C# 使用Socket 实现TCP通信的客户端与服务器程序

神经网络中训练集、验证集和测试集详解

特此说明：本文只作为Hololens2知识点总结所作，非原创，属于总结性文档！原文参考：https://blog.csdn.net/qq_33789001/article/details/112345062源代码出自：https://github.com/microsoft/MixedRealityToolkit-Unity/blob/htk_release/Assets/HoloToolkit/

输入是什么样子，输出是什么样子？nn.Embedding（），用来实现词与词向量的映射，通俗来讲就是将文字转换为一串数字，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。下面会通过实例来解释，比较直观，看到最后。格式：torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.

转自：作者：微软亚洲研究院链接：https://www.zhihu.com/question/327642286/answer/1465037757来源：知乎预训练模型到底是什么，它是如何被应用在产品里，未来又有哪些机会和挑战？根据微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会（ACL）前任主席、中国计算机学会副理事长周明在2020年中国人工智能大会做的主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀

  最近学习有关脑电的一些基础知识，基于深度学习对脑电信号进行分类时，首先需要对脑电信号进行预处理（滤波等），这时一般不能将其作为数据进行学习，更常见的是提取脑电信号的特征，然后再用深度学习发掘特征与不同情绪的关联。脑电信号常见的特征有：时域中： 平均值、标准差、一阶差分、归一化一阶差分、能量、功率、高阶过零分析。不稳定指数等时频域： 功率谱密度、高阶谱、微分熵等空间域： DASM、RASM、不对

输入是什么样子，输出是什么样子？nn.Embedding（），用来实现词与词向量的映射，通俗来讲就是将文字转换为一串数字，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。下面会通过实例来解释，比较直观，看到最后。格式：torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.

转自：作者：微软亚洲研究院链接：https://www.zhihu.com/question/327642286/answer/1465037757来源：知乎预训练模型到底是什么，它是如何被应用在产品里，未来又有哪些机会和挑战？根据微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会（ACL）前任主席、中国计算机学会副理事长周明在2020年中国人工智能大会做的主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀

转自：作者：微软亚洲研究院链接：https://www.zhihu.com/question/327642286/answer/1465037757来源：知乎预训练模型到底是什么，它是如何被应用在产品里，未来又有哪些机会和挑战？根据微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会（ACL）前任主席、中国计算机学会副理事长周明在2020年中国人工智能大会做的主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀

输入是什么样子，输出是什么样子？nn.Embedding（），用来实现词与词向量的映射，通俗来讲就是将文字转换为一串数字，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。下面会通过实例来解释，比较直观，看到最后。格式：torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.