注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。 在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。 上述机制通常被称为注意力机制。 人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。(以上为官方解释：个人的理解是注意力机制就是通过一通操作，将数据中关键的特征标识出来

常规优化模型python代码实践常规优化模型线性规划非线性规划整数规划匈牙利算法多目标规划动态规划常规优化模型优化问题在数学建模比赛中十分常见，熟练掌握如何使用一些常用的优化模型可以大大的加快我们在比赛中解题的速度。常规的优化模型有： 线性规划，非线性规划，整数规划，整数规划， 多目标规划，动态规划。线性规划minz=2x1+3x2+x3 min z = 2x_1+3x_2 +x_3minz=2x

K-means聚类分析一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录

图像用户界面操作窗口操作绘图响应鼠标事件使用跟踪栏实验，使用鼠标指针取点绘图窗口操作绘图响应鼠标事件使用跟踪栏实验，使用鼠标指针取点绘图

玩转深度学习——pytorch实现Lenet网络什么是LeNet网络LeNet网络pytorch实现改进LeNet网络增加卷积层尝试修改一些超参数（开始炼丹）什么是LeNet网络LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像 [LeCun

浅谈线性回归Gamma公式展示 Γ(n)=(n−1)!∀n∈N\Gamma(n) = (n-1)!\quad\foralln\in\mathbb NΓ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过 Euler integralΓ(z)=∫0∞tz−1e−tdt .\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.y = f(x1,x

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注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。 在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。 上述机制通常被称为注意力机制。 人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。(以上为官方解释：个人的理解是注意力机制就是通过一通操作，将数据中关键的特征标识出来