transformer decoder还是
解构赋值是深拷贝还是浅拷贝？
```js let arr = [1,2,3] let newArr = [...arr] newArr.push(4) console.log(arr) // [1, 2, 3] console.log(newArr) //[1,2,3,4] let arr2 = [[1,2,3],[4,5,6] ......
Spikformer: When Spiking Neural Network Meets Transformer
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2023（同大组工作） ABSTRACT 我们考虑了两种生物学合理的结构，脉冲神经网络（SNN）和自注意机制。前者为深度学习提供了一种节能且事件驱动的范式，而 ......
ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型
京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索，提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+。ViTPose系列模型在MS COCO多个人体姿态估计数据集上达到了新的SOTA和帕累托前沿。 ......
软件测试|json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ‘,‘错误解决
 在处理JSON数据时，有时可能会遇到"json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ','"的错误，如下图的 ......
【论文阅读】CAT: Cross Attention in Vision Transformer
论文地址：[2106.05786] CAT: Cross Attention in Vision Transformer (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/linhezheng19/CAT 一、Abstract 由于Transformer在NLP中得到了广泛的应 ......
CMT:卷积与Transformers的高效结合
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。 CMT:体系结构 CMT块由一个局部感知单元(LPU)、一个轻量级多头自注意模块(LMHSA)和一个反向残差前馈网络(IRFFN ......
Swin-Transformer 源码学习与使用手册
拜读了VIT以及TNT以及Swin-Transformer 的论文，结合B站up主的分析， 预感Swin-Transformer具有ResNet似的跨里程碑式的意义， 因此学习Swin-Transformer源码及其使用，记录如下。 Run Swin-Tpython -m torch.distrib ......
ICML 2023 | 神经网络大还是小？Transformer模型规模对训练目标的影响
前言 本文研究了 Transformer 类模型结构（configration）设计（即模型深度和宽度）与训练目标之间的关系。结论是：token 级的训练目标（如 masked token prediction）相对更适合扩展更深层的模型，而 sequence 级的训练目标（如语句分类）则相对不适合 ......
【ICML2022】Understanding The Robustness in Vision Transformers
来自NUS&NVIDIA 文章地址：[2204.12451] Understanding The Robustness in Vision Transformers (arxiv.org) 项目地址：https://github.com/NVlabs/FAN 一、Motivation CNN使用滑动 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Invariance-inducing regularization using worst-case transformations suffices to boost accuracy and spatial robustness
## Abstract 本文： Task: 1. prove invariance-inducing regularizers can increase predictive accuracy for worst-case spatial transformations 2. prove that ......
decode encode 网络传输相关
JSON数据格式是一个统一的标准， socket传输的是字节，需要将字符串转成字节 序列化 反序列化 序列化、反序列化、编码、解码的关系： 此段来自苑昊老师的视频讲解： 比如： 后端用python写的，比如python有个数据想传给前端， 例如一个字典数据 info = {"name":"李凤娟", ......
网线，是选圆线还是扁线？什么材质优选
市场上的网线，除了有圆线外，还有一种扁线，那么要如何选择呢？ 圆线包含4对相互缠绕的线缆组，抗干扰强、传输距离长，易于施工。而扁线一般线芯较细，用于穿缝隙、穿地毯等美观方面的需求方便打理，扁线一般不长。 只要线路通畅，不影响正常上网，扁线也是不错的选择。 现在我们重点说说网线的材质，网线的材质与网线 ......
Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer
[TOC] > [Fan Z., Liu Z., Zhang J., Xiong Y., Zheng L. and Yu P. S. Continuous-time sequential recommendation with temporal graph collaborative transfo ......
安装weditor时提示“ UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xad in position 645: illegal multibyte sequence”
问题： 安装weditor时提示“ UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xad in position 645: illegal multibyte sequence” 解决 ： 方法一：解决方法一设置用户或者系统变量： 方法二：设置 ......
【转】最优日志系统，Log4j 还是 Logback？
### 引言 在 Java 项目开发中，一个正式的项目，一定离不开日志的输出，而常用的日志输出框架又绕不开 Log4j 和 Loback。 ### Log4j Apache Log4j 是一种 Java 日志记录工具，它是 Apache Software Foundation 下的一个开源项目。Lo ......
记遇到的一次system error问题，主要还是ArrayList的线程安全问题
1、问题： 今天在进行页面点击的时候，突然出现了个system error弹出提示，而且经过多次点击之后，发现并不是每次都会有这个报错，很偶然的才会有一次报错，所以首先想到应该是跟多线程有关，不然不可能出现随机的错误 2、解决： 所以就去看日志，发现报错的是这个地方： Arrays.sort(tas ......
C语言自增++放前面还是后面？
《STL标准程序》里边一直提到前置比后置效率更高。关于此的一点个人理解记录下来。 a++：加的过程中要先产生一个临时变量temp，加1之后的值赋给temp，然后你可以使用a（在if、for、while..中），最后再把temp的值assign给a。 ++a：这个就是直接在a上加1了，然后改怎么用，就 ......
print ("标签为" + str(train_set_y[:, index]) + ", 这是一个'" + classes[np.squeeze(train_set_y[:, index])].decode("utf-8") + "' 图片.")
这行代码使用 print 函数来输出一条信息。信息的内容是由多个字符串拼接而成的，其中包括 train_set_y 数组中指定索引处的值和 classes 数组中指定索引处的值。 首先，"标签为" 是一个字符串字面量。接下来，str(train_set_y[:, index]) 表示获取 train ......
phpstudy nginx 开启还是提示无法访问此网站 排查过程
背景，win7的电脑，安装有vmware ，后面因为需要php5.6版本，而且需要安装一些php扩展，还是使用phpstudy比较方便，于是安装了phpstudy, 但是在phpstudy配置最简单的站点，都连静态html都无法访问见图 nginx日志也是空的 怀疑是哪个程序占用了80端口，于是打开 ......
chromedriver 换了116的版本，还是不行？
大家好，我是皮皮。 ### 一、前言 前几天在Python最强王者群【我叫石国志】问了一个`selenium`使用过程中浏览器驱动报错的问题，下图是他的报错截图。  => { return { resolve: { lit:[alias: { "@root": path.resolve ......
NLP原理系列1-说清楚transformer原理
NLP原理系列1-说清楚transformer原理 来用思维导图和截图描述。 思维导图的本质是 变化(解决问题)-> 更好的， 或者复杂问题拆分为小问题 以及拆分的思路。 参考链接：李宏毅 transformer原理。 一 tansformer的推理及训练过程 1 tf 训练过程 红框部分是 训练得 ......
Kafka - 不仅是消息引擎，还是分布式流处理平台
如果你通读全篇文字但只能记住一句话，我希望你记住的就是这句 Apache Kafka 是消息引擎系统，也是一个分布式流处理平台（Distributed Streaming Platform） 作为流处理平台，Kafka 与其他主流大数据流式计算框架相比，优势在哪里呢？我能想到的有两点。 第一点是更容 ......
Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了
前言 论文大合集，一篇文章就搞定。 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、基础入门班、论文指导班 全面上线! ......
带你上手基于Pytorch和Transformers的中文NLP训练框架
基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案。 ......
聊聊HuggingFace Transformer
## 概述 参见：[聊聊HuggingFace](https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/p/17640835.html) ## 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。 ### Config ......
你的旧电脑是 “过时” 了，还是使用 Linux 的机会？
导读 很多时候，老旧的电脑往往被打上 “过时” 的标签。Linux 改变了这一现状。翻新旧电脑，让它重新为需要它的人所用。 你可能经常听到有人说某个电脑、平板电脑或智能手机 “过时了”。当你听到这样的说法时，花一分钟问问自己：“这个人说的是个人观点还是事实？” 很多时候他们的陈述是主观观点。让我解释 ......
GPT之路(四) 神经网络架构Transformer工作原理
原文：What Are Transformer Models and How Do They Work? Transformer模型是机器学习中最令人兴奋的新发展之一。它们在论文Attention is All You Need中被介绍。Transformer可以用于写故事、文章、诗歌，回答问题，翻 ......
swin transformer
摘要核心1.本文提出一种可以适用于多种任务的backbone->swin transformer2.Transformer迁移到CV中有两点挑战->物体尺度不一，图像分辨率大3.为了解决尺度不一的问题，Swin Transformer使用了分层的结构(Pyramid)4.为了能够在高分辨率上运行，S ......