Transformers 正在成为许多神经网络架构的核心部分，被广泛应用于诸如NLP、语音识别、时间序列和计算机视觉等领域。Transformers 经历了许多改编和改造，从而产生了新的技术和方法。《Transformers 机器学习:深度探究》是第一本全面介绍Transformers的书。

【导读】注意力机制是深度学习核心的构建之一，注意力机制是深度学习核心的构件之一，来自Mohammed Hassanin等学者发表了《深度学习视觉注意力》综述论文，提供了50种注意力技巧的深入综述，并根据它们最突出的特征进行了分类。

脑计算机接口的深度学习模型 该存储库包含可用于解码脑计算机接口（BCI）的EEG和EEG信号的深度学习模型。 一些模型依赖于gumpy提供的功能， gumpy是一个python工具箱，其中包含多个gumpy常用的信号和特征处理例程。 外部链接 gumpy ： github上的gumpy： 不良学习的核心开发人员和贡献者 齐德·塔耶布（Zied Tayeb） Nicolai Waniek， 内拉·加布西（Nejla Ghaboosi） 尤里·费杰耶夫（Juri Fedjaev） 伦纳德·莱奇利（Leonard Rychly） 执照 该存储库中的所有代码均根据MIT许可证发布。 有关更多详细信息，请参见LICENSE文件。

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BA-Net：一种深度学习方法，可使用卫星图像的时间序列来绘制和绘制燃烧区域的日期 在过去的几十年中，用于烧伤区域的地图绘制和从遥感影像确定日期的方法一直是广泛研究的对象。 当前方法的局限性，以及对它们所需的输入数据的大量预处理，使其难以改进或应用于不同的卫星传感器。 在这里，我们探索基于每日多光谱图像序列的深度学习方法，这是一种有前途且灵活的技术，可应用于具有各种空间和光谱分辨率的观测。 我们使用从VIIRS 750 m波段重新采样到0.01º空间分辨率网格的输入数据测试了全球五个区域的建议模型。 派生的燃烧区域已针对更高分辨率的参考地图进行了验证，并与MCD64A1 Collection 6和FireCCI51全局燃烧区域数据集进行了比较。 我们显示，尽管使用的空间分辨率观测值低于两个全局数据集，但拟议的方法在燃烧区域测绘的任务中取得了竞争性的结果。 此外，与最先进的产品相比，我们改善

Dynamic Access Control Policy based on Blockchain and Machine Learning for the Internet of Things，区块链与机器学习的一个结合点与物联网的权限安全有关

Q-Learning代码，给出使用Q-Learning 的代码。

UNet Stylegan2 使用UNet Discriminator实现Stylegan2。该存储库的工作方式与大致相同。只需将所有stylegan2_pytorch命令替换为stylegan2_pytorch unet_stylegan2 。 更新：结果非常好。将需要研究将其与其他一些技术结合起来，然后我将编写完整的使用说明。 安装 $ pip install unet-stylegan2 用法 $ unet_stylegan2 --data ./path/to/data 引文 @misc { karras2019analyzing , title = { Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN } , author = { Tero Karras and Samuli Laine and Miika

Qwerty学习者 为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 :camera_with_flash:在线访问 Vercel： ： GitHub页面： : Gitee页数： ：//kaiyiwing.gitee.io/qwerty-learner/ 国内用户建议使用Gitee访问 项目已发布VSCode插件版，一键启动，随时开始练习 :sparkles:设计思想 软件设计的目标人群为以英语为主要工作语言的键盘处理器。部分人会出现输入原始时的打字速度快于英语的情况，因为多年的新生输入练就了非常坚固的肌肉记忆 :flexed_biceps: ，而英语输入的肌肉记忆相对较弱，易出现输入英语时“提笔忘字”的现象。 同时为了巩固英语技能，也需要持续的背诵单词 :closed_book: ，本软件将英语单词的记忆与英语键盘输入的肌肉记忆的锻炼相结合，可以在背诵单词的同时巩固肌肉记忆。 为了避免造成错误的肌肉记忆，设计上如果用户单词输入错误则需要重新输入单词，可以确保用户维持正确的肌肉记

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