这是我最近结的两个帖子，请版主给诊断一下，为什么会这样子呢？？

多菜鸟 2004-02-14 11:39:40

还是上次那个问题，结帖之后不能显示下面的结帖信息，进入管理就可以看到得分情况，请问为什么会这样子？？

http://expert.csdn.net/Expert/topic/2720/2720326.xml?temp=.468487
http://expert.csdn.net/Expert/topic/2730/2730402.xml?temp=.1207086

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最近关于移动网络设计的研究已经证明了信道注意(例如，挤压和激发注意)对于提升模型性能的显著有效性，但是它们通常忽略了位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意地图是重要的。本文通过在信道注意中嵌入位置信息，提出了一种新的移动网络注意机制，我们称之为“坐标注意”。与通过 2D 全局池将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个 1D 特征编码过程，这两个过程分别沿着两个空间方向聚集特征。这样，可以沿着一个空间方向捕获长程相关性，同时可以沿着另一个空间方向保留精确的位置信息。

数据科学需要对数据有深刻的理解。随着越来越多的数据积累，回答以下问题变得更加困难:我如何以准确且有意义的方式在空间上表示我的数据？我声称回答这个问题的一个超级有用的步骤是理解什么是流形。*这里有一个好消息:*很可能你已经理解了什么是流形。流形本质上是可视化的，所以日常例子是丰富的。解释什么是流形，给出一个概念性的定义。在不同的上下文中可视化流形的例子。展示流形在数据科学中的应用。流形描述了大量的几何曲面。要成为一个流形，有一个重要的规则需要满足。理解这一属性的最好方法是通过例子。

你做错了旅游。不相信我？我可以证明。如果你是一个旅行者，你会知道在旅游景点的郊区看到小孩子卖纪念品是很常见的事情。有时小贩的孩子会变得好斗，即使他们不会说你的语言。它们都很可爱，以至于你很想让步买些东西……但你没有——可能是因为你并不真正需要那些纪念品，也可能是因为你的导游告诉你不要买。很多人对此感到内疚。我承认我也是。回到 12 月，我去了趟柬埔寨，在那里我们参观了很多很多寺庙，看到很多可爱的小孩在卖小饰品，大部分是在吴哥窟。

经典计算机有一定的局限性。摩尔定律，大致说的是计算能力每两年翻一番，正慢慢走向终结，因为与进一步小型化相关的根本性技术壁垒。另一方面，计算机是线性运行的，处理一个又一个任务，计算的并行化受到阿姆达尔定律的限制。将这两个因素结合在一起意味着处理真正困难的现实生活问题或简单的真正大数据将需要计算范式的转变。量子计算机是潜在的解决方案之一。他们正在对量子位进行操作，量子位本身会受到纠缠或叠加等量子效应的影响。这意味着它们可以同时一起工作，因此省略了阿姆达尔定律。

在本教程中，我们将使用遗传算法来寻找旅行推销员问题(TSP)的解决方案。TSP 描述如下:给定一个城市列表和每对城市之间的距离，访问每个城市并返回起始城市的最短可能路线是什么每个城市只需要被访问一次我们必须回到出发城市，所以我们的总距离需要相应地计算在我解释对象检测算法的工作原理之前，我想花一些时间介绍卷积神经网络，也称为 CNN 或 ConvNets。在深度学习时代，细胞神经网络是大多数计算机视觉任务的基本构建模块。**我们想要什么？

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