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2025年9月24日
streamlit构建dashboard
摘要: 在python中, 1.当使用len(df)时,df是pandas dataframe,len(df)返回的是dataframe的行数 2.@符号用于装饰器语法,元编程特性 3.os.path模块主要用于获取文件的属性 4.python file方法,file是个对象。file.open() ,fi
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posted @ 2025-09-24 14:21 用户snkslakdf
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2025年7月28日
9.回文数
摘要: 题目: 给你一个整数 x ,如果 x 是一个回文整数,返回 true ;否则,返回 false 。 回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。 例如,121 是回文,而 123 不是。 原先的思路: 把整数x转换成字符串,然后从i=n遍历再转换成整数看是否相等,但是有一点,万一转
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posted @ 2025-07-28 10:46 用户snkslakdf
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2025年7月25日
1.两数之和(未完
摘要: 题目: 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那两个整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。 可以按任意顺序返回答案。 示例 1: 输入:nums = [2,7,11,15]
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posted @ 2025-07-25 14:14 用户snkslakdf
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llama2模型
摘要: LLama2模型的任务是在 给定 前n个单词的基础上预测句子中下一个单词。该模型的核心特点是其预测过程依赖于过去和当前的输入信息,而不考虑未来的信息。 LLama2是decoder-only transformer的一个具体实现。
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posted @ 2025-07-25 10:33 用户snkslakdf
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Decoder-Only Transformer
摘要: https://zhuanlan.zhihu.com/p/1918721629439108231 Self-Attention自注意力机制 核心思想:让模型在处理每个位置的输入时,都可以关注序列中所有位置的信息,并为不同位置分配不同的“注意力”权重。 步骤: 1.输入映射成query,key和val
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posted @ 2025-07-25 09:46 用户snkslakdf
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2025年7月24日
CNN中的img2col
摘要: img2col的本质:把图像局部块拉平成列,拼成矩阵,把卷积变成矩阵乘法。 假设输入是 5x5x3的RGB图像,滤波器是 2个3x3x3的卷积核,拆解如下: (1) 原始卷积的计算(低效版) 每次从图像上抠一个 3x3x3的块(比如左上角的27个像素),和第一个滤波器的27个权重逐点相乘再求和,得到
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posted @ 2025-07-24 17:03 用户snkslakdf
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初步认识
摘要: 1.np.dot()的广播机制,如果A是一维数组,.shape的结果是(n,);B是二维数组,.shape的结果是(n,m)。np(A,B)会将A隐式转换为行向量,也就是.shape(1,m),最终返回一维数组的形状(m,) 2.神经元个数是“人为设定”的,开发者需要主动决定下一层的神经元数量 3.
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posted @ 2025-07-24 16:39 用户snkslakdf
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2025年7月22日
66.加一
摘要: 题目: 给定一个表示 大整数 的整数数组 digits,其中 digits[i] 是整数的第 i 位数字。这些数字按从左到右,从最高位到最低位排列。这个大整数不包含任何前导 0。 将大整数加 1,并返回结果的数字数组。 示例 1: 输入:digits = [1,2,3] 输出:[1,2,4] 解释:
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posted @ 2025-07-22 11:09 用户snkslakdf
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