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卷积是什么意思在线播放_信号卷积公式表大全(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

卷积是什么意思

深度学习研一论文速成攻略：三个月搞定！大家好！今天我想跟大家聊聊，如何在研一的三个月里快速搞定一篇深度学习的论文。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要按照一定的步骤来，你也可以轻松发表一篇不错的论文。明确你的研究方向 𐟎斥…ˆ，你得先确定你要研究的方向。比如，你是要做图像分类、分割、目标检测还是人脸识别？然后，下载一些常用的数据集，比如CIFAR、ImageNet之类的，通过这些数据集来熟悉一下数据预处理的操作。读顶会顶刊文章 𐟓š 接下来，读一下近三年的顶会顶刊文章，找一个baseline模型。别选太老的模型，审稿人不会认可你的对比方法。同时，也别选太新的SOTA模型，因为那太难超越了，而且优化起来也没意思。读几篇近两年的二区三区文章，看看他们是怎么写的，他们是怎么做的。你会发现，他们对比的模型也不是SOTA，但论文还是能发出来。所以，发论文不一定非要和SOTA做对比，发个二三区完全没问题。改进baseline模型 𐟛 ️ 现在，我们要对baseline模型进行改进。其实就是改网络结构。只需要理解一下网络的每个部分，他们的tensor输入输出shape。然后，你可以加一些模块进行优化，比如卷积、注意力机制、特征融合等等。把这些模块组合在一起，改个名字，就是你的新模块了。很多小白还不知道模块A+B+C是什么意思，其实就是从不同的论文里取一个模块，然后组合在一起。比如CNN一个模块 + FFT频域一个模块 + Attention一个模块，命名为频域辅助的局部全局特征融合模块。然后把这些模块加入自己的网络结构中，如果效果有提升，就解释一下为什么效果有提升，说一下加入后的优缺点。比如a能提取局部特征，b能提取全局特征，我们设计了这个模型，它综合了a+b的能力，所以效果提升。说白了就是编故事，只要模型有涨点，根本不用考虑创新性，故事随便讲，流水线一样组装模块发论文。写作和排版 𐟓 最后，用Overleaf这个在线工具写论文，然后用PPT画模型图。觉得字多的可以看视频讲解。希望这篇攻略能帮到大家，祝大家都能顺利发表论文！

人工智能专业学什么最近在知乎上看到一个特别有意思的问题：【大专/本科可以学习人工智能专业吗？】想着正好有点经验，就来分享一下我的看法。首先，很多人对人工智能的印象可能是一些高大上的词汇，比如向量化、embedding、收敛、参数微调、模型训练、意图识别、rag、attention、残差连接、卷积等等。但实际上，大多数人工智能从业者的工作内容是：看看有没有开源模型？有没有开放接口？怎么利用免费额度白嫖？怎么抓取网页端白嫖？人工智能其实是一个非常泛的领域，分为核心算法层和应用层。只要和业务沾点边，都可以算作是从事人工智能。就像造车一样，发动机不是人人都能造，但组装谁都能做。如果你想做第一种，那你的学历至少得是博士起步，门槛高得吓人。我身边的人工智能算法工程师，学历没有低于博士的，唯一一个硕士还是北大的。如果你想做第二种，那就没有学历的要求了。发动机给你，怎么发掘这个引擎的能力就看你对业务的理解了。当然，还有一个问题，能养得起AI团队的公司，某些硬性条件都卡得很死。怎么进入这个行业，那就八仙过海，各显神通了。总之，大专或本科学习人工智能专业并不是不可能，但需要你有明确的目标和不断的努力。希望我的分享能对你有所帮助！

APS审核秘籍！轻松应对𐟑€ 在之前的文章中，我已经分享了APS审核的面谈部分，这次我想继续聊聊我的经历和一些心得。首先，主审官会根据你的回答来调整提问的方向。虽然我不能透露具体内容，但根据我对成绩单上高亮科目的观察，他们通常会关注大二的EE专业基础课，比如信号处理或者半导体方向，以及大三的专业核心课程，包括实验和课程设计等实操项目。具体内容因主审而异。有些主审官对IC领域非常了解，他们可能会跳过大三前的课程，直接深入探讨专业课。这种情况下，提问会非常专业，要求你解释得很透彻。如果你学得透彻，这种提问方式反而让你感觉轻松，因为主审官能很快理解你的意思。另一种情况是，主审官可能只是EE背景，对IC的了解仅限于模电基础水平。这种情况下，气氛会轻松很多。你可以边画图边科普性地讲解四层三结的晶体管寄生器件，这样就能轻松度过七八分钟。总之，二十分钟的面试时间很短，复习时要围绕用专业知识水时长的核心思想来准备。抓住课程的核心知识点，多画图、多练习。比如，描述MOS管和三极管放大小信号的过程、载流子运动规律、模拟信号转变为数字信号的过程、卷积定理和傅立叶变换、Verilog语言和C语言的区别、CPU R型指令的执行过程和数据通路、IC抗辐射提高器件可靠性的方法等等。练习的目的是为了能边画图边用英语讲解专业知识。毕竟只有20分钟，审核官也不知道你真学了什么，只是为了验证学历的真实性。对我来说，这比雅思口语硬编故事舒服多了。而且审核官的态度都很和善温柔，会用眼神给你反馈，肯定并鼓励你讲下去。即使有遗忘也会尝试引导你描述课程。所以，自信地讲就好，卡壳大概率是因为忘记了某个专业词汇，所以要多背。我的行程是这样的：从首都机场出发，地铁到三元桥转十号线去亮马桥。住的酒店是使馆区的汉庭，离DRC大楼走路五分钟。我一般去DRC楼下的711吃早饭，顺便熟悉路线缓解紧张感。以上就是我的APS审核经历分享。虽然时隔半年记忆有点模糊，但这次经历绝对是一次宝贵的财富。抛开申请院校的要求，它也强制我用英语梳理了一遍自己的专业知识，这对将来的学习也是受益无穷的。冷静地思考、积极地尝试、自信地表现，祝愿大家一切顺利！𐟥𙀀

某手提前批一面凉经：紧张又匆忙的体验 7月30号投了某手机器学习算法工程师的岗位，8月1号就收到了8月2日下午一面的通知。不得不说，某手的筛选流程真是快得让人措手不及，完全没时间准备。这次面试是我秋招的第一次经历，心里难免有点紧张。面试官来自某手的电商推荐算法部门，一开始我还有点懵，毕竟我投的是机器学习岗位，但看来这两个部门还是有联系的。自我介绍首先，当然是自我介绍啦。虽然有点紧张，但还是尽量表现得自信一些。算法八股接下来是算法八股部分： Transformer：介绍了原理、网络结构、注意力机制，还讲了公式和为什么根号dk。梯度消失/爆炸：解释了怎么解决，为什么残差连接有效，其他方法，为什么ReLU好用。还提到了self-attention和target-attention的区别（虽然我对这个不太熟悉）。逻辑回归：推导了公式，讲了损失函数的求导。项目相关然后是针对我项目的一些提问：可分离卷积和卷积注意力模块。卷积和池化的区别，最大池化和平均池化的区别。召回率和准确率。编程能力面试官给了我一个最长无重复子串的问题，让我现场写代码。虽然有点紧张，但还是写出来了。其他问题最后是一些反问：简历优化：回答还可以，但需要再准备一下。快Star挂是否对正式批有影响：其实是想问提前批面评和正式批面评是否互通，但不好意思直接问。面试表现：面试官说我看起来有点紧张。推荐算法在某手的应用：简单介绍了一下。总的来说，这次面试大概持续了50多分钟。因为一边实习一边投简历，本来想着试试水，结果第一场就是这种高水准的面试，确实有点紧张。实习之前刷的力扣现在忘得差不多了，得赶紧复习一下。不出意外的话，这次面试应该是凉了。最后忘记问多久出结果了，不过应该也快，明早起来看看流程。总之，这次面试经历虽然紧张又匆忙，但也让我收获了不少经验。希望下次能表现得更好！

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

男人抖腿代表什么意思

深度学习创新点如何找？我的一些心得最近有不少朋友问我，深度学习模型的创新点到底该怎么找。其实这个问题挺有意思的，尤其是对于那些还在读研、想要水一篇毕业论文的同学来说。今天我就来分享一些我自己总结的经验，希望能帮到你们。第一步：找个基准模型 𐟓– 首先，你需要找到一个比较新的、容易复现的模型代码。读懂它，跑通它，把它作为你的基准模型。这样一来，你的起始指标就不会太差，至少不会让人觉得你在随便糊弄。第二步：魔改模型 𐟧™‍♂️ 接下来，在这个基准模型上进行各种魔改。你可以加入一些深度学习领域里比较火的模块，比如各种残差模块、注意力机制模块、循环模块，还有很火的transformer模块。你也可以尝试用各种新型的深度卷积、可变形卷积代替普通卷积。甚至还可以把一些有监督的任务改成半监督或无监督的任务，比如知识蒸馏、元学习、对比学习等等。总之，各种尝试魔改吧！没有思路的时候，就去看看别人的论文是怎么做的。除了各种顶会的文章，建议大家也可以看看一些比较水的中文期刊论文，国内硕士论文。看多了你会发现，普通人的创新点（套路）大多类似，但也能从中找到很多灵感。第三步：训练和优化模型 𐟒𛊦ŠŠ模型训练好，然后看看能不能把指标提高、计算速度提高，或者把网络轻量化。只要效果好，都可以作为你的创新点。最后，把故事逻辑讲好就行了。深度学习模型就像一个黑盒子，里面具体哪里起了哪些作用说不清，但只要能证明你做的工作是有效果的，那就是创新点！希望这些小建议能帮到你们，祝大家科研顺利！如果你们有其他问题或者经验分享，欢迎在评论区交流哦！

考研高数必听10位名师推荐 𐟌Ÿ 1. 𐟓š 汤家凤汤家凤老师的高等数学基础班内容全面且详细，讲课条理清晰。他重视做题，通过讲解例题深化对知识点的理解，尤其在“套路题型”方面讲得非常细致。 𐟎“ 张宇张宇老师对概念讲解深入到位，主张求根溯源，让你知道知识点的来源。他幽默风趣的授课风格和跳跃性思维深受学生喜爱。 𐟏렦訶… 杨超老师是考研辅导界名师，主讲高等数学，清华大学硕士，前张宇老师团队成员，快乐数学创始人，曾和张宇合著《高等数学十八讲》。 𐟧Ž永乐线性代数跟李永乐老师准没错，但他的年龄较大，网课听李老师说话可能不太清楚，需要适应适应。 𐟌𑠦Ž林李林老师讲解知识点细致，循循善诱，干货多，对考研数学命题把握十分到位。他会告诉你这个知识点还可能怎么考，而不是单纯依赖考过的真题。 𐟔 陈文灯陈文灯老师是考研届一哥，讲课技巧化，需要有一定基础的同学去看。很多题型如果按照正常步骤走需要十分钟，那么按照陈文灯老师的方法，只要稍加熟练，一分钟足以。 𐟎𒠧Ž‹式安王式安老师是概率牛人，风趣的小老头，曾任考研命题人多年，讲授的命题思路非常重要。讲课深入浅出，很有意思。 𐟌Ÿ 方浩方浩是考研数学老师中的新生力量，讲课思路清晰，尤其概率部分的卷积公式受很多同学的喜爱。 𐟌 张伟张伟是考研新生代青年老师中很出色的一名老师，北大博士，全能型选手，高数、概率、线代都能讲得很好，论授课质量也完全可以和张宇老师PK。 𐟓– 高昆仑高昆仑主要讲解高数基础课，基础内容比较详实，适合完全零基础的同学看。所以如果完全零基础，那么请尽早准备，最好大三上学期就开始看高老师的课。