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摘要： Transformer 是一种在自然语言处理领域中具有革命性意义的深度学习模型，最早由 Vaswani 等人在论文 《Attention Is All You Need》 中提出。该模型突破了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在序列建模上的限制，完全基于注意力机制（Attention 阅读全文

摘要： import torch import torch.nn as nn import random 超参数 N_max = 10 # 最大 n 值（训练时用） input_size = 4 # 字符集大小：'0', '1', , hidden_size = 64 output_size = input 阅读全文

摘要： import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import 阅读全文

摘要： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from multiprocessing imp 阅读全文

摘要： 神经网络是模拟生物神经系统结构与功能的人工智能模型，其核心思想源于对人类大脑神经元连接机制的仿生设计。自 20 世纪 40 年代 “感知器” 概念提出以来，神经网络经历了 “兴起 — 低谷 — 复兴” 的多轮迭代，如今已成为深度学习的核心技术基石，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域实现了从 阅读全文

摘要： import pygame import random import sys import os import math 初始化 Pygame pygame.init() pygame.mixer.init() # 初始化音效系统 游戏常量 WIDTH, HEIGHT = 500, 650 GRID 阅读全文

摘要： import pygame import random WINDOW_WIDTH = 800 WINDOW_HEIGHT = 600 WINDOW_SIZE = (WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT) FONT = 'gbk.ttf' FONT_COLOR = ((18, 179 阅读全文

摘要： 一、NumPy：高性能科学计算基础库 核心功能与基本用法 NumPy 的核心是多维数组ndarray，提供高效的数值运算能力 解决实际问题：线性方程组求解 NumPy 的线性代数模块linalg可以求解线性方程组 二、SciPy：科学计算工具箱 核心功能与基本用法 SciPy 基于 NumPy，提供 阅读全文

摘要： 一、学习概述 近期，我对 Python 语言基础展开了系统学习，从语法规则到常用数据结构，再到函数与模块的运用，逐步搭建起 Python 编程的知识框架，为后续深入学习筑牢根基。 二、核心知识学习 （一）语法基础 Python 语法简洁直观，缩进替代传统括号表示代码块，这让代码更具可读性。例如： p 阅读全文

摘要： import random def printIntro(): print("这个程序模拟两个选手A和B的乒乓球竞技比赛") print("程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数表示）") def getInputs(): a = float(input("请输入选手A的能力值（0-1）: 阅读全文