文章目录 一、说明二、双曲几何的上半平面模型三、距离问题四、弧长微分五、面积问题 一、说明    庞加莱圆盘模型是表示双曲几何的一种方法，对于大多数用途来说它都非常适合几何作图。然而，另一种模型，称为上半平面模型，使一些计算变得更容易，包括三角形面积的计算。 二、双曲几何的上半平面模型    双曲几何的上半平面模型具有空间 U 由所有复数组成 z 这样我（ z) > 0 , 和转化组 U 包括发送的...

人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点： 详解以及实现WDSR的网络结构（包含WDSR-A和WDSR-B）、训练流程、测试流程、画图流程，代码注释详细，无论是科研还是...

DeepVisionary 每日深度学习前沿科技推送&顶会论文&数学建模与科技信息前沿资讯分享，与你一起了解前沿科技知识！ 引言：AMR在大型语言模型中的作用 在自然语言处理（NLP）的领域中，抽象意义表示（Abstract Meaning Representation，简称AMR）作为一种语义表示方法，旨在通过提炼句子中的关键信息（如实体、关系等），以简化语义任务的处理过程。AMR通过显式表示句子...

特征        独立低秩矩阵分析（ILRMA）方法是一种重要的多通道盲音频源分离技术。它利用非负矩阵分解（NMF）和非负典型多元分解（NCPD）来模拟源参数。虽然它有效地捕捉低秩结构的来源，NMF模型忽略了通道间的依赖性。另一方面，NCPD保留了固有的结构，但缺乏可解释的潜在因素，使其具有挑战性，将先验信息作为约束。为了解决这些限制，我们引入了一个集群源模型的基础上非负块项分解（NBTD）。该模型...

次析构函数，也有可能采用更激进的优化手法，直接将c的地址传递给operator+函数，直接在函数里构造对象c，优化掉局部对象result和临时对象。第三种情形即是之前文章“深度解读《深度探索C++对象模型》之返回值优化”里讲过的，当类中有定义了拷贝构造函数时会触发编译器启用NRV优化。我们把优化选项打开，即把编译选项“-fno-elide-constructors”去掉，重新编译后输出： Object...

       大语言模型（Large Language Models, LLMs）与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点，说明了它们之间的联系： 1. 高质量词向量的生成        大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示，主要得益于以下几个方面： 大规模数据预训练: 这些模型...

tensor_slices((test_images,test_labels))ds_test = ds_test.repeat().batch(64) print(ds_test) 3、搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...

YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍   基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型...

什么是深度学习？？   深度学习模型的核心特点包括： 深度学习的发展史 总结： 当我们说深度学习模型时，我们在谈论一种特殊的计算机程序，它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型，因为它们由很多层次（或称为深度）组成，每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释：想象你正在学习做一个汉堡包，你需要逐步学习每一个步骤，比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。...

ld TASK4-2、WebShop TASK 五、RELATED WORK六、CONCLUSION总结 前言 文章提出了ReAct方法，将推理（如链式思维提示）和行动（如行动计划生成）集成到大型语言模型（LLMs）中的研究，这在以前的研究中通常是分开探讨的。该方法通过交错生成推理轨迹和特定任务的行动步骤，使模型能够更有效地进行动态推理，并创建、维护及调整行动计划。此外，通过与外部环境（如维基百科）的...