矩阵 乘法transformer注意力
【C语言】形参和实参的一些注意点
形参与实参的一些注意点： 定义函数中指定的形参，如果该函数没有被调用，形参是不占用内存空间的。只有发生函数调用时，形参才被分配内存单元。在调用结束后，形参所占的内存单元也会被释放。 实参可以是常量、变量或表达式。 只能由实参传给形参，是单向值传递。 形参相当于局部变量，不能再定义局部变量与形参同名， ......
矩阵乘法代码
void MatrixChain(int p[], int n, int **m, int **s) { for (int i = 1; i <= n; i++) m[i][i] = 0; // 初始化 for (int r = 2; r <= n; r++) { for (int i = 1; i ......
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 ......
STM32F4_HAL_CAN总线注意事项
/* ********************************************************************************************************* * 函 数 名: can1_SendPacket * 功能说明: 发送一包数据 * ......
常用Dockerfile注意事项
Dockerfile添加PATH生效 # 注意不要写= ENV CONDA_DIR /opt/anaconda3 ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH Dockerfile添加普通用户 # ADD By Yu for sim dev environment FROM ubunt ......
API对接需求如何做需求调研，需要注意什么
1.确定API的功能需求 在进行需求调研时，首先需要明确API对接的目的和功能需求，例如： 1.确定API的功能需求 需要对接ERP系统，获取订单信息进行统计分析。需要对接CRM系统，实现客户信息的共享，以方便于进行客户服务。需要对接支付系统，实现在线支付功能。通过明确功能需求，可以了解到API对接 ......
LLM series: Transformer
🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
螺旋矩阵 59
一开始确实没有思路，一堆限制条件有点无从下手。 一圈一圈走，找到边界条件，左闭右开。 循环圈数就是N/2. 然后起始和结束位置也会变化。 奇数圈时要额外判断。 点击查看代码 class Solution { public: vector<vector<int>> generateMatrix(int ......
ogg 从高版本同步到低版本注意
ogg 不推荐不同版本同步，特别高版本到低版本，如果生产非得使用高版本到低版本同步一定要注意 1.这种情况不要使用投递PUMP进程，要使用抽取直接同步到远端的接收的ogg端. 2.要使用参数rmttrail /lbc/oggoracle/dirdat/ex,FORMAT RELEASE 11.2 主 ......
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。 ......
实现自定义算子：逆矩阵inverse
逆矩阵Cuda不支持，只能手动实现 import torch from torch.linalg import det def cof1(M,index): zs = M[:index[0]-1,:index[1]-1] ys = M[:index[0]-1,index[1]:] zx = M[in ......
企业防止泄密要注意哪些事项和要求
在现代商业社会中，数据就是生命线。它是组织的价值和成就的衡量标准。然而，如果这些关键和敏感的数据落入错误的手中，它的价值可能会立刻变成威胁。对于任何企业来说，防止数据泄露是一个需要持续关注和严格执行的任务。从确立严格的权限管理，到采取有效的数据加密措施，从监控外设使用，到全面的员工计算机和网络行为监 ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么
相关： Jax计算框架的JIT编译的static特性 给出一个jax的jit的循环结构代码： from jax import jit, random import jax.numpy as jnp from functools import partial @partial(jit, static_ ......
顺时针旋转矩阵
传统解法 找出整体的规律，并使用一个辅助数组来存储新的矩阵。 从上图中的矩阵旋转来看：原矩阵元素的列数变成新矩阵元素的行数；原矩阵元素的行数是第2行，旋转后元素的列数是从右往左倒数第2列。因此对于原矩阵mat[i][j]，旋转后该值应该在新矩阵ans[j][n-i-1]的位置。 1 2 3 4 5 ......
SMOS-II 电梯综合监控系统程序（电梯IC卡解决方案）安装的注意点
命令提示符下输入命令dir "D:\SMOS-II-CH V3.2" /b /s 回车可返回SMOS II 3.2对应的各文件路径 D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[0]_Win7_Turn_Off_UAC D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[1]_Ne ......
微信公众号的订阅号----六大注意事项
第一:微信公众号接口只支持 80 端口 第二:微信后台配置的 URL 是唯一能接收到消息，事件的入口，我们在公众号中的所有操作，都是基于这个ur进行交互 第三:调用所有微信接口时几乎全部使用 ht 第四:用户向公众号发送消息时，会传过来OpenID这个OpenID 是用户微信号加密后的值，每个用户在 ......
CRM系统定制开发，这些功能需要注意
到了2023年，在如今的商业环境中，千篇一律的方法很少能带来成功。这对于CRM管理系统尤其如此。虽然标准化的CRM解决方案为企业提供了一个简单的“入坑”门槛，但它们往往缺乏为企业带来真正竞争优势所需的灵活性&敏捷性。企业想要拥有适合自身业务的CRM系统就需要进行CRM系统定制。那么，企业如何定制C ......
CRM选型必看，哪些功能是需要注意的？
客户忠诚度可以说是每个企业的发展命脉。建立并培养客户忠诚度需要深入了解您的客户并根据他们的独特需求来决定相应的互动方式。这就是CRM管理系统发挥作用的地方——它们拥有强大的功能库，旨在赋予您的企业客户关系战场“攻城略地”的力量。但随着众多CRM系统的不断涌现，选择合适的系统就像海底捞针。不要担心，这 ......
请注意，你的 Pulsar 集群可能有删除数据的风险
在上一篇 Pulsar3.0新功能介绍中提到，在升级到 3.0 的过程中碰到一个致命的问题，就是升级之后 topic 被删除了。 正好最近社区也补充了相关细节，本次也接着这个机会再次复盘一下，毕竟这是一个非常致命的 Bug。 现象 先来回顾下当时的情况：升级当晚没有出现啥问题，各个流量指标、生产者、 ......
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 ......
OpenCL使用local内存优化矩阵乘法例子
本例是俩个768×768的矩阵相乘的例子，代码来自《OpenCL异构并行计算》这本书，有修改。下文代码在VS2017和OpenCV430和OpenCL3的环境下开发和测试的，CPU型号是Intel Core i5-7400，用的是核芯显卡。代码里的kernel1是普通OpenCL代码计算乘法，ker ......
营业日志 —— 矩阵加速
Q：矩阵加速（数列） 已知一个数列 \(a\)，它满足： \[a_x= \begin{cases} 1 & x \in\{1,2,3\}\\ a_{x-1}+a_{x-3} & x \geq 4 \end{cases} \]求 \(a\) 数列的第 \(n\) 项对 \(10^9+7\) 取余的值。 ......
《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 ......