假设我们有两个矩阵，A的维度为(m x n)，B的维度为(n x p)，则结果矩阵C的维度为(m x p)对于结果矩阵C中的每个元素，我们需要计算矩阵A中的一行和矩阵B中的一列的点积。这个点积涉及到对应元素的乘积和求和。为了计算C中的每个元素，我们需要执行n次乘法和n-1次加法，如果再加上偏置项，刚好就是2*n由于结果矩阵C中有m x p个元素，因此所需的总操作数为(m x p) x 2 x n。

先来看图：从图片中可以看出VK Q是固定的单个值，而Linear层有3个，Scaled Dot-Product Attention有3个，即3个多头；最后cancat在一起，然后Linear层转换变成一个和单头一样的输出值；类似于集成；多头和单头的区别在于复制多个单头，但权重系数肯定是不一样的；类比于一个神经网络模型与多个一样的神经网络模型，但由于初始化不一样，会导致权重不一样，然后...

## Kaggle竞赛 —— 房价预测 (House Prices)#### 完整代码见[kaggle kernel](https://www.kaggle.com/massquantity/all-you-need-is-pca-lb-0-11421-top-4) 或 [Github](https://github.com/massquantity/Kaggle-HousePrices)...

问题：在某个开发项目中，我用gitignore指定需要git的文件，但突然新增一个子目录，而这子目录下，有非常多的子目录和各级目录还有各种不同的格式的文件，按照原来的方法，一个个添加.gitignore文件非常的麻烦，而且容易出错，又耗时？解决方案：将.gitignore文件其用途，反过来用，原来只限定上传的文件，现在只限定不上传的文件比如说：原来：*！.py!main_d...

Hugging Face Transformers是自然语言处理领域的重要开源项目，提供了基于通用架构（如 BERT，GPT-2，RoBERTa）的数千个预训练模型，并提供了 PyTorch 和 TensorFlow 的良好互操作性。我们镜像了 Hugging Face Model Hub，为国内用户下载预训练模型数据提供便利。使用方法注意：transformers > 3.1.0的版本支持

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以下是一个使用 uvicorn 库和异步编程模型的示例代码，它可以体现 uvicorn 的作用和异步编程的价值：from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")async def root():return {"message": "Hello World"}if __name__ == "__main__":import uvicor

输入命令：term ipython就可以直接进入到交互式环境中了如图所示：

注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。人类的视觉注意力从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。图1 人类的视觉注意力...

这里可以自己选择目录；我选择/home第二步回到正常命令行:python#进行ipython模式import Ipython需要改成：IPythonIpython.lib.passwd()(20190707安装测试时，由于导入import Ipython提示该包不存在，几经折腾，import IPython正确的)输入密码，生成密钥图片中ip的值由星...