近期读了一些关于LSTM的文章，但仍旧很难理解，关键就是不懂输入、输出是什么，相比于图像处理的CNN，RNN特别抽象。 昨晚花了很大的精力去理解“遗留状态”这个概念，现在终于明白了一些，关键在timestep这个概念。
1，水池Pool，底面积为1m2，初始液位为1m，水的初始容积为1m3，目标水位（targetLevel）控制在1.2m，实际液位（actualLevel）受入口管道（TubeIn）和出口管道（TubeOut）流动情况而定。
在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络输出与ground truth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-sst-aa-tt-e’', 而其ground truth为“state”，那么像之前经常用的损失函数如cross entropy便都不能使用了，因为这些损失函数都是在网络输出与ground truth的长度一致情况下使用的。除了长度不一致的情况之外，还有一个比较难的点在于有多种情况的输出都对应着ground truth，根据解码规则(相邻的重复字符合并，去掉blank), path1: “-ss-t-a-t-e-” 和path2: "–stt-a-tt-e"都可以解码成“state”，与ground truth对应, 也就是many-to-one。为了解决以上问题，CTC loss就产生啦~ 2 CTC loss原理
一维非稳态无内热源导热程序理论部分前文已述，对应教学视频已述。1D显式内部节点迭代格式如下：
今天我们来讲一下Python中的动态绘图库--matplotlib.animation，以粒子运动轨迹为例来说明如何绘制动态图。
该包可以了解代码是如何转换为字节码的， dis 表示 disassemble 反汇编
镜像虽然提供了大部分课程所需功能，但同样支持扩展。这里以两款仿真软件为例 coppeliasim webots 其实就是在官网下载，解压到硬盘就可以使用的。 📷 分别解压就行。 📷 启动V-Rep（新版为coppeliasim） ： ./vrep.sh 📷 启动webots： ./webots 📷 等待启动完成，即可愉快玩耍。忽略更新。 📷 📷 缺少的功能包依据上学期课程讲解，或者依据提示补充安装即可。 现在打开一个cpp案例： 尝试一下编译： 📷 完全可以正常使用。 void Driver::displ
时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。
在本专栏【强化学习】理论知识整理汇总中提到了DQN的原理和创新点，本篇来通过Flappy Bird这个游戏实例来分析DQN的代码构成。 主要所用框架/库：pytorch、pygame、opencv 程序代码参考了github上的项目Playing-Flappy-Bird-by-DQN-on-PyTorch
兼顾体积和性能的超强无人机大疆-“御”-DJI-Mavic现在有了Webots仿真版，可以零成本愉快玩耍了。
下面这段程序截取自Python High Performance Programming（个人觉得这本书还不错，虽然有点零碎。因为我做数据分析比较多，有时候数据量大了确实也需要考虑代码优化。当然，如果数据量太大，我应该还是会毫不犹豫地用SAS。）
本文将介绍 DeepFloyd IF ，这是一个最先进的开源文本生成图像模型（Text-to-Image），具有高度的逼真度和语言理解能力。
文档对象模型DOM用途是什么？先从一棵树说起。下面是一棵树，由，根部、枝干、叶构成，通过根部可以访问到任何一个叶节点。
此数据是1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的航班乘客数据，一共 144 个数据，单位是 1000。我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。数据如图所示
赋值间延迟语句在赋值运算符的LHS上有延迟值。这表示语句本身在延迟到期后执行，是最常用的延迟控制形式。
强化学习是机器学习大家族中的一大类, 使用强化学习能够让机器学着如何在环境中拿到高分, 表现出优秀的成绩. 而这些成绩背后却是他所付出的辛苦劳动, 不断的试错, 不断地尝试, 累积经验, 学习经验。
可以看出，整个seq2seq模型分为两大部分：Encoder RNN和Decoder RNN。
我们首先介绍温度场的求解吧，假设边界条件和初始条件已经设定。在贴代码之前，我们先谈谈这个类需要什么属性和行为：节点数组用于存储计算变量、网格大小、维度定义、计算函数，也就这么多了。如何计算某节点的温度？计算其东南西北方位相接节点对该节点的穿导热之和即可，读者这里可以考虑一下如何添加源相和对流换热进去。
上期答案 [189] 在case、casez、casex中使用的是==还是===三者使用的都是=== [190] systemverilog中的$display,$write, $monitor 和 $strobe用什么区别？ $display：执行时立刻打印内容 $strobe：在当前的timestep结束时打印内容 $monitor：在timestep结束时，如果内容改变了，则进行打印。如果多次调用，则新的覆盖旧的。 write：和display一样，但是不会在结尾打印换行符 你答对了吗 本期题目 [1
Level Set是基于能量的图像分割方法，通过求解最小能量泛函，得到目标轮廓的表达式。其轮廓表示借鉴了水平集的概念，将低维度的曲线嵌入了高维度的曲面中。
在过去的十年中，深度神经网络(DNNs)在各种应用中表现出显著的性能。当我们试图解决更艰难和最新的问题时，对计算和电力资源的需求增加已经成为不可避免的。
生命不息重构不止！ 上一篇写了一下我对ajax的再次封装的方法，收到了很多有价值的回复，比如有童鞋建议用$.extend，一开始还以为要做成插件呢，后来才知道，原来这个东东还可以实现合并。省着自己再去做判断了。 还有童鞋说“要不要多加点传入参数”，这一下提醒我了，ajax有很多参数呀，常用的我考虑进来了，但是还有很多不常用的呢，如果需要的话怎么办？在看看我调用原生ajax的方式，kao，完全不支持增加其他参数吗，这怎么行，改一定要改。于是就改成了这样。 1 //对ajax的封装 //最基础的一
本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。这一矩阵在优化中有着很重要的地位。
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 使用常规深度神经网络到脉冲神经网络转换方法应用于脉冲神经网络域时，性能下降的很多，深入分析后提出了可能的解释：一是来自逐层归一化的效率低，二是用于leaky-ReLU函数的负激活缺乏表示。 1.前言 在过去的十年中，深度神经网络(DNNs)在各种应用中表现出显著的性能。当我们试图解决更艰难和最新的问题时，对计算和电力资源的需求增加已经成为不可避免的。 Spiking neural networks(SNNs)作为第三代神
论文: Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection
本文中，我们将实现Meta AI和Sorbonne Universite的研究人员最近发表的一篇名为DIFFEDIT的论文。对于那些熟悉稳定扩散过程或者想了解DiffEdit是如何工作的人来说，这篇文章将对你有所帮助。
算例：一根长11m的铁棒，左侧温度100℃，右侧0℃，试计算其稳态温度场。我们将铁棒均匀分割成11段，每段1m长，假设截面积为1㎡。首先写出一维稳态常物性无内热源的导热方程，并离散之，如下图：
本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。
在完成04-入门：https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/112739671。
针对现有的扩散模型在文生图过程中会忽视promp中的一些物体（在多物体的情况下），或者对一些描述缺少约束（对某个物体的描述可能会错误分配到其他物体上）的问题，本文使用一个基于注意力的GSN，称之为Attend-and-Excite，引导模型细化交叉注意力单元，以关注文本提示中的所有主题并加强（或激发）它们的激活，从而鼓励模型生成文本提示中描述的所有主题。
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。与多臂老虎机问题不同，马尔可夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制。如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程，也就是明确马尔可夫决策过程的各个组成要素。本章将从马尔可夫过程出发，一步一步地进行介绍，最后引出马尔可夫决策过程。
#3部分为整个Box2D系统结构的解释，以及其运行的原理和相应步概述。不清楚有没有#4，如果有#4则会对每一个物理求解过程进行推导阐述。 上一章链接：传送门 需要前置知识：高等数学，大学物理 ---- 目录 1、世界 1.1 基础信息 1.2 结构详述 1.3 物理世界原理-概览 1.4 物理世界原理-详述 2. 物理快照 3、物理系统优化 3.1 时间上的优化 3.2 空间上的优化 1、世界 1.1 基础信息 世界-World为整个物理系统的管理运行系统，其结构如下 其中：FP、FVector2、FVec
(Submitted on 5 Jan 2019 (v1), last revised 20 Mar 2019 (this version, v2))
长期短期记忆（LSTM）是由三个内部闸(internal gates)所构建成的循环神经网络(recurrent neuralnetwork)。
机器之心专栏 作者：字节跳动AI Lab、UT Austin、新加坡科技设计大学StatNLP组 目前强大的语言模型普遍在很多下游 NLP 任务中能轻易地达到比较好的结果，但在推理效果上没有达到我们的预期 [1]。字节跳动人工智能实验室与新加坡科技与设计大学提出一个基于演绎推理的方法，希望实现类似 System 2 的推理能力 [2]. 论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.10316 研究动机 作为一类需要解题的推理过程，在数学解题任务中比较适合应用演绎推理模型。我们尝试在此任
本篇是《Rust与AI》系列的第二篇，上一篇我们主要介绍了本系列的概览和方向，定下了一个基调。本篇我们将介绍LLM的基本架构，我们会以迄今为止使用最广泛的开源模型LLaMA为例展开介绍。
Keras确实是一大神器，代码可以写得非常简洁，但是最近在写LSTM和DeepFM的时候，遇到了一个问题：样本的长度不一样。对不定长序列的一种预处理方法是，首先对数据进行padding补0，然后引入keras的Masking层，它能自动对0值进行过滤。
双曲偏微分方程（PDES）的数值解在科学和工程中随处可见。行法是一种在时空定义时对 PED 进行离散化的通俗方法，其中空间和时间是独立离散的。在自适应网格上使用显式时间步长时，使用由最佳网格间距决定的全局时间步长会导致较粗区域效率低下。尽管自适应空间离散化在计算科学中被广泛使用，但由于时间适应性复杂，时间适应性并不常见。本文提出了高度可扩展的算法，用于在完全自适应的八进制上实现显式时间步进（LTS）的显式时间步进方案。在 TACC Frontera 中，我们展示了我们方法的准确性以及我们框架跨 16K 内核的可扩展性。我们还提出了LTS的加速估计模型，该模型预测的加速与全局时间步长（GTS）相比平均误差仅为0.1。
1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline、StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline(stablediffusion + controlnet + LoRa) C++工程化；
尝试使用新的DGL--LifeSci并建立Attentive FP模型并可视化其预测结果。
Deconstruct the Stable Diffusion pipeline
本文使用Kaggle的Deepfake比赛数据集，使用CNN+LSTM架构，对视频帧做二分类，该项目部署在百度的aistudio上进行训练。
我这里使用的是npm安装。如果是纯的uniapp项目，是没有包管理器package.json的，更没有node_modules的。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下：
场景(Scene): 物理模拟发生的场所, 包含了actor, joint, effector. 跟图形引擎里的Scene差不多, 可以有多个实例存在, 互不干涉. 场景没有特别的大小限制. 功能有重力, 射线拣取, 开关硬拼检测等. 模拟时序(Timing): 物理模拟导致物体的一些属性随着时间进行变化, 如位置, 速度等. 模拟每经过一次时间步进进行一次, 通常要与渲染帧数进行同步. 前进(也可以说是更新): void simulate(NxReal elapsedTime); elapsedTime会
DGL开发人员提供了用于可视化训练模型原子权重的代码。使用Attentive FP构建模型后，可以可视化给定分子的原子权重，意味着每个原子对目标值的贡献量。
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