💛前情提要💛本章节是数据结构的八大排序（一）的相关知识~接下来我们即将进入一个全新的空间，对代码有一个全新的视角~以下的内容一定会让你对数据结构有一个颠覆性的认识哦！！！❗以下内容以C语言的方式实现，对于数据结构来说最重要的是思想哦❗以下内容干货满满，跟上步伐吧~作者介绍：🎓作者：热爱编程不起眼的小人物🐐🔎作者的Gitee：代码仓库📌系列文章&专栏推荐：《刷题特辑》、《C语言学习专栏》、《数据结构_初阶》📒我和大家一样都是初次踏入这个美妙的“元”宇宙🌏希望在输出知识的同时，也能与大家共同进步、无限进步🌟📌导航小助手📌💡本章重点🍞一.插入排序🥐Ⅰ.直接插入排序🥐Ⅱ.希尔排序（缩小量排序）🥯Ⅲ.总
前言小程序框架的⽬标是通过尽可能简单、⾼效的⽅式让开发者可以在微信中开发具有原⽣APP体验的服务。⼩程序框架提供了⾃⼰的视图层描述语⾔WXML和WXSS，以及JavaScript，并在视图层与逻辑层间提供了数据传输和事件系统，让开发者能够专注于数据与逻辑。文章目录前言1、小程序文件结构和传统web对比2、基本的项目目录Ⅰ-项目目录解释3、小程序配置文件4、小程序框架接口Ⅰ-App(Objectobject)AppObjectgetApp(Objectobject)1、小程序文件结构和传统web对比传统web微信小程序项目骨架、结构HTMLWXML页面样式CSSWXSS项目逻辑Javascrip
扩散模型DDPM开源代码的剖析【对应公式与作者给的开源项目，diffusionmodel】一、简介二、扩散过程：输入是x_0和时刻num_steps，输出是x_t三、逆扩散过程：输入x_t，不断采样最终输出x_0四、具体参考算法流程图五、模型model和损失函数（最重要！）1、先看损失函数2、model（看解释）六、损失函数的推导一、简介论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/4c5bcfec8584af0d967f1ab10179ca4b-Abstract.html项目地址：https://github.com/hojonath
扩散模型DDPM开源代码的剖析【对应公式与作者给的开源项目，diffusionmodel】一、简介二、扩散过程：输入是x_0和时刻num_steps，输出是x_t三、逆扩散过程：输入x_t，不断采样最终输出x_0四、具体参考算法流程图五、模型model和损失函数（最重要！）1、先看损失函数2、model（看解释）六、损失函数的推导一、简介论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/4c5bcfec8584af0d967f1ab10179ca4b-Abstract.html项目地址：https://github.com/hojonath
✍作者：阿润菜菜📖专栏：C++初识list1.list基本概况list是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器，并且该容器可以前后双向迭代。list的底层是双向链表结构，双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中，在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。list与forward_list非常相似：最主要的不同在于forward_list是单链表，只能朝前迭代，已让其更简单高效。与其他的序列式容器相比(array，vector，deque)，list通常在任意位置进行插入、移除元素的执行效率更好。与其他序列式容器相比，list和forward_list最大的缺陷是不支持任意
✍作者：阿润菜菜📖专栏：C++初识list1.list基本概况list是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器，并且该容器可以前后双向迭代。list的底层是双向链表结构，双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中，在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。list与forward_list非常相似：最主要的不同在于forward_list是单链表，只能朝前迭代，已让其更简单高效。与其他的序列式容器相比(array，vector，deque)，list通常在任意位置进行插入、移除元素的执行效率更好。与其他序列式容器相比，list和forward_list最大的缺陷是不支持任意
最强的文本生成模型GPT-4一、什么是GPT-4二、GPT-4的能力三、和其他GPT模型比较3.1、增加了图像模态的输入3.2、可操纵性更强3.3、复杂任务处理能力大幅提升3.4、幻觉、安全等局限性的改善3.6、风险和缓解措施改善更多安全特性3.7、可预测的扩展四、与之前GPT系列模型比较五、和ChatGPT相比有更多的应用亮点六、总结一、什么是GPT-4GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4），这是OpenAI在扩展深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在
最强的文本生成模型GPT-4一、什么是GPT-4二、GPT-4的能力三、和其他GPT模型比较3.1、增加了图像模态的输入3.2、可操纵性更强3.3、复杂任务处理能力大幅提升3.4、幻觉、安全等局限性的改善3.6、风险和缓解措施改善更多安全特性3.7、可预测的扩展四、与之前GPT系列模型比较五、和ChatGPT相比有更多的应用亮点六、总结一、什么是GPT-4GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4），这是OpenAI在扩展深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在
文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三
文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三
