向量transformer就是
阅读-《所谓时间管理就是选择性放弃》
主旨 摘录 “把繁杂的内容分门别类的整理出来，同时标注了重点摘要，准确展示了关键数据，呈现了讨论最终结果来方便阅读，这才是专业的分析能力和总结能力。”通过这个能力的描述作者引出了时间管理和能力提升的概念。厉害的人总能找到最重要的事情，其秘诀就是要学会抓大放小，并在处理多任务的时候要先做紧急重要的事情 ......
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 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类
支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
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 \( ......
数学基础(一)-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义
1.标量、向量、矩阵、张量： ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数，一行是一个对象，一列是一个对象的一个特征【一行一对象，一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数： ①向量的1范数(L1范数)：向量的各元素绝对值之和。 ......
2维向量
点乘 公式1： 公式2： 几何意义：v1在v2上的投影长度*v2的长度 叉乘 公式1： 公式2： 注意：2维不像3维，叉乘公式能直接得到向量结果；2维下是将大小和方向分开算了，即：大小*Vector3.down或Vector3.up 几何意义：两向量构成的平行四边形的面积 叉乘转点乘 注意：方括号是 ......
性能持续突破！火山引擎ByteHouse上线向量检索能力
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 随着LLM技术应用及落地，数据库需要提高向量分析以及AI支持能力，向量数据库及向量检索等能力“异军突起”，迎来业界持续不断关注。简单来说，向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元，通过提供与问题及 ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
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 ......
Java利用fastjson解析复杂嵌套json字符串、json数组；json字符串转Java对象，json数组转list数组 首先要明白，以 { } 开头的是JSONObject，以 [ ] 开头的是JSONArray，如果本身就是json字符串的格式（即格式类型为String），那就不用转换，直接使用转换方法进行转换。
Java利用fastjson解析复杂嵌套json字符串、json数组；json字符串转Java对象，json数组转list数组 首先要明白，以 { } 开头的是JSONObject，以 [ ] 开头的是JSONArray，如果本身就是json字符串的格式（即格式类型为String），那就不用转换，直 ......
人生难得糊涂，不要刻意追求真相，真相有时就是假象。
原文链接：https://www.cnblogs.com/lingyejun/p/17951484 故事 想去做基因检测，去探求到底是什么原因导致你之前的疾病的。 就算你知道了又能怎样，你又不是专业的医师，哪根基因链条出现了问题，对你而言并不重要，重要的是当下的人生，是健康的、是充实的、是充满朝气的 ......
人生难得糊涂，不要刻意追求真相，真相有时就是假象。
故事 想去做基因检测，去探求到底是什么原因导致你之前的疾病的。 就算你知道了又能怎样，你又不是专业的医师，哪根基因链条出现了问题，对你而言并不重要，重要的是当下的人生，是健康的、是充实的、是充满朝气的。 假如检测结果是没病，各方面正常，那你忙活这一趟，最终的结果不就是个庸人自扰的下场吗。 假如检测结 ......
Cortex M3 - NVIC(中断向量控制器)
NVIC-概述 nested vector interrupt control - 内嵌向量中断控制器 传统ARM中断控制在Core的外部,软件接收到中断之后,需要查中断的编号,然后启动相应的中断处理程序,在Core内部设置NVIC,当中断进入之后,通过硬件根据中断的级别直接找到中断处理程序,提高效 ......
[NLP复习笔记] 单词向量表示、余弦相似度以及TF-IDF
1. 单词与向量 1.1 Term-document 矩阵 Term-document 矩阵是信息检索和文本挖掘中常用的一种表示方法，这种矩阵是一个二维表格，用来表示词（term）在文档（document）集合中的分布情况。在这个矩阵中，行通常代表词汇（terms），列代表文档。矩阵中的每一个元素， ......
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 ......
已知两向量A, B ，求出A->B的旋转角
一、已知两向量A, B ，求出A->B的旋转角 public static float SignedAngleBetween(Vector3 a, Vector3 b, Vector3 n) { float angle = Vector3.Angle(a,b); float sign = Mathf ......
P4869 albus就是要第一个出场
P4869 albus就是要第一个出场 Problem 将一个大小为 \(n\) 集合的所有子集异或和排序（定义空集的异或和为 \(0\)；结果不去重），问某个数 \(x\) 的排名。 Solution 记线性基为 \(S\)。由于允许空集，则线性基能表示出的数有 \(2^{|S|}\) 个，且次数 ......
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 ......
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 ......
向量数据库~milvus
本文主要基于milvus官方的材料外加自己的一些理解整理而来，欢迎交流 设计理念 云原生：存&算分离; 读写分离; 增量存量分离; 微服务架构，极致弹性； 日志即数据：通过message queue解耦生产者、消费着，降低系统复杂度; 提升index、data、query模块弹性; 流批一体：表和日 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机回归
在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine）算法既可以用于回归问题，也可以用于分类问题。 支持向量机（SVM）算法的历史可以追溯到1963年，当时前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir N. Vapnik）和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯（Alexey Ya ......
探店智界S7：试驾后确认就是这个范儿！
终于可以试驾智界S7了！在下定前，懂懂已经看过真车很多次，但是这一次要自己亲自驾驶智界S7，还是充满了期待和兴奋！ 一踏进门店，就被里面拥挤的人群“挡住”了，原来问界M9现车刚刚到店，很多用户都是家庭为单位来现场看车，把M9围了个严实。 懂懂今天的主题是试驾S7，就不去凑M9的热闹了。S7的试驾也很 ......
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 ......