Python及爬虫 Python面向对象编程五部曲(上、中、下) 数据分析与展示 慕课北理工np，pandas… 240513 NumPu数据存储与函数 240513 240514 图像的手绘效果 240514 240516 Matplotlib入门 240515 240518 Matploylib基础绘图函数示例 240516 240520 引力波的绘制 240516 240522 Pa

http://matplotlib.org/examples/images_contours_and_fields/interpolation_methods.html 123456789import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#从-1到1之间取50个点X = np.linspace(-1,1,50)y = 2*X+1#展示z = 2*X+

第一阶段 决定了将要记住的长期记忆的百分比 第二阶段 确定我们应该如何更新长期记忆 通常被叫做输入门 长期记忆网络避免了梯度爆炸/消失的问题 比起普通循环神经网络，意味着我们可以更多次展开它们，以适应更长的输入数据序列 遗忘阶段》上一时刻保留记忆》 选择记忆阶段：输入门元素越大，当前时刻信息会越多的被记入记忆细胞中》加上当前时刻添加记忆》更新得到记忆细胞 =====相当于早期时刻和当前时刻之

l 文献导入WebOfScience下载数据 关键词 🆗放到这样目录结构的input文件夹里 修改文件名，以download为前缀 打开citeSpace 去重整理 此时观察output文件夹 将文件夹output里的东西复制到data中 New一个New Project 可以观察到最早是86年的文章，而CiteSpace最早到94 因此

循环神经网络代码功能概述1torch.matmul(torch.cat((X, H), 1), torch.cat((W_xh, W_hh), 0)) 这段代码合并了以下两部分的计算： \mathbf{X} \mathbf{W}_{xh}：输入项与输入权重的矩阵乘法。 \mathbf{H} \mathbf{W}_{hh}：隐状态与隐状态权重的矩阵乘法。 通过拼接操作，将 \mathb

马尔可夫模型和n元语法1. 背景：马尔可夫性假设 马尔可夫性假设是语言建模中的核心思想之一。 假设序列中当前状态只依赖于有限个历史状态，可以减少计算复杂性。 公式中提到的分布： P(x_{t+1} \mid x_t, x_{t-1}, \dots, x_1)根据马尔可夫性假设简化为： P(x_{t+1} \mid x_t), 即，序列的下一个状态只依赖于当前状态，而与更久远的历史无关。

文本预处理我们将解析文本的常见预处理步骤。 这些步骤通常包括： ```pythonimport collectionsimport refrom d2l import torch as d2l123456789101112131415161718192021222324251. 将文本作为字符串加载到内存中。 - ```python #下面的函数将数据集读取到由多条文本行组成的列表中

序列模型自回归模型 时间步 1：初始概率 P(x1)：表示序列的第一个元素 x1 的概率，没有依赖其他事件（条件为空）。 这是序列生成的起点。 时间步 2：条件概率 P(x2∣x1)：在 x1已经发生的条件下，x2发生的概率。 这里体现了序列数据的依赖性，x2的出现依赖于 x1。 时间步 3：条件概率 P(x3∣x2,x1)：在 x1和 x2已经发生的条件下，x3发生的概率。 *一般

数值分析的思想 地震观测实践学习 深度神经卷积网络的学习 CNN的经典论文 （MLP）MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORKS ARE UNIVERSAL APPROXIMATORS 为什么提出：为了解决感知器只能处理线性可分问题的局限，增加了隐藏层，通过非线性激活函数，使得网络能够逼近任意复杂的函数。 优点：通用性比较强，可以用于分类、回归等多种任务 缺点：参数量大，对高维