摘要：
注意力机制（Attention Mechanism）是现代深度学习中一个非常重要的概念，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域中广泛应用。注意力头（Attention Head）是多头注意力机制（Multi-Head Attention）中的一个组成部分，用于从不同的子空间中提取信息， 阅读全文
posted @ 2025-08-08 18:35
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摘要：
位置嵌入（Positional Embedding）是一种在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中广泛使用的技术，用于将位置信息编码到模型中。位置嵌入可以帮助模型理解序列数据中的顺序信息，从而更好地处理诸如文本、图像等数据。 1. 位置嵌入的基本原理 在处理序列数据时，模型需要理解每个元素在序 阅读全文
posted @ 2025-08-08 18:30
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摘要：
空洞卷积（Dilated Convolution），也称为扩张卷积或膨胀卷积，是一种特殊的卷积操作，通过在卷积核中插入空洞（间隔）来扩大感受野，而不需要增加额外的计算量或参数。空洞卷积在许多深度学习任务中，尤其是图像分割和生成模型中，被广泛应用。 1. 空洞卷积的基本原理 在标准卷积中，卷积核的每个 阅读全文
posted @ 2025-08-08 18:26
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学习率衰减（Learning Rate Decay）是一种在训练过程中动态调整学习率的策略，旨在提高模型的训练效率和收敛性能。通过在训练过程中逐渐减小学习率，可以使模型在训练初期快速收敛，并在训练后期更精细地调整参数，从而提高模型的最终性能。 1. 学习率衰减的常见策略 1.1 逐步衰减（Step 阅读全文
posted @ 2025-08-08 18:14
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权重衰减系数（Weight Decay Coefficient），通常用 λ 表示，是正则化技术中的一个重要参数，用于控制权重衰减（Weight Decay）的强度。权重衰减是一种通过在损失函数中添加一个正则化项来限制模型权重大小的方法，从而防止过拟合。 1. 权重衰减的基本原理 权重衰减通过在损失 阅读全文
posted @ 2025-08-08 18:12
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依赖注入（Dependency Injection，简称 DI）是一种设计模式，用于实现代码的解耦和提高代码的可测试性、可维护性和可扩展性。它的核心思想是将对象的创建和管理交给外部容器，而不是在代码内部直接创建对象。这样可以减少对象之间的直接依赖关系，使代码更加灵活和可维护。 1. 依赖注入的基本概 阅读全文
posted @ 2025-08-08 18:00
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Org.BouncyCastle.Utilities.Encoders 是 Bouncy Castle 库中的一个工具类，用于处理各种编码和解码操作。Bouncy Castle 是一个开源的加密算法库，提供了广泛的加密功能，包括但不限于加密、解密、哈希、数字签名等。Encoders 类则专注于将字节 阅读全文
posted @ 2025-08-08 17:58
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监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的两种主要类型，它们的主要区别在于训练数据是否包含标签。以下是对这两种学习方法的详细解释： 1. 监督学习（Supervised Learning） 监督学习是一种机器学习方法，其 阅读全文
posted @ 2025-08-08 10:49
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可训练参数（Trainable Parameters）和超参数（Hyperparameters）。这两类参数在训练过程中有不同的作用和调整方式。 1. 可训练参数（Trainable Parameters） 可训练参数是模型内部的参数，它们在训练过程中通过优化算法（如梯度下降）自动调整，以最小化损失 阅读全文
posted @ 2025-08-08 10:16
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将文件导入到 SVN 仓库后，本地目录并不会自动成为 SVN 的工作副本，因此不会自动生成 .svn 文件夹。不能提交更新。 解决办法：一、使用 TortoiseSVN（图形化工具） 右键点击你选择的本地目录。 选择“SVN 检出”。 在弹出的对话框中，输入 SVN 仓库的 URL 和本地目录路径。 阅读全文
posted @ 2025-08-07 18:33
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