操作系统的概念（定义）、功能和目标概念 负责管理协调硬件、软件等计算机资源的工作 为上层用户、应用程序提供简单易用的服务 是一种系统软件 功能和目标 资源的调度者 处理机管理 存储器管理 文件管理 设备管理 向上层提供服务 给普通用户用的 GUI用户界面 命令接口 联机命令接口（交互式命令接口）：用户说一句，系统跟着做一句。比如在Windows的cmd中输入time命令 脱机命令接口（批处理命令接口）：用户说一句，系统跟着做一堆。如执行bat文件 给软件/程序员用的 程序接口（即系统调用） 和命令接口统称为用户接口 对硬件机器扩展 扩充机器 操作系统的四个特征 并发...

思路位置编码 位置编码(Positional Encoding)用于在序列数据中引入位置信息 多头注意力前馈神经网络(FeedForward)和层归一化(NormLayer)EncoderDecoderTransformer整体框架

Transformer整体框架 和其他人工智能整体框架一样，Transformer也是一个黑盒(black-box)。 $输入\Longrightarrow 处理输入\Longrightarrow 输出$ 将TRANSFORMER放大看，可以看到TRANSFORMER是由编码组件(encoders)和解码组件(decoders)两部分组成 在放大看，可以发现编码组件encoders和解码组件decoders是由若干编码器encoder和解码器decoder组成。在Attention Is All You...

材质选择 尽量不选聚酯纤维，会不透气 面料成分建议要有80%以上是锦纶，穿上更舒服、透气 防晒指数 UPF：紫外线防护指数。国标UPF50+表示防晒能力优秀 UVA：长波紫外线。国标UVA的透射率 < 5% 工艺选择 原纱线：耐用耐洗质量稳定 染色助剂：价格适中，透气性好，防晒效果会随洗涤次数减少 涂层工艺：价格便宜，透气性差，不耐用

思路导入库123456import torchfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optim import torch：PyTorch的核心库，提供张量(Tensor)操作、自动微分、GPU加速等功能 from torchvision import...

数学思路数据表征将$28 \times 28$像素的灰度图像展开为784维向量，$x ∈ ℝ^{784}$，像素值归一化至[0, 1]区间[^1]。标签采用one-hot编码，构建目标函数$y ∈ {0,1}^{10}$[^2] 前向传播网络维度变化$784\Longrightarrow 512\Longrightarrow 256\Longrightarrow 128\Longrightarrow 64\Longrightarrow...

思路加载数据集123456789101112131415class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self,...

思路数据准备123xy = np.loadtxt('diabetes.csv', delimiter=',', dtype=np.float32)x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) x_data表示读取所有行，从第一列读到倒数第二列 y_data表示读取所有行的最后一列 模型设计12345678910111213class Model(torch.nn.Module): def...

思路准备数据12x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) 定义模型结构 定义线性模型$y = w \times x + b$ 12345678910class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) # 输入维度1，输出维度1（即 y = w*x + b） def...