摘要: 链接 https://github.com/WanYongyi/machine-learning?tab=readme-ov-file 一、课题描述 1.1 课题背景 1.1.1 论文背景 动画是一种被广泛应用于广告、电影、儿童教育的日常生活中常见的艺术形式。目前,动画的制作主要依靠手工实现。然而, 阅读全文
posted @ 2024-01-21 19:21 诩言Wan 阅读(364) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 写在前面 菜鸡博主最近放寒假了,打算接下来的一段时间内回顾一下以前学过的一些知识,也是为考研做一些准备吧。很菜,勿喷,希望能和大家一起学习,共同进步! 主要目标和具体要求 目标 排序对于数据处理是一项十分重要和基础的工作。采用如下算法实现排序功能:插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、基数排序等。 阅读全文
posted @ 2024-01-21 18:41 诩言Wan 阅读(312) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要: Transformer 写在前面 本学期学习了NLP的课程,本小菜鸡结合做的课设(基于Transformer的英文文档摘要系统的设计与实现),来写一下有关于Transformer的相关内容吧,有问题之处还请各位大佬批评指正 系统的背景 抽象文本摘要是自然语言处理中最具挑战性的任务之一,涉及理解长段落 阅读全文
posted @ 2024-01-20 23:34 诩言Wan 阅读(379) 评论(2) 推荐(3) 编辑
摘要: NLP复习之神经网络 前言 tips: 设计神经网络时,输入层与输出层节点数往往固定,中间层可以自由指定; 神经网络中的拓扑与箭头代表预测过程数据流向,与训练的数据流有一定区别; 我们不妨重点关注连接线,因为它们是权重,是要训练得到的 神经元 神经元模型是一个包含输入、输出、计算功能的模型,注意中间 阅读全文
posted @ 2024-01-19 05:17 诩言Wan 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第一章课后习题 1. 简要总结嵌入式系统的定义、由来、分类及特点(P6-11) 嵌入式系统是指嵌入于其他设备或系统中的计算机系统,它通常被用于控制、监视或执行特定的功能。嵌入式系统通常包括处理器、存储器、输入/输出接口以及特定的软件,用于满足特定的应用需求。 嵌入式系统的由来可以追溯到20世纪60年 阅读全文
posted @ 2024-01-07 21:47 诩言Wan 阅读(423) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 嵌入式复习 缩写词 中文名 英文缩写 英文全称 模数转换 ADC Analog to Digital Converter 高性能总线 AHB Advanced High performance Bus 高级微控制器总线架构 AMBA Advanced Micro-controller Bus Arc 阅读全文
posted @ 2024-01-01 23:09 诩言Wan 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 向量语义 词汇语义 语义概念(sense or concept)是单词含义(word sense)的组成部分,词原型可以是多义的。 同义词是指:在某些或者全部的上下文中,单词之间有相同或近似含义 可能没有完全相同含义的同义词例子! 即使在很多情况下(上下文语境),单词间的含义是相同的。 但仍然有可能 阅读全文
posted @ 2023-12-26 17:42 诩言Wan 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 朴素贝叶斯分类器和加一平滑计算每个单词的似然值 贝叶斯规则:c表示类别,d表示数据 \[P(c|d) = \frac{P(d|c)P(c)}{P(d)} \]例题1 假设句子“I always like foreign films.”中每个单词对应每个类的似然估计如下,请判断该句子属于正面还是负面评 阅读全文
posted @ 2023-12-25 15:04 诩言Wan 阅读(145) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: N元文法的统计 二元概率方程: \[P(w_n|w_{n-1}) = \frac{C(w_{n-1}w_n)}{C(w_{n-1})} \]三元概率估计方程: \[P(w_n|w_{n-2},w_{n-1}) = \frac{C(w_{n-2;n-1}w_n)}{C(w_{n-2;n-1})} \] 阅读全文
posted @ 2023-12-25 13:30 诩言Wan 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 \(u, v \in R^n\),矩阵\(A=I+uv^T\),投影算子\(P=I-uu^T/u^Tu\),SM公式\(M=A-uv^T,M^{-1}=A^{-1}+A^{-1}uv^TA^{-1}/(1-v^TA^{-1}u)\) 1、证明:矩阵A的逆是\(A^{-1}=I+auv^T\),并 阅读全文
posted @ 2023-12-16 22:10 诩言Wan 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑