结构编码器encoder包含了6个相同的层组成的“stack”，每层两个子层，一个是多头自注意力机制，一个是“simple, positionwise fully connected feed-forward network”简单的、互联的前馈网络。 在每子层的周围使用残差连接、层归一化。“We employ a residual connection around each of the two

概览VITS，Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech，一个很牛逼的变分推理 + 对抗学习的端到端 TTS 网络。 基于《Attention is all you need》中的Transformer结构，额外添加了一个持续时长预测器。 基本结构基于 transformer，也有编码器

VITS，Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech，使用了 transformer 作为基本的架构，但是在后验编码器和先验编码器之间额外添加了变分推理和标准化流。 Transformer的结构一个编码器，一个解码器。 编码器解码器各自是一个相对完整的神经网络，每层含子层，子层分别为注意

业界典中典之《Attention Is All You Need》，影响世界格局的注意力机制，和“Transformer”。你甚至可以在 维基百科的transformer 页面看到它的大名。 论文原链接为https://arxiv.org/abs/1706.03762 和 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf。方便起见，我在文末会嵌入论文pdf页面。 首先问问n

算上注释，和一些意义不明的回车，大概五百行。 总之就是： 使用controller控制页面的切换，实现了return，而且不用像之前一样重复实例化多个窗口（在connect里面实时实例化）。 优化了UI的布局。 进行了exe打包 增加了功能： 使用jieba进行分词 使用word2vec进行 句子-词向量 的转化 使用pandas将测到的结果写入csv文件 Controller 控制器核心

代码比较多，优化空间也很大，就不放上来了。 聊聊写的时候碰到的问题和解决。 QT使用的基本思路首先实例化组件：1234self.label_name = QLabel('name')self.edit_name = QComboBox()self.label_num = QLabel('page num')self.edit_page_num = QComb

3123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869# 导入所需模块import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom os import _ex

3123456789101112131415161718192021# 导入所需模块import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupcookie = 'this is cookies' cookies = {i.split("=")[0]:i.split("

关于阿里云服务器让一个七个月的云服务器烂在手里还是太可惜了。 github上看到一个很有意思的项目，https://github.com/jaywcjlove/reference，似乎非常非常适合镜像到自己的服务器上，作为时时刻刻、随时随地的便利参考。 好奇还有什么类似的项目。 关于云服务器直接部署页面……部署了wordpress博客，搭建了数据库，但是不会使用，不会操作，所以这么长时间就放任它烂

首先，import一下：123import numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt NumpyNumpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。 操作的对象有两种，一种是