荐大家下载使用这个可视化工具来观察在不同输入下滑动向量数值是如何影响重构过程的。...考虑到我们仅仅使用了一个简单的数据集来训练当前的模型，这让我不由期待经由大量数据训练的成熟胶囊网络结构，及其效果。 我非常期待看到控制更为复杂图像的重构向量将对模型产生怎样的影响。
卷积层 传统的全连接神经网络(Full-Connected)中忽略了数据的形状，比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道三个方向上的3维形状。...但是向全连接层(FC)输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元(同一纬度的神经元)处理，所以无法利用与形状相关的信息。 卷积层可以保持形状不变。...卷积运算相当于图像处理中的"滤波器运算"。而这个"滤波器"也就是卷积层的卷积核。正是通过它在输入数据上的滑动来提取特征。其运算过程如下所示: 将各个位置上滤波器的元素与输入的对应元素相乘，然后再求和。...这是因为卷积核的每个权重都对应着输入数据中的一个局部区域，通过逐元素相乘和求和的操作，卷积核可以将这个局部区域的特征信息进行提取。...输出数据的计算 有个公式可以算出经过卷积核运算后的输出数据高与宽, 假设输入大小为(H,W),卷积核大小为(FH,FW)，输出大小为(OH,OW),填充为P，步幅为S: 三维卷积 图像是3维数据，除了高
快速在腾讯云 HAI 上部署 DeepSeek-R1 模型》一文中，我详细介绍了如何在腾讯云高性能应用服务 HAI 上部署 DeepSeek-R1 模型，并展示了与其对话的三种方式。...购买成功后，你可以在 算力管理 页面看到已购买的资源。搭建步骤首先，在 设置-模型服务-Ollama 页配置大模型参数。第一步：输入 API 地址，点击添加按钮并添加模型。...添加知识库之后，就可以上传知识库文件了，支持多种格式的文件。最后，在对话中引用知识库生成回复。...可以看到答案下面提示了引用来源是 陈明勇的知识库.xlsx，说明知识库已经添加成功，且大模型也能引用知识库的信息，使回答更加契合我的需求和背景。...是不是早已迫不及待地想要亲自打造属于自己的专属知识库？别再犹豫，现在就行动起来！你好，我是陈明勇，一名热爱技术、乐于分享的开发者，同时也是开源爱好者。成功的路上并不拥挤，有没有兴趣结个伴？
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