中阶专题

NLP从零开始------文本中阶处理之序列到序列模型（完整版）

1. 序列到序列模型简介序列到序列( sequence to sequence, seq2seq) 是指输入和输出各为一个序列(如一句话) 的任务。本节将输入序列称作源序列，输出序列称作目标序列。序列到序列有非常多的重要应用，其中最有名的是机器翻译( machine translation), 机器翻译模型的输入是待翻译语言(源语言) 的文本，输出则是翻译后的语言(目标语言)

安全技术学习路线图初阶+中阶+高阶

一、报告名称安全技术学习路线图二、作者奇安信安全开发专家组：韩鹏｜李常坤｜汪列军｜刘洪亮｜张钊｜陈大钊｜叶盛｜章磊｜白子潘｜覃永靖三、若需要pdf版本关注"元宇宙最新报告"，回复关键词“安全技术学习路线图”，获取网盘免费下载链接。如源自CSDN 往期文章：

Web前端技术学习路线图初阶+中阶+高阶

一、报告名称前端技术学习路线图二、作者阿里前端委员会：孟令君 | 舒文亮 | 许智燕 | 赵兴越 | 王忆天 | 吴天豪 | 潘佳 | 包续兵 | 张伟 | 王卓 | 金擘 | 周祺 | 张舒迪 | 林峰 | 廖晓娟 | 曹桂荣 | 曹元彦 | 荣先乾 | 田国法 | 林友赛 | 甄焱鲲 | 桑世龙 | 邱煜 | 王光 | 吴成忠 | 姜博玮 | 蒲松洋

NLP从零开始------16.文本中阶处理之序列到序列模型（1）

1. 序列到序列模型简介序列到序列( sequence to sequence, seq2seq) 是指输入和输出各为一个序列(如一句话) 的任务。本节将输入序列称作源序列，输出序列称作目标序列。序列到序列有非常多的重要应用，其中最有名的是机器翻译( machine translation), 机器翻译模型的输入是待翻译语言(源语言) 的文本，输出则是翻译后的语言(目标语言)

NLP从零开始------文本中阶序列处理之语言模型（完整版）

语言模型( language model) 用于计算一个文字序列的概率，评估该序列作为一段文本出现在通用或者特定场景中的可能性。每个人的语言能力蕴涵了一个语言模型，当我们说出或写下一段话的时候，已经在不自觉地应用语言模型来帮助我们决定这段话中的每个词，使之通顺合理。语言模型在自然语言处理中也有诸多应用，例如，当我们使用拼音中文输入法输入“ ziranyuyan”，输出的候

NLP从零开始------15.文本中阶序列处理之语言模型(3)

4. 注意力机制 4.1 注意力机制循环神经网络的一个主要局限是不能很好地建模长距离依赖，即使像长短期记忆这样的变体也只是改善而不是完全解决了长距离依赖的问题。其根本原因在于，如果序列中的第i个词需要对第j个词(假设j>i)产生影响，需经过j-i个计算步骤，而随着步数增加，第i个词的信息会很快衰减，被两个词之间其他词的信息所淹没。从另一个角度来看，每一步用来预测下一个词

NLP从零开始------13.文本中阶序列处理之语言模型(1)

语言模型( language model) 用于计算一个文字序列的概率，评估该序列作为一段文本出现在通用或者特定场景中的可能性。每个人的语言能力蕴涵了一个语言模型，当我们说出或写下一段话的时候，已经在不自觉地应用语言模型来帮助我们决定这段话中的每个词，使之通顺合理。语言模型在自然语言处理中也有诸多应用，例如，当我们使用拼音中文输入法输入“ ziranyuyan”，输出的候选

点云处理中阶 Sample Consensus（二）

目录一、深入理解RSNSAC 二、RANSAC的缺点三、PCL中常用的Sample Consensus 算法四、参考资料一、深入理解RSNSAC RANSAC是“RANdom SAmple Consensus”（随机抽样共识或采样一致性）的缩写，它是一种迭代方法，用于从包含异常值的一组数据中估计数学模型的参数。该算法由Fischler和Bolles于1981年发布。

点云处理中阶 Sampling

目录一、什么是点云Sampling 二、示例代码 1、下采样 Downsampling 2、均匀采样 3、上采样 4、表面重建一、什么是点云Sampling 点云处理中的采样（sampling）是指从大量点云数据中选取一部分代表性的数据点，以减少计算复杂度和内存使用，同时保留点云的几何特征和重要信息。常见的点云采样方法有以下几种：随机采样（Random Samp

点云处理中阶 Octree模块

一、什么是Octree 八叉树（Octree）是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。一般中心点作为节点的分叉中心。且每个节点可以继续分割，直到满足某个条件（如达到最大深度或最小点数）。这种结构特别适合于稀疏点云数据的处理，能够高效地进行空间查询和操作。实现八

RecyclerView -- 中阶

BRVAH使用多布局实体类实现MultiItemEntity 接口，根据类型进行绑定；为 BaseQuickAdapter 设置代理。标题 SnapHelper Support RecyclerView 24.2.0中新加，让RecyclerView滑动视图后使停止位置正好停在某页的正中间。 new LinearSnapHelper().attachToRecyclerView(r

星星点灯(二)-LED点灯中阶

经过千辛万苦，在上一章《星星点灯(一)-LED点灯初阶》我们终于把LED点亮了，丑是丑了点，但是总是有进步嘛！万丈高楼平地起，有了这个基础，只要我们本着不抛弃，不放弃的精神，来个打破砂锅问到底，我想就会百尺竿头更进一步的。本章，我们把丑小鸭打扮一下，看看能不能离白天鹅更像一点。第一步：代码模块化我们把I/O初始化的代码独立出去，为以后驱动更多的LED做准备，而且由于各种硬件限制原因，可能驱动

抽丝剥茧C语言（中阶）函数练习

函数练习题导语1. 写一个函数可以判断一个数是不是素数。2. 写一个函数判断是不是闰年。3. 写一个函数，实现一个整形有序数组的二分查找。4. 写一个函数，每调用一次这个函数，就会将 num 的值增加1。5. 编写函数不允许创建临时变量，求字符串的长度。6.用迭代和递归求n的阶乘。（不考虑溢出）结束导语函数主要是把一个经常使用的一段代码给放在一个地方，不用一直重复书写这段你

抽丝剥茧C语言（中阶）结构体+练习

结构体导语1. 结构体的声明1.1 结构的基础知识1.2 结构的声明1.3 结构成员的类型1.4 结构体变量的定义和初始化 2. 结构体成员的访问3. 结构体传参结束语。导语想一想，如果你想表达一个人的个人信息，就需要int类型，char类型等等去表达名字，年龄，生日之类的，这是个复杂对象，我们描述非常的困难，那么C语言有没有什么简单的方法呢？请往下看 1. 结构体的声明

抽丝剥茧C语言（中阶）分支语句和循环语句

分支语句和循环语句） 1. 导语2. 什么是语句3. 分支语句（选择结构）3.1 if语句3.1.1 悬空else3.1.2 if书写形式的对比 3.2 switch语句3.2.1 在switch语句中的 break3.2.2 default子句 4. 循环语句4.1 while循环4.1.1 while语句中的break和continue 4.2 for循环4.2.1 语法4.2.2 b

抽丝剥茧C语言（中阶）函数栈帧的创建与销毁——图解

函数栈帧的创建与销毁导语问题寄存器函数栈帧函数栈帧是什么？内存分布什么是栈？详细讲解函数栈帧栈帧的维护开辟main函数创建局部变量与初始化调用Add函数Add函数的内部返回与销毁结束导语这篇文章是从头贯穿到尾的，让你更加详细的了解函数是什么样在内存里创建，怎么样销毁的，相信家人们读完这篇文章之后能让你眼里的代码变得透明起来（本章不需要过多了解汇编语言，重点是了解函数栈帧

YOLO算法改进5【中阶改进篇】：添加SENet注意力机制

SE-Net 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，是由WMW团队发布。具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。且SENet 思路很简单，很容易扩展到已有网络结构如 Inception 和 ResNet 中。我们可以看到，已经有很多工作在空间维度上来提升网络的性能。那么很自然想到，网络是否可以从其他层面来考虑去提升性能，比如考虑特征通道之间的关系？作者基于这一点

YOLO算法改进3【中阶改进篇】：添加HorNet卷积模块

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf 源码地址：https://github.com/raoyongming/HorNet. HorNet是在Swin transformer结构的基础上，结合大核思想提出的新的网络结构模块，使用该模块，作者在ImageNet-1k数据集上做分类，分割以及检测任务都在当时达到了SOTA的效果，是一个能有效增强