transformer注意力 机制gpt
BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT
alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
云电脑的显卡之谜与画面处理机制
云电脑有显卡吗？
云电脑，作为一种基于云计算技术的虚拟计算机，其硬件架构与传统电脑有所不同。传统电脑的显卡是负责图形处理和输出的重要组件，而在云电脑中，情况则有所不同。
实际上，云电脑本身并没有传统意义上的显卡。这是因为云电脑的计算和存储资源都集中在远程的云端服务器上，而用户的终端设备（如瘦客户... ......
类加载机制与反射
类加载机制与反射 类的加载、连接和初始化 系统可能在第一次使用某个类时加载该类，也可能采用预加载机制来加载某个类. 1 JVM和类 当调用java程序运行某个java程序时，该命令将会启动一个java虚拟机进程，不管java程序有多么复杂，该程序启动了多少个线程，它们都处于java虚拟机进程里。同一 ......
2021-CVPR-Transformer Tracking
Transformer Tracking 相关性在跟踪领域起着关键作用，特别是在最近流行的暹罗跟踪器中。相关操作是考虑模板与搜索区域之间相似性的一种简单的融合方式。然而，相关操作本身是一个局部线性匹配过程，导致语义信息的丢失并容易陷入局部最优，这可能是设计高精度跟踪算法的瓶颈。还有比相关性更好的特征 ......
GCGP：Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力
Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: （GCGP）提出了一个新的关系推理模块，它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......
Linux内核中的同步机制
Linux内核中的同步机制是用来确保在多任务、多处理器环境下的并发操作的正确性和一致性。以下是一些主要的同步机制： 原子操作： 原子操作是不可分割的操作，也就是说，它们在执行过程中不会被中断。这对于保护共享数据非常关键，特别是在多处理器环境中。 信号量（Semaphore）： 信号量是一种用于控制多 ......
Resilio Sync的同步机制
设置好Resilio Sync的同步文件夹之后，可以在多个设备间互相同步。那么同步是如何进行的呢？又是如何处理版本控制和文件冲突的呢？根据官方文档的说明，我整理出了以下内容，希望可以解答上面的疑惑。 .sync文件夹 在Resilio本地同步文件夹中，有一个隐藏文件夹，名为 .sync，里面存储了设 ......
【LLMOps】vllm加速机制及推理不一致根因剖析
介绍 当前大模型主流推理方式包括：vllm、tgi、原生transformer 回顾 目前主流大模型都是由transformer演变过来，transformer核心是attention，参考《Attention is All You Need》 ，attention核心则是3个矩阵：Query、Ke ......
CH390使用注意事项
关于CH390使用注意事项 CH390替换DM90xx硬件注意事项 1、CH390L替换DM9000 AVDD33的对地电容建议1uF贴近芯片放置，42脚为主电源AVDD33需10uF并联0.1uF。各AVDD33需分别接电容，供电电压都为3.3V； AVDDK和DVDDK需要分别外接电容并贴近芯片 ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
高并发系统的一些注意要点
如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 ......
搭建k8s的几个注意事项
k8s集群内docker 1.在集群要开启防火墙的情况下 1.1注意配置docker会绕过firewalld的问题 此链接 1.2 注意开启firewalld的NAT功能 firewall-cmd --add-masquerade --permanent ......
解锁奇迹MU挂机需要注意的事项
在选择挂机地图时，还需要关注以下几个方面： 1.刷怪密度：刷怪时，要选择怪物数量较多的地图，可以提高经验值的获取速度。 2.怪物难度：选择自己可以比较轻松击败的怪物，可以避免死亡的情况发生，也能够提高高效度。 3.道具掉落：除了经验值，道具掉落也是挂机的重要目的。所以，在选择挂机地图时，可以注意一下 ......
SpringIOC和AOP机制的学习
SpringIOC和AOP机制的学习 5、HelloSpring_哔哩哔哩_bilibili springIOC依赖 code-block 直接导入mvc依赖也可以 <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spr ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
87 GB 模型种子，GPT-4 缩小版，超越ChatGPT3.5，多平台在线体验
瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好，我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了，火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说，直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节： 具有 ......
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解
初读印象 comment:: (Swin-transformer)代码：https://github. com/microsoft/Swin-Transformer 动机 将在nlp上主流的Transformer转换到cv上。存在以下困难： nlp中单词标记是一个基本单元，但是视觉元素在尺度上有很大 ......
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation；OCRNet
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......
安卓之同步机制优劣分析
文章摘要 随着移动设备的普及，安卓操作系统已成为全球使用最广泛的移动操作系统之一。在安卓开发中，多线程编程是不可避免的，而同步机制则是确保多线程正确、高效运行的关键。本文将深入分析安卓中几种常见的同步机制，包括它们的优缺点，并提供相应的代码示例。 正文 synchronized 关键字 synchr ......
从滑动窗口到YOLO、Transformer：目标检测的技术革新
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验 ......
Kafka 机制和 Kafka-Stream
Kafka 优势 异步和解耦：生产者和消费者间，没有直接关系，也不需要等待对方回应 压力自己控制：由于消费者使用 pull 消费数据，不会出现消费能力不足而丢数据的问题 高可靠：多节点，分布式，一致性，数据多个备份 安全：支持 TLS/SSL 认证 高吞吐量 可重复消费 是一个非常好用的高吞吐量的分 ......
Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer
概述 提出了InstructRL，包含一个multimodal transformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码，以及一个transformer-based policy，可以基于编码的表示来输出actions。 前者在1M的image-text对和NL的text上进行训 ......
关于UIView transform使用注意点
先上代码 let tView = UIView()override func viewDidLoad() { tView.backgroundColor = .orange view.addSubview(tView)} override func viewWillLayoutSubViews() ......
前端CryptoJS和后端Java中AES对称加密注意事项
1.前后端秘钥,算法,偏移量,模式,填充等要一致(废话但是重要,要注意检查) 2.算法 AES有AES-128 AES-192 AES-256,后面的数字即秘钥长度,据说后两个在Java中使用需获取无政策限制权限文件,所以一般用128位的,换算到字符串就是16字节,即16个英文字母或数字或符号. 3 ......
使用gorm需要注意的点
1、慎用CreatedAt、UpdatedAt和DeletedAt字段 数据库的字段要避开这created_at、updated_at、deleted_at字段，改为created_time、updated_time和deleted_time。 数据插入时，仅仅插入业务数据即可，created_at ......
.NET微信网页开发之通过UnionID机制解决多应用用户帐号统一问题
背景 随着公司微信相关业务场景的不断拓展，从最初的一个微信移动应用、然后发展成微信公众号应用、然后又有了微信小程序应用。但是随着应用的拓展，如何保证相同用户的微信用户在不同应用中登录的同一个账号呢？今天的主题就来了.NET微信网页开发之通过UnionID机制解决多应用用户帐号统一问题。 UnionI ......
注意
一：主将从现一般发生在状语从句中 也只有 让步状语从句，时间状语从句，条件状语从句 定语从句，名词性从句与主将从现无关 让步状语：虽然……但是…… 时间状语：当……的时候 条件状语：如果…… 二：at the time是时间状语 by the time是完成时提示词 三 ：现在完成进行时与过去完成进 ......
LTE的处理流程和机制
LTE的处理流程和机制 来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/645672554 参考目录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/658378789 一．UE工作状态 在通信过程中，我们的手机也就是UE(User Equipment)的处理可以分为以下三 ......
Java定义类的参数时的一个注意事项
我在做CS 61B 21sp的lab7时,为了实现BST public class BSTMap<K extends Comparable<K> , V> implements Map61B<K, V>{ } 定义了一个类 private class Node<K,V>{ private K key ......
将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感
前言 在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 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 ......