本文介绍了大模型的核心技术，包括文本数据处理、注意力机制和GPT模型实现。文本预处理将离散符号转化为连续向量嵌入，使神经网络可处理。注意力机制通过查询、键、值矩阵计算上下文相关性，采用多头设计和因果掩码提升性能。GPT模型实现展示了架构细节，包括嵌入层、层归一化和残差连接等关键技术。

本文比较研究了HSI中用于检测和分类的两个经典算法：Orthogonal subspace projection (OSP) 和 Constrained energy minimization (CEM)算法。1. 介绍线性解混通过将一个HSI中的像素表示为有限个端元的线性组合进行检测和分类。解混像元并找到端元对应的丰度值。有几种方法：奇异值分解（SVD）、子空间投影、最大似然法等等。

在ubuntu上安装tensorflow后测试 代码 import tensorflow as tf出现错误：illegal instruction (core dumped)这是因为对应python2.7 的 tensorflow版本过高。我在pycharm编译器里安装，选择1.7.0版本。更改方法是退回1.2.0版本。（我随机试了这个可行）最初安装的是0.5版本，没有问题，...