hilbert-huang transform例子hilbert
运动控制理论（2）——实践例子
目的：要知道末端点的位置。 直观的向量法 最直接的办法，以向量相加的形式求。 *3个向量都是参考0系构建。 坐标转换法 p1 是以1系下的局部坐标。 R是旋转矩阵，各列是以0系为参考的正交基。 v1是平移向量，也是以0系为参考的。 合并起来变成了T。 T = R3*3t3*3 ，将旋转和平移分开两个 ......
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 ......
线程安全问题的例子以及解决方案示例代码
1.多线程安全问题，出现重复卖票的现象 package net.bbd.spider.lock; public class Ticket implements Runnable { static Integer tickets = 10; @Override public void run() { ......
小王，你听我的，给你举个例子
师兄说的很简单也很对，没错嘛，有什么问题去官方网址上看，都会有解释，实在不行也可以问度娘。 一旁的学姐听不下去了，插了一句道：“小王你别听他的，学姐告诉你一个好方法，当初学这个我只花了3天就会了！” 师兄不乐意了：“吹吧！我当初学了一个多月才搞懂，你三天就会了？我不信。”师姐白了他一眼：“小王，你听 ......
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 \( ......
C++模板例子
title: "C++模板例子" date: 2023-11-02T01:05:25+08:00 tags: ["C++"] categories: [] draft: false #include <vector> #include <type_traits> using namespace st ......
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 ......
《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 ......
决策树原理加例子
网站 1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/197476119 #综合 2：https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/94653402 #信息增益率 3：https://zhuanlan.zhihu.com/p/4932 ......
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 ......
一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比 （续）
相关： 一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比 numpy代码： import numpy as np import time x = np.random.random([10000, 10000]).astype(np.float32) try: st = time.time() y = ......
一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比
参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1725356123619612187&wfr=spider&for=pc 个人认为如果把Jax作为一款深度学习框架来学习，那么就没有多大的必要性，因为pytorch就够了。可以说，Jax可以做到的，pytorch也可以做到， ......
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 ......
C语言下面的一个多线程读写锁例子
这是一个C语言多线程读写锁的例子。 创建了10个线程，线程对一个全局变量做自减操作。减到0之后线程退出。 每个自减线程里面添加了 写锁，避免了数据竞争的情况。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include < ......
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 ......
enum例子
#include <iostream> #include <string> using namespace std; #include <stdint.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef uint32_t u32; typedef ui ......
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 ......
nftables语法及例子
nftables语法及例子 来源 https://www.cnblogs.com/mind-water/articles/10789606.html 参考 https://wiki.nftables.org/wiki-nftables/index.php/Quick_reference-nftabl ......
Python random模块（获取随机数）常用方法和使用例子
random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。 如果a > b，则生成的随机数n: ......
【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） ......