numpy树莓transformer可在
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 ......
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 \( ......
Numpy计算近邻表时间对比
本文介绍了在Python的numpy框架下计算近邻表的两种不同算法的原理以及复杂度，另有分别对应的两种代码实现。在实际使用中，我们更偏向于第二种算法的使用。因为对于第一种算法来说，哪怕是一个10000个原子的小体系，如果要计算两两间距，也会变成10000*10000这么大的一个张量的运算。可想而知，... ......
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 ......
Python中numpy出现has no attribute '_no_nep50_warning'错误的一个解决方案
本文介绍在Python中，numpy库出现报错module 'numpy' has no attribute '_no_nep50_warning'的解决方法。 一次，在运行一个Python代码时，发现出现报错module 'numpy' has no attribute '_no_nep50_wa ......
Jax框架支持的python和numpy版本
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/deprecation.html 每个推出的JAX版本都会支持45个月内推出的python，对此具体解释一下： 比如Jax_1.0.0为2024年1月1号release，2020年3月到2024年1月1号之间发行的py ......
numpy学习笔记1
numpy 介绍 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 ......
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 ......
Python Pandas NumPy NaN和Inf简介及常用操作
NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的库，它提供了对多维数组（例如矩阵）和一系列数学函数的支持。NumPy 中包含了处理 NaN（Not-a-Number）和 Inf（Infinity）等特殊值的功能。本文主要介绍一下Python Pandas NumPy 中 NaN ......
注册frpc为windows服务，可在未登录用户时启动,工具--nssm详解
说明： 在Windows 中配置启动项仅是在用户登录后运行。在登录前要启动就需要将其配置为“服务”。 简介： 之前介绍过如何使用frp进行端口转发和二级域名自定义，方便公司进行统一管理和监控。但在实际生产过程中，开发人员发现frpc的窗口为应用窗口，极易出现误操作而关闭应用窗口，为了解决此问题，建议 ......
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 ......
python3之numpy库
多维数组定义 import numpy as np # 多维数组定义 np.array((2, 3, 4)) # 类型为int32 的一维数组 np.array([2.0, 3.0, 4.0]) # 类型为flloat64 的一维数组 np.array(((2, 3, 4, 5), (4, 5, 6 ......
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 ......
Python Numpy 数组修改赋值的方法及示例
NumPy是Python中用于处理数组和数值计算的强大库。它提供了多维数组对象（称为numpy.ndarray或简称为数组），Numpy数组的赋值是比较方便的，本文主要介绍Python numpy 数组修改赋值的方法，以及相关示例代码。 1、一般使用索引赋值 赋值方式和C#和Java待语言类似， ......
Python Numpy 合并数组(stack、vstack和hstack)
numpy.vstack和numpy.hstack以及numpy.stack是NumPy中用于数组堆叠的不同函数，numpy.vstack是垂直方向堆叠，numpy.hstack是水平方向堆叠，而numpy.stack是通用堆叠。本文主要介绍Python Numpy 合并数组的方法，以及相关的示 ......
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 ......
NumPy 数据
使用NumPy需要先导入，约定俗成地为它起别名np。使用np.array 可传入一个元组或列表。如果是二维数据，可以是由列表组成的列表或 由元组组成的列表等形式。 import numpy as np np.array([1, 2, 3]) np.array((1, 2, 3)) # 同上 # ar ......
Python NumPy 生成随机数的方法及示例
NumPy 是一个强大的库，用于数值计算，包括生成各种随机数。可以使用random.rand()、random.randn()、random.randint()、random.uniform()、random.normal()和random.seed()函数方法生成随机数。本文介绍生成随机数的方 ......
大数据分析与可视化 之 实验02 Numpy创建数组
实验02 Numpy创建数组 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Numpy创建数组的方法 掌握Numpy ndarray的属性、运算 掌握Numpy迭代数值，修改数组中元素的值 掌握Numpy常用函数的使用方法 二、实验要求 使用Numpy.array的构造函数创建 ......
大数据分析与可视化 之 实验03 Numpy实现数据分析
实验03 Numpy实现数据分析 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Numpy的字符串函数 掌握Numpy 统计函数 掌握Numpy排序、分组、线性代数函数 二、实验要求 通过编程实现使用Numpy字符串函数进行文本处理，使用统计函数进行数据分析等常用操作。 三、实 ......
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 ......
Advanced Algebra高等代数 - 多元建模有多个方程(多元线性)组成 - 使用 NumPy 实现 矩阵的初等行变换：
线性：指多元变量的每一元变量都是1次方(可以将高于1次方的元，以新一元变量代换，求解再做开方运算) 将应用问题转化为 多个多元线性方程，并成一组； 由多元线性方程组 抽出 增广矩阵，并以“消元法”的策略，步步判断求解； 对 增广矩阵 的 多个 “方程” 应用“行消元法” 化简 成 阶梯矩阵；判断有无 ......
Applied Statistics - 应用统计学习 - numpy array交换两行 ？ How to Swap Two Rows in a NumPy Array (With Example)
https://www.statology.org/qualitative-vs-quantitative-variables/ https://www.statology.org/numpy-swap-rows/ How to Swap Two Rows in a NumPy Array (Wit ......