【官方双语】GPT是什么？直观解释Transformer | 深度学习第5章 0:00 - 预测，采样，重复：预训练/生成式/Transformer模型 3:03 - Transformer 的内部结构 6:36 - 本期总述 7:20 - 深度学习的大框架 12:27 - GPT的第一层：…

1、拿到源数据第一件事——备份工作表，隐藏 Ctrlshift键L打开筛选 UV (Unique visitor)去重 是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。访问网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。一天内同个访客多次访问仅计算一个UV。 PV …

CUDA通过流来实现网格级并发。 流和事件 CUDA流是一系列异步的CUDA操作，这些操作按照主机代码确定的顺序在设备上执行。流可以封装这些操作，保持操作的顺序，允许操作在流中排队，并使他们在先前的所有操作之后执行。 这些操作包…

Docker in Docker：深入解析与实战应用 一、引言 随着容器化技术的日益普及，Docker已经成为开发、测试、部署应用的标配工具。而在某些特定的场景下，如持续集成/持续部署（CI/CD）流水线中，我们可能需要在Do…

DRF中的请求入口分析及request对象分析 django restframework框架是在django的基础上又给我们提供了很多方便的功能，让我们可以更便捷基于django开发restful API 1 drf项目 pip install django pip install djangorestframework1.1 核心配置 INSTALLED_APPS [d…

描述一下问题经过： 使用docker compose 部署mysql5.7 文件如下: 使用命名卷的情况下，匿名卷不存在该问题 services:mysql:restart: alwaysimage: mysql:5.7container_name: mysql-devports:- 3306:3306environment:- MYSQL_DATABASEdev- MYSQL_ROOT_PAS…

【机器学习】集成学习---Bagging之随机森林（RF） 一、引言1. 简要介绍集成学习的概念及其在机器学习领域的重要性。2. 引出随机森林作为Bagging算法的一个典型应用。 二、随机森林原理1. Bagging算法的基本思想2. 随机森林的构造3. 随机森林的工作机制 三…

文章目录 1. 01 背包问题1.二维解决2. 一维优化 2. 完全背包问题1.暴力3 for.2. 二维优化3. 一维优化 3. 多重背包问题Ⅰ.1. 二维解决2. 一维优化 4. 多重背包问题Ⅱ5. 混合背包问题6. 二维费用背包问题7. 分组背包问题 背包问题是动态规划中非常典型的一些题，本篇文…