transformer注意力 机制gpt
jenkins 配置注意事项
1、需要配置ssh服务器的时候，源文件为target/xxx.jar 2、删除头信息用 target 3、远程服务器ssh中的目录填写 绝对地址，例如: /home/test/xxx 4、执行的 sh也要写绝对地址，且用 nohup bash /home/test/xxx.sh 启动 5、远程服务器 ......
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 ......
GPT-2（small）架构推理解析
1、有字符串BBCAD 2、为字符串中的每个字母添加index索引以进行排序，A、B、C、D的索引下标分别是0、1、2、3，因此排序的数字结果为01123 3、将01123中的每个数字转换为c个元素的向量（这个过程称为embedding，其中c是一个超参数） 4、将每个字母的索引信息分别嵌入到tok ......
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 ......
spring-retry 重试机制
引用pom.xml <dependency> <groupId>org.springframework.retry</groupId> <artifactId>spring-retry</artifactId> <version>1.3.4</version> </dependency> 注：本人测 ......
select 函数使用注意事项 时间重置和检测描述符范围
select函数中的坑(C语言) 最近写了一个测试驱动的poll函数的应用程序，在应用层中调用select进行操作，设置好timeout之后，如果只对select()调用一次，就没有问题。但一旦多次调用后，就变成只有第一次timeout有效，后面的都没有效果了。 #include <sys/type ......
垃圾回收机制
垃圾回收机制（GC) 垃圾回收机制（简称GC）是Python解释器自带的一种机制 专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间（在内存中，没有变量名指向的数据都是垃圾数据） （1）引用计数 name = 'dhy' # 'dhy' 的 引用计数就是 1 a = name # 'dhy' 的 引用计数就 ......
js的运行机制
1.单线程 js是单线程的，一个任务执行完才会执行下一个任务 for (let i = 0; i < 2000; i++) { console.log(1); } setTimeout(() => { console.log(2); }, 0); setTimeout(() => { console ......
基于源码去理解Iterator迭代器的Fail-Fast与Fail-Safe机制
原创/朱季谦 在Java编程当中，Iterator迭代器是一种用于遍历如List、Set、Map等集合的工具。这类集合部分存在线程安全的问题，例如ArrayList，若在多线程环境下，迭代遍历过程中存在其他线程对这类集合进行修改的话，就可能导致不一致或者修改异常问题，因此，针对这种情况，迭代器提供了 ......
【golang】怎么在Go语言中实现锁机制
Go语言的锁 在Go语言中，最常用的锁是互斥锁（Mutex）。互斥锁是一种特殊的二进制信号量，用于控制对共享资源的访问。Go语言通过标准库中的"sync"包提供了互斥锁的功能。互斥锁的类型定义如下： type Mutex struct { state int32 sema uint32 } 其中st ......
企业网站开发需要注意什么？
企业网站开发是现代商业中不可或缺的一部分。随着互联网的快速发展，企业网站成为企业与客户之间沟通的重要渠道。在这篇短文中，我将探讨企业网站开发的重要性以及一些关键的考虑因素。 首先，企业网站的开发对于企业来说至关重要。一个精心设计和开发的网站可以帮助企业树立专业形象，并提供有效的市场推广工具。通过网站 ......
公司使用数据加密软件时要注意哪些问题？
当公司使用数据加密软件时，具体的关注点和优势包括： 数据保护： 加密确保敏感数据在传输和存储过程中不容易被未经授权的访问者获取，增强了数据的保密性。 防范数据泄露： 通过有效的密钥管理和访问控制，公司可以最小化数据泄露的风险，确保只有授权人员能够访问特定的加密数据。 遵守法律： 符合数据隐私法规和行 ......
Gemini VS GPT
Gemini 声称优于 ChatGPT https://medium.com/@gbaptista/gemini-claims-superiority-over-chatgpt-i-tried-to-replicate-their-findings-9751b31394b1 欢迎关注公-众-号【Ta ......
ubuntu20.04模板机制作
VMware安装ubuntu20.04 镜像下载：https://releases.ubuntu.com/focal/ubuntu-20.04.6-live-server-amd64.iso 创建虚拟机 执行安装过程 选择系统语言 继续而不更新 配置键盘布局 配置网络连接 根据实际情况配置网络参数， ......
GPT Zero 是什么？
from https://openaigptguide.com/gptzero/ 在人工智能技术飞速发展的今天，人们对于文字内容的准确性和可信度要求越来越高。例如在学术研究领域，防止抄袭和造假是非常重要的。而对于普通用户而言，辨别哪些内容是由人工智能生成的，哪些内容是由人类编写的，也逐渐成为一个亟待 ......
清华提出全新代理注意力范式：Softmax注意力与线性注意力的优雅融合
前言 来自清华大学的研究者提出了一种新的注意力范式——代理注意力 (Agent Attention)。 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 ......
安防视频监控系统EasyCVR实现H.265视频在3秒内起播的注意事项
一台16核32进程的服务器可以同时转码30路左右的H.265的视频流（cpu消耗80%，内存消耗60%），极限情况下可以转码41路。 ......
非谓语动词特别注意
主动表被动 need,want,require (需求，要求) deserve (应得，值得) be worth (值得) not bear (经不住) 后面接doing主动表被动 ex：the room needs cleaning 这个房间需要被打扫 主动表被动 done 和being done ......
免费的GPT4.0镜像与GPT账号
4.0账号： 访问至[https://chat1.zhile.io/auth/login] 将fk-igCXpSmZrZ3kcygOe_G1JuSmXFhlVbV-dgiUQg_AwaU粘贴于此即可使用， 这个模型也是4.0如果没有次数了就用这个模型。 4.0镜像： http://163.47.8. ......
我的大数据之路 - 生产变更方案的注意事项
依据部门的统计数据，70%的生产事故都和生产变更操作相关，而究其原因，重要的一点即是变更方案准备不充分，导致生产变更过程中的操作和实施步骤中的操作存在差异，重要操作在实施步骤中存在遗漏、细节缺失，对于可能出现的意外场景，准备不充分，缺少预案，或者预案实施后会引发其它的次生问题。 自18年10月接手X ......
【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） ......
2、jvm虚拟机垃圾回收机制
一、首先了解一下堆栈内存 1、jvm内存结构 从上图可以看出，整个JVM内存是由栈内存、堆内存和永久代构成。 年轻代（New generation） = eden + s0 + s1堆内存 = 年轻代 + 老年代（Old generation）JDK1.8以前： JVM内存 = 栈内存 + 堆内存 ......
EMA跨空间学习的高效多尺度注意模块
跨空间学习的高效多尺度注意模块 摘要 在各种计算机视觉任务中，通道或空间注意机制在产生更多可识别的特征表示方面具有显著的有效性。然而，通过通道降维来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表征带来副作用。 本文提出了一种新型的高效多尺度注意力(EMA)模块。为了保留每个通道上的信息和减少计算开销，我们将部 ......
python .gitignore 文件模板 & 相关注意事项
参考： https://blog.csdn.net/qq_38122800/article/details/132663030 https://blog.csdn.net/weixin_42289273/article/details/122912938 https://zhuanlan.zhihu ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
[升级] MySQL升级步骤及注意事项
升级步骤 a. 备份数据库（包括schema，data，routines(function,triggers etc) b. 修复util.checkForZSzerverUpgrade()发现的问题 c. 添加innodb_fast_shutdown=0来彻底的关闭mysql d. 更新mysql ......