注意力机制，就如我们平常所说的注意力一样，是一个聚焦点。比如对于下图：我们第一眼会聚焦到图片的中心，因为我们注意到图片的中央有一个人；其次，我们会注意到背后的天空、远处的山峰及脚下的大地。正如图片中的东西对我们的吸引力有大有小，是我们产生了对应的注意力反馈，在模型中我们可以凭借着两个向量的相关程度确定对应的权重矩阵，模拟注意力产生的过程。

本文不涉及AI大模型的神经网络算法，只需要像下载程序那样就可以实现AI大模型的本地部署，在自己的电脑上生成对应的AI配置，以Windows系统为例。内容涉及Ollama的超快下载、Chatbox简单可视化工具及模型文件分析。

整个项目使用前端Vue+后端Spring作为整体框架，MySQL的DBeavor可视化工具作为数据库构建一个包含部门、员工信息管理的普通项目，文件代码包括前端nginx的启动文件夹、前端Vue源代码、后端Java的Maven项目Spring框架代码和数据库的建表及数据SQL语句。如要使用请修改后端的相关配置文件。项目效果t=P7R7programs: 年少曾学登山法https://gitee.co

本文将讲解如何使用JS逆向的技术将加密后的动态数据转换成人能看懂的真实数据。

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聚类是一种无监督的学习方法，是一种观察式学习。可以用于市场分析、图像处理等。聚类分析分为两种，一种是对指标的（R型）用于降维，另一种是对样本的（Q型）进行分类。簇：类，一簇之中为一类。质心：一簇之中的中心，簇之中其余样本以此为中心。距离：样本之间为各个指标组成的n维空间的距离，簇之间为各个簇的样本之间最小距离。

yolo目标检测是计算机视觉避不开的一个强大模型，以其强大的可并行能力以及简单的结构甚至可以运用于实时检测。本文会从yolo的基本框架算法逻辑开始讲起，也就是yolov1，直至构建一个可以识别目标的模型项目。

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