transformer细节
Java小细节之缩进中if 和else的对应关系
import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); System.out.print("请输入数字:") ......
CF1506D - Epic Transformation
思路 用优先队列模拟 ac代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; using i64 = long long; const i64 inf = 8e18; typedef pair<int, int> pii; const int N = 5 ......
Go函数的定义个细节梳理
func 函数名（参数列表{参数名1 类型,参数名2,类型}）（返回值列表{返回值名1 类型,返回值名2 类型}）{ 方法体 } 细节梳理: 函数的形参列表可以是多个，返回值列表也可以是多个。 形参列表和返回值列表的数据类型可以是值类型和引用类型。 函数的命名遵循标识符命名规范，首字母不能是数字，首 ......
不起眼但是很要命的Java小细节 -- 短路与和与、短路或和或的区别
在实际开发时,开发者常常会直接使用短路与,短路或. 一般情况下是不会有问题的,但是在某些场景下,会因为开发者遗忘的短路语法细节导致程序走向不符合预期的流程. 基础语法 &&（短路与）与 &(非短路与)的区别： 最终结果都是一样的 &&: 具有短路的效果。左边是false，右边就不执行 &: 不具有短 ......
LLM series: Transformer
🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
[NLP复习笔记] Transformer
1. Transformer 概述 1.1 整体结构 \(\text{Transformer}\) 主要由 \(\text{Encoder}\) 和 \(\text{Decoder}\) 两个部分组成。\(\text{Encoder}\) 部分有 \(N = 6\) 个相同的层，每层包含 一个 \( ......
matplotlib保存文件的细节
Matplotlib保存文件 参数名 参数意义 bbox_inches 去掉图片内的空白 pad_inches 去掉图片和文件边界的空白 # 这个指令可以保存成没有外边框，没有内边框的图片格式，也可以是pdf文件。 plt.savefig('merged_images.jpg', bbox_inch ......
RNN 和 Transformer 复杂度比较
这里假设BatchSize为 1，就是单样本的情况。 原始 RNN 块： （1）单步计算 H，包含两个矩阵向量乘法，和一个激活，复杂度HidSize² （2）一共有SeqLen步，所以整体复杂度SeqLen * HidSize² LSTM 块： （1）单步计算 F I C_hat O，包含八个矩阵向 ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
从源码分析 MySQL 身份验证插件的实现细节
最近在分析ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)这个报错的常见原因。 在分析的过程中，不可避免会涉及到 MySQL 身份验证的一些实现细节。 加之之前对这一块就有很多疑问， ......
ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记+代码复现
本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。 论文链 ......
CloudCanal x Redis 数据同步指令集丰富与细节优化
简述 CloudCanal 前一段时间支持了 Redis 到 Redis 数据迁移同步能力，并支持其双向同步，但是支持的指令种类有限。 随着用户使用，指令支持不全面成为一个比较大的问题，所以最近的版本，我们对此能力，结合用户实际碰到的问题，进行了新一轮优化。 此轮优化的特点是： 增加数据初始化的类型 ......
实战钓鱼篇-细节决定成败，通过在线客服通关内网
0x00 前言红蓝对抗无疑是一场持续性的博弈过程，随着近几年的攻防不断，打了一轮又一轮，web漏洞的急剧减少，社工钓鱼显然成为了主流的攻击手段之一。0x01 免责声明请您务必认真阅读、充分理解下列条款内容：1、本公众号分享的任何文章仅面向合法授权的企业安全建设行为与个人学习行为，严禁任何组织或个人用 ......
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）原理详解
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......
C++关于vector做返回值的引用细节
问题一：使用vector作为函数返回值时，加&与不加&有什么区别 在C++中，当函数返回一个vector时，可以选择在返回类型中使用引用（&）或者不使用引用的方式。这两种方式有一些区别，主要涉及到拷贝构造和性能。 使用引用 (&)： std::vector<int>& functionWithRef ......
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation）
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation） <div id="content_views" class="htmledit_views"> <h1>1、什么是Flink中的转换算子</h1> 在使用 Flink DataStream API 开发流式计算任务时，可以将一 ......
Vue实现商品详情鼠标移动+放大显示图片细节
效果图 代码实现 <template> <div> <div style="position: relative;" class="box"> <img @mousemove="updatePositions" src="https://img.pddpic.com/gaudit-image/202 ......
Unity3D在做性能优化方面需要注意的问题和技术细节 详解
Unity3D是一款强大的游戏开发引擎，它提供了丰富的功能和工具，使开发者能够轻松创建高质量的游戏。然而，随着游戏的复杂性和规模的增长，性能优化变得尤为重要。在本文中，我们将详细讨论在Unity3D中进行性能优化时需要注意的问题和技术细节。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的 ......
Visual Transformer 与归纳偏置
开端 ViT（Visual Transformer）是 2020 年 Google 团队提出的将 Transformer 应用在图像分类的模型，但是当训练数据集不够大的时候，ViT 的表现通常比同等大小的 ResNets 要差一些。 为什么呢？寻找答案的过程中，发现了 归纳偏置 这个概念。 在阅读 ......
transformers 系列
Attention 注意力机制【1】-入门篇 注意力机制【2】- CV中的注意力机制 注意力机制【3】-Self Attention 注意力机制【4】-多头注意力机制 注意力机制【5】Scaled Dot-Product Attention 和 mask attention 注意力机制【6】-tra ......
Pandas - apply、agg、transform 函数
apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......
Swin Transformer
Swin Transformer 目录Swin Transformer简介VIT的缺陷核心创新总体结构和运作网络细节Patch partitionLinear EmbeddingPatch MergingSwin Block模块W-MSASW-MSAAttention Mask计算成本分析主要优势S ......
VIT Vision Transformer
VIT Vision Transformer 目录VIT Vision TransformerViT模型结构图像划分PatchLinear Projection of Flatted PatchesPatch+Position Embedding分类向量和位置向量EncoderMLP Head（全连 ......
DETR基于Transformer目标检测
DETR基于Transformer目标检测 目录DETR基于Transformer目标检测DETR网络结构和NLP Transformer对比Object QueryFFN为什么DETR不需要NMS优缺点参考资料 DETR首次将Transformer应用到了目标检测任务中。图像会先经过一个传统的CN ......
计算机图形：纹理与表面细节
目录纹理技术为什么需要纹理？如何添加纹理？纹理映射线性纹理图案表面纹理图案体纹理图案纹理缩减图案凹凸映射构造凹凸图顶点空间（待完成）帧映射OpenGL函数线纹理函数表面纹理函数体纹理函数纹理图案的颜色选项纹理映射选项纹理环绕复制帧缓存中的纹理图案纹理坐标数组纹理图案命名纹理子图案纹理缩减图案函数纹理 ......
【Transformer 基础系列】手推显存占用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/648924115 本文试图以最清晰的方式手动推导 Transformers 每一步的参数量到显存、计算量问题。理解底层，才能更好的做训练和优化。可能是目前最全的大模型显存优化方案分析。 本文内容包括（1）模型训练和推理过程中的显存占用（2） ......
Unity3D 通过transform实现人物移动还是velocity详解
Unity3D是一款非常流行的游戏引擎，它提供了多种方式来实现游戏中的人物移动。其中，最常用的两种方法是通过transform组件和通过velocity属性来实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发的技术大佬，欢迎你来交流学习。 通过tr ......
kettle从入门到精通 第二十六课 再谈 kettle Transformation executor
1、前面文章有学习过Transformation executor ，但后来测试kettle性能的时候遇到了很大的问题，此步骤的处理性能太慢，导致内存溢出等问题。所以再次一起学习下此步骤的用法。 2、 如下图中rds-sametable-同步逻辑处理使用的是Transformation execut ......