电赛汇总(二)：常用传感器电路模块设计 这一章节主要详细记录各种常用的传感器的电子芯片型号、设计原理与思想，以便随时查看翻阅。这部分内容出自黄根春等学者著的《全国大学生电子设计竞赛教程–基于TI器件设计方法》一书中，感兴趣的朋友可…

设计要求 利用AT89C52单片机设计一款脉搏测量仪，实现对脉搏信号的处理、显示、报警等功能；采用ST188光电传感器准确测量出一分钟内脉搏跳动次数；LCD1602液晶实时显示脉搏测量值；扩展按键功能，用户可自定义报警上下限&…

ST188可用于智能小车的循迹检测。它主要的特点是，对于颜色深浅不同的路面，可以产生不同的电压，因此可以区分出ST188正对的路面是深色还是浅色。它自己集成了一个红外发射管和一个接收管，也就是自己提供了“光源”，自己…

内容包括 1.不同种类的t检验应用案例 2.graphpad 做t检验分析 1 graphpad分析软件有两种数据输入方式，一种是自己直接输入，一种是利用模板，也就是"use sample data" 。 当你对某种统计方法不熟练的时候，可以用到&quo…

饼环最终效果 前些天有读者想做 3D 饼环图，问如何实现。 我顺着自己 3D 饼图(ECharts 3D 饼图近似实现 )的思路想了想，发现这条路不好走…… 正发愁中，突然想到了一个新思路：之前不是把一个球拍扁再切分得到了 3D 饼图么，那我这次可以把一个类似手镯的东西拍扁(又来了[捂脸…

打开GraphPad软件，可以在左侧选择要绘制的图表类型，也可以在左下方直接打开现有的文件 graphpad的工作流程是，首先你需要输入你的数据，也就是你的实验原始数据，叫做Data Table 然后你可以对你的原始数据进行分析&…

本文主要介绍如何将自己实验中的原始数据导入GraphPad中 一、从Excel导入数据 假设目前存储于Excel的数据如下所示，表示5位病人的生理指标 由于每一个自变量（x）只对应一个应变量（y），因此选择如下 直接将E…

首先确保我们安装了graphpad软件，其实graphpad软件中的每种分析(比如t检验、单因素方差分析、相关性分析等)或者每种图示(比如柱状图、折线图等)都有相应的示例数据以及详细的解释说明，自学起来还是比较容易上手的。 本期我们简单介绍一下如何自学graphpad软件(现在已经更新…

graphpad prism8安装教程: 1.安装前建议先卸载较早版本，也可不卸载。 2.打开安装程序安装64位或者32位prism8、 3.将Crack文件夹中对应的64位或者32位Prism8.exe复制到prism8安装位置的文件夹中，覆盖先前文件。 4.打开Prism8，成功。 prism简…

bottleneck 将信息压缩再放大的神经网络结构,可以有效降低模型参数量 左边是对输入进行常规卷积，右边是对输入先进行PW(Pointwise_Convolution，可参考我的上一篇博客)，之后用小卷积核进行特征提取，最后同样用PW升维。两边的输出…

文章目录 1、Transformer与FFN 2、Activation Function 3、Linear Projections 4、所以FFN真的改不动了吗 5、达到AGI需要什么结构 作者：潘梓正，莫纳什大学博士生 主页：zizhengpan.github.io （最近看到有些问题[1]说为什么Transfo…

关于除了attention其他的transformer部分，结合看的transformer论文及自己的其他查询资料总结如下： 一、 MASK mask操作在sequence类操作很常见，因为定长输入的序列很多时候存在填充情况，不利用mask参数告诉模型无意义填充值，会导致无效学习，甚至由于梯度传播的梯度消失问…

代码 import torch import torch.nn as nn from einops import rearrangeimport torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional

本文是通俗解读Transformer 论文的FFN部分，你可以点击本文最后左下角的标签查看全部内容。 在上一节介绍 FFN层时，提到了在 Transformer 架构中添加 FFN 层的一个作用：为了给神经网络增加非线性表达能力。 非线性是学习神经网络时的一个基础…

1 GLU GLU的起源是2016年由Yann N. Dauphin在 论文:Language Modeling with Gated Convolutional Networks 在语言模型的建模方法上相比于循环神经网络更具有竞争力，提出了一种简单的线性门控单元来堆叠卷积层从而使得文本中的token可以并行化处理来获得上下文的语义…

文章目录 前言 1、前置条件 2、前馈神经网络FFN 3、循环神经网络RNN 4、卷积神经网络CNN 5、复杂例子 前言 为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？ 计算复杂性和资源需求：模型参数越多，通常需要的计算资源（如处理器时…

本文是深度学习入门： 基于Python的实现、神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记。本文将以多分类任务为例，介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks，FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重…

Transformer模型自2017年被提出以来,在自然语言处理领域取得了巨大成功。随着研究的深入,模型的各个组件都在不断优化。本文将聚焦于Transformer架构中前馈神经网络(Feed-Forward Network, FFN)层的激活函数,探讨从最初的ReLU到近期广受欢迎的SwiGLU的演进过程。 1. Transform…

1. 引言 为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？我们一般情况下是不需要这么做的。但是，如果我们需要减小模型的大小，甚至缩短模型推理所需的时间，那么了解模型量化前后的参数数量就会派上用场。 计算深度学习模型中的…

MoE全称是“混合专家”，它由多个专家网络和一个门控网络组成……整个MoE完全复用了Transformer的结构，只是将其中的FFN层替换成了MoE层。MoE层里的门控网络其实就是个专家分类器，每次根据输入Token生成专家的概率分布，然后选择排序靠前的K个专家进行Token处理，最后再将K个…