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PyTorch是一个基于Python的科学计算库，是一个用于深度学习的计算机视觉库。它的底层实现是由C/C++语言编写的，同时也兼容其他语言（如Python、C++等）。PyTorch中的Tensor是其最基本的数据类型之一，本篇博客将主要介绍PyTorch中的Tensor，包括Tensor数据类型的介绍和Tensor的运算。同时也会通过实现Python和PyTorch代码的方式，让读者更加深入地

BFR算法（Bradley Fayyad Reina）是一种聚类算法，用于处理大规模数据集。该算法将数据集分为内存和磁盘中的两部分，首先在内存中对数据进行聚类，然后将无法适应内存的数据存储到磁盘中。通过多次迭代，在内存和磁盘中进行数据聚类，最终得到整个数据集的聚类结果。BFR算法通过处理大规模数据集的分布式计算，避免了在内存容量受限的情况下无法进行数据聚类的问题。该算法具有高效性和可扩展性，在大规

CURE

深度学习中常见的优化算法

VISION TRANSFORMER简称ViT，是2020年提出的一种先进的视觉注意力模型，利用transformer及自注意力机制，通过一个标准图像分类数据集ImageNet，基本和SOTA的卷积神经网络相媲美。我们这里利用简单的ViT进行猫狗数据集的分类，具体数据集可参考这个链接猫狗数据集准备数据集合检查一下数据情况在深度学习中，一种被广泛使用的技术是随机深度（Stochastic Depth

本文介绍了混沌的动力学原理，并且通过代码和实验结果证明了混沌系统的初值敏感性、伪随机性以及遍历性。在文章最后介绍了为什么可以利用于图片系统的加密

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野人和传教士问题求解

相较于 ReLU 函数，GELU 函数在负值区域又一个非零的梯度，从而避免了死亡神经元的问题。值得注意的是，GELU 的计算比较复杂，因此需要消耗更多的计算资源。GELU (Gaussian Error Linear Units) 是一种基于高斯误差函数的激活函数，相较于 ReLU 等激活函数，GELU 更加平滑，有助于提高训练过程的收敛速度和性能。GELU是一种常见的激活函数，全称为“Gauss