在项目开发过程中，遇到Undefinedsymbolsforarchitecturearm64错误的概率还是比较高的，出现这样的错误，意味着项目某些地方不支持arm64指令集解决问题之前，先了解清晰涉及到的知识点：iOS支持的指令集包含：armv6、armv7、armv7s、arm64，在项目TARGETS---->BuildSettings--->Architecturs可以修改对应的指令集，目前StandardArchitectures(arm64,armv7) XCode中可设置：1、Architectures将制定项目将支持哪些指令集2、BuildActiveArchitectureO
BBCMicroBitHangingoncode我正在尝试在BBC微型位上读取包含micropython中的海turtle机器人指令的文件，但是当我刷新我的代码并添加正确的文件时，它只是挂起并且似乎没有做任何事情。它在我机器上的python中运行良好。micropython是否遗漏了我正在做但没有告诉我的事情？这里是相关代码。在此函数下定义了一个类，但我没有包含该代码，因为它与此位无关。1234567891011121314151617181920212223242526272829303132defprocessInstFile(fileName): writeBuffer=[] wri
BBCMicroBitHangingoncode我正在尝试在BBC微型位上读取包含micropython中的海turtle机器人指令的文件，但是当我刷新我的代码并添加正确的文件时，它只是挂起并且似乎没有做任何事情。它在我机器上的python中运行良好。micropython是否遗漏了我正在做但没有告诉我的事情？这里是相关代码。在此函数下定义了一个类，但我没有包含该代码，因为它与此位无关。1234567891011121314151617181920212223242526272829303132defprocessInstFile(fileName): writeBuffer=[] wri
之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f
之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f
注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型的一些细节。在本文中我，不打算研究它的整体结构，毕竟现在已经有很多优秀的文章介绍其结构了。在本文中我仅对transformer结构的一部分进行探讨，就是位置编码。当我阅读论文原文^[AttentionIsAl
注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型的一些细节。在本文中我，不打算研究它的整体结构，毕竟现在已经有很多优秀的文章介绍其结构了。在本文中我仅对transformer结构的一部分进行探讨，就是位置编码。当我阅读论文原文^[AttentionIsAl
