辛宣的小博园

摘要： 学习参考：https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目：《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des 阅读全文

摘要： 论文题目：Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 参考的学习文章：https://blog.csdn.net/m0_64557752/article/details/125 阅读全文

摘要： https://github.com/duma-repo/dumaai/blob/master/python/ai/chatgpt_acadamic.md 查看api剩下的余额 https://platform.openai.com/docs/api-reference 查看端口号 阅读全文

摘要： 打开pycharm 打开矩池云 连接到终端会显示 3. 安装需要的包 重点 一般是conda install ****,或者是pip install *** 比如 pip install torchnet 关于更新pip pip install --upgrade pip -i http://pyp 阅读全文

摘要： LSTM模型后增加Dense（全连接）层的目的是什么？ LSTM的输出是最后一个时刻的h，是个unit维的向量，必须接一个全连接层才能把LSTM的输出转换成你想要的输出，可以简单理解成维度变换。 LSTM输出的向量的维度是指定的units，但是最后在计算损失的时候是用的标签，标签也是向量，但是标签的 阅读全文

摘要： 加入滤波器的作用？保持形状不变 名字：滤波层（filter）也叫kernel CNN的计算实际上，就是滤波器的计算 不用自己计算，计算机会自动的“学习”，设置层数就行 阅读全文

摘要： 安装jupyter要先进入环境里，在用命令再下载jupyter conda install jupyter notebook 开始正文 第一步：先进入环境，我的是mypytorch conda activate mypytorch 第二步：添加内核到jupyter，我的是mypytorch pyth 阅读全文

摘要： RNN RNN（循环神经网络）是一类用于处理序列数据的神经网络 会产生梯度爆炸或者梯度消失（取决于使用的激活函数） 解决梯度消失 1 激活函数tan函数换成Relu函数 2改变传播结构，比如lstm Lstm lstm是rnn的一种变体 LSTM网络一定程度上解决了梯度消失的问题。只能说一定程度上， 阅读全文

摘要： 字符画可以到这个网站 http://patorjk.com/software/taag/#p=display&h=1&f=Chiseled&t=Type%20Something%20去生成进行替换 比如我的xinxuan # # ,-.--, .=-.-. .-._ ,-.--, , . .-._ 阅读全文

摘要： “SMARTCAST: PREDICTING SOIL MOISTURE INTERPOLATIONS INTO THE FUTURE USING EARTH OBSERVATION DATA IN A DEEP LEARNING FRAMEWORK” (Foley 等, 2020, p. 1) S 阅读全文