摘要：
seq2seq中的注意力机制解决了长期梯度消失的问题，LSTM只解决了一部分长短期问题。 transformer中采用的自注意力机制多少借鉴该方法，其最核心的公式如下图所示。 Attention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attention - 知乎 (zhihu.com) Q、K、V分别代 阅读全文
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最近在看vae的异常检测，对VAE有些地方不是很懂。所以去找了一些文章，查明和解答了这些问题。 （1）vae的作用是什么？ vae的主要作用是使AE中的潜变量变为潜变量分布，提高了生成能力，生成的向量更加丰富、也更加连续。本质上，和AE没有优劣之分，需要根据特定任务进行选择。 （2）变分自编码器的重 阅读全文
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智能指针是C++11的新特性，包括共享指针、独占指针、弱指针，其主要目的是智能管理内存，防止内存泄漏。 如果计数为0，会立即delete。此外，独占指针其生命周期只在作用域内。 //动态数组申请方法 shared_ptr<int[]> p(new int[10]); //动态变量申请方法 share 阅读全文
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尝试着用request库去爬取了一些B站视频 参考和抄了一些博主的代码和思路，我略作了修改，目前是不能爬取带分页的视频（只需要略作修改，也可爬取）： b站视频爬虫_哔哩哔哩_bilibili Python爬取B站视频，只需一个B站视频地址，即可任意下载 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent 阅读全文
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今天看了网络爬虫爬取图片的内容，主要是讲利用正则匹配爬图片。 Day3 - 3.正则解析案例01_哔哩哔哩_bilibili 所以就想着用学到的内容去试一下，我直接用这个方法去爬B站的图片。 （1）查找一下图片元素 最终，我们要给可匹配的正则，'<img src="(.*?)" alt=.*?>'。 阅读全文
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网络爬虫是一个很有意思的技术，我一直都想尝试着学习网络爬虫这项技术。 其基本原理比较简单：就是模拟客户端发送请求，得到服务器端的响应，从中获取到有用的信息。 但是现在的网站基本都有防爬策略、且会对请求或者服务器端进行一定加密。所以，我建议尽量一开始尽量去爬取无加密的网站，有加密的网站需要取看源码（比 阅读全文
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ultra fast lane detection提供了很好的源码，根据演示视频来看，效果似乎不赖，很有必要试一试该算法。 一、基本情况 作者知乎：超快的车道线检测 - 知乎 (zhihu.com) 简单来说，作者认为卷积层形式的输出，导致局部感受野小，很明显车道线识别需要结合全局特征来分析。而全连 阅读全文
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socket提供了套接字，以方便我们想读取文件一样进行网络进程间的数据通信。 在网络通信中，套接字一定是成对出现的。一端的发送缓冲区对应对端的接收缓冲区。我们使用同一个文件描述符索发送缓冲区和接收缓冲区。 服务器端的一对多代码实现： (14条消息) 用C++实现简单的一对多Socket通讯（二）_t 阅读全文
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近期不得不提的AI作画，实在是太火了。因此，跑去看了diffusion model的基本原理，公式推导比较难。 大概意思上，分为两个步骤。一是训练过程，给定时间迭代步和包含噪声的图，要求模型能够推理出噪声，并采用mseloss反向传播。二是逆扩散过程，从一个完全的噪声图开始，不断迭代模型求取出一部分 阅读全文
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对于一个线性时不变系统，即符合叠加性和不随时间变化改变输入输出特性的系统，是很好分析他的频率响应函数的。 由频率响应和相位图，可以很好地看出该系统的输入输出特性。（有无延迟、有无幅度抑制） 以书中案列，可以简单的分析一个滑动平均系统，该系统的差分方程为： 省去查表的环节，得到频率响应函数： 相对应的 阅读全文