kettle transformation executor
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
打败VIT？Swin Transformer是怎么做到的
https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中，我们介绍过VIT（Vision Transformer） ，它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上，取得了比肩ResNet的效果，成功证明了Transf ......
mybatis的执行器(Executor)创建过程
Executor是mybatis里面的核心对象之一，他提供了crud功能，可以认为这是一个门面。Executor有很多实现类。但是默认情况下，在你不配置Executor的类型的时候，会创建一个SimpleExecutor。 下面看一下他的类结构 那我们就来看看这个执行器是怎么创建的。 核心的地方就是 ......
CF1506C Epic Transformation
CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......
记录--居中为什么要使用 transform？
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题，其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多，比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现，垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
无依赖安装sentence-transformers
安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......
[ETL] [kettle] [dbeaver] 安装配置中的一些问题
java: 8 & 17 kettle: 8.3 (java8) mysql: 8.0 mysql-connetor-java: 8.0+ dbeaver: 23.3 (java17) 标准流程：下载，解压，点击，启动，连接数据库，干活 DBeaver: java版本不符，请使用java17 or ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
在Kettle（PDI）中使用IDEA或VS Code编写自定义Java代码协助转换
在 Kettle（PDI）中使用 IDEA 或 VS Code 编写自定义 Java 代码协助转换 笔者最近正在学习数据仓库课程，其中某项作业要求笔者使用 Kettle 工具来对数据进行 ETL。Kettle 是一个很强大的工具，但是对一些比较复杂的数据转换和处理操作来说，相比于研究如何利用 Ket ......
关于TRANSFORM_TEX的一些问题
这个函数是用来控制shader面板中的tilling和offset的，本质为 uv * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw; 但是使用TRANSFORM_TEX时需要注意的是，函数内部似乎没有封装完整，假如有类似于 TRANSFORM_TEX(uv + 20, _Main ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎
前言 近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq，大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理，也打 ......
Kettle 下载安装及连接Oracle
1.Kettle 下载安装 官网地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/ 下载后解压，双击data-integration，找到spoon.bat进行双击，稍等几秒就可以显示界面 2.Oracle数据库连接 下载oracle的jar包，放至lib目录下 ......
利用 kettle 对 oracle 实现字符串的脱敏和对称加密
脱敏要求 对身份证进行 ASE加密处理 对手机号 只显示前三位和后四位 其余使用**** 代替 对于职业只显示 前三个字 对于真实姓名只显示展示一位即可 kettle 建立转换 表输入 表输出 ASE加密 选择组件 密钥转换 密钥必须是 16 进制 且大于 16 个字节 配置字段和加密算法 对于掩码 ......
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence-读书笔记
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence:2022 背景: 该论文结合了SuperGlue和CATs，将里面所有手工制作的部分都代替了。将CATs引入该模型，用Transformer取代手工制作的成本聚合方法，用于具有自 ......
Transformers 中原生支持的量化方案概述
本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述，以助于读者进行方案选择。 目前，量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行大模型推理 对量化模型进行适配器微调 到目前为止，transformers 已经集成并 原生 支持了 bitsandbytes 和 aut ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
大语言模型里的Transformer还可以这么用？
前言 自 LLM 诞生以来，我们见到了很多把 LLM 接到 Vision Backbone 后面的算法，那么有两个自然的问题：（1）LLM 的 Transformer 是否可以直接处理视觉 Token？（2）LLM 的 Transformer 是否可以提升处理视觉 Token 的 Performan ......
《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》阅读笔记
论文标题 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》 Swin 这个词貌似来自后面的 Shifted Windows Shifted Windows：移动窗口 Hierarchical：分层 作者 ......
DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」，但有人投来质疑
前言 难道 Transformer 注定无法解决「训练数据」之外的新问题？ 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指 ......
ETL处理工具-kettle使用
ETL处理工具-kettle使用 一、Kettle介绍 kettle是一个ETL工具，ETL的全称为（Extract-Transform-Load），用来描述将数据从来源端经过 抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗 ......
重新审视Transformer：倒置更有效，真实世界预测的新SOTA出现了
前言 反转Transformer，变成iTransformer。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础 ......
2023CVPR_Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring
一. Motivation 1. Transformer在解决全局表现很好，但是复杂度很高，主要体现在QK的乘积: (We note that the scaled dot-product attention computation is actually to estimate the corre ......
利用kettle工具对多个excel文件进行合并
一、打开绿色软件kettle(双击文件Spoon.bat)，然后点击 文件 》 新建 》转换 。 二、把左边的“Excel 输入” 拖到右边的工作区。 三、把左边的“Excel 输出” 也拖到右边的工作区。 四、按住 Excel输入 同时按住Shift键，然后出现向右的箭头，然后把该箭头向右延申到 ......
利用kettle工具，把文本文件保存有股票代码的数据传送到Oracle表里保存
利用kettle工具，把文本文件保存有股票代码的数据传送到Oracle表里保存。 以下为思路提供，因为涉及我的知识版权，所以不能完全公开具体的操作方法，只能提供大概思路，仅供参考，不构成任何买卖依据。 一、先从某APP 下载数据，以文本文件格式保存到本地盘。（至于如何下载，这个暂时不公开方法。） 二 ......
2023-8-24 Pyramid Vision Transformer 2023人工智能大会青年科学家论坛
Pyramid Vision Transformer | 2023人工智能大会青年科学家论坛 王文海 香港中文大学 首次将多层次金字塔结构引入视觉变化网络 研究动机 | 方法 | 感受野，模型权重->表征能力 | 结构输出->适用面 | | | | | | CNN | 局部固定 | 金字塔多尺度 | ......
《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》阅读笔记
论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了，“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE：说明适合大规模的图片识别，也许小规模的不好使 ......
ETL工具kettle的妙用
以下为思路提供，因为涉及我的知识版权，所以不能完全公开具体的操作方法，只能提供大概思路，仅供参考，不构成任何买卖依据。 一、先从APP开盘啦 下载数据，以文本文件格式保存到本地盘。（至于如何下载，这个暂时不公开方法。） 二、1.txt文件内容的格式，对应某一个热门板块，以方便后面用kettle ET ......
聊聊Transform模型
摘自《BERT基础教程：Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transforme ......
Java 利用JUC CountDownLatch 线程池Executors 实现多线程操作
Java 利用JUC CountDownLatch 线程池Executors 实现多线程操作 业务场景：某个业务操作非常耗时，但又必须等这个操作结束后才能进行后续操作 import org.springframework.util.CollectionUtils; import java.util. ......