可以看到，这里的遗忘 zt 和选择 1-zt 是联动的，也就是说，对于传递进来的维度信息，会进行选择性遗忘，则遗忘所占的权重 zt，就会使用包含当前输入的 ht 中所对应的权重进行弥补（1-zt），以维持一种恒定状态。进行中文新闻文本分类实验，用来说明注意力机制对文本分类结果的影响，然后在同样的数据集上使用传统的机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB），并与前面的深度学习模型的分

t时刻的输入X和t-1时刻的输出h(t-1)进行拼接，然后输入cell中，其实可以这样理解，我们的输入X(t)分别feed进了四个小黄矩形中，每个小黄矩形中进行的运算和正常的神经网络的计算一样（矩阵乘法），有关记忆的部分完全由各种门结构来控制（就是0和1），同时在输入时不仅仅有原始的数据集，同时还加入了上一个数据的输出结果，也就是。关于return_sequence的理解：即返回序列，若为true

博主爬取信息时发现能用的只有车辆名称，价格，图片，其余的像车辆品牌，详情并没有获取到，当然这并不是无法获取到，只是那个链接找起来太费眼睛了，哈哈哈哈。因此其余的所需信息博主便随机生成了。爬取数据，下载图片，插入数据库。

可以看出，代码非常简练，通过实验pytorch在封装的backbone，Transformer模型以及一些全连接层，卷积层的组合便实现了DETR模型的构造。在DETR模型的论文的末尾，其给出了DETR模型的伪代码，严格意义上来讲其并非是伪代码，因为其是可以正常运行的代码。

相较而言，单目测距依赖与经验值，而深度估计测距则依赖模型性能，综上双目测距的方式无论是在速度方面还是精度方面都能有较好的表现。

博主在使用腾讯云服务器进行实验时，由于服务器租赁时间到期，而自己囊中羞涩，无力续费，因此就需要将原本的服务器资源释放，转而购买新的服务器，随后，便要重新上传数据，配置环境，这将花费很多时间，随后在阅读腾讯云使用文档的过程中，发现了腾讯云镜像，顿时如获至宝，我们可以将原本的服务器环境制作为一个镜像，然后在新服务器上直接安装这个镜像环境，从而节省大量时间。

博主最近购买了一个新域名，想着在自己的服务器上搭建一个博客，话不多说，开整首先我们需要在自己的服务器上开设一个网站其支持php编程，因此我们的博客的编程语言就选择php博主选用的博客是Typecho,这是一个较为轻量级的博客下载地址将其下载后上传到我们的服务器目录下在安装成功后，我们发现其界面不是很美观此时我们可以去找自己喜欢的主题主题模板将下载的主题的压缩包放到usr-----themes下然后

卷积神经网络通过逐层抽象的方式来提取目标的特征，其中一个重要的概念就是感受野。高层网络的感受野比较大，语义信息表征能力强，但是特征图的分辨率低，几何信息的表征能力弱（空间几何特征细节缺乏）；低层网络的感受野比较小，几何细节信息表征能力强，虽然分辨率高，但是语义信息表征能力弱。高层的语义信息能够帮助我们准确的检测或分割出目标，而低层的细节信息可以准确地包含物体位置信息。高层与低层特征即为不同尺度。(

关于多头注意力机制，就是有多个单头注意力组成的，如下图单头注意力。

神经元是人工神经网络的基本处理单元，一般是多输入单输出的单元，其结构模型如图所示：其中：ｘｉ表示输入信号；ｎ个输入信号同时输入神经元ｊ．ｗｉｊ表示输入信号ｘｉ与神经元ｊ连接的权重值，ｂｊ表示神经元 的 内 部 状 态 即 偏 置 值，ｙｊ为 神 经 元 的输出．输入与输出之间的对应关系可用下式表示：ｆ（·）为激励 函 数，其 可 以 有 很 多 种 选 择，可 以 是 线性 纠 正 函 数 ，ｓｉ