transformer decoder还是
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe9 in position 1023: unexpected end of data
Connected to pydev debugger (build 213.6461.77)Traceback (most recent call last): File "PyCharm Community Edition 2021.3.1\plugins\python-ce\helpers\p ......
Transformer（转换器）
Sequence To Sequence（序列对序列） 输入一个序列，输出一个序列 输出序列的长度由机器自己决定，例如：语音辨识、机器翻译、语音翻译 Sequence To Sequence一般分成两部分： Encoder:传入一个序列，由Encoder处理后传给Decoder Decoder:决定 ......
Kafka - kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式，这种模式有什么好处？
Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer 将消息推送到 broker，consumer 从broker 拉取消息。 优点：pull模式消费者自主决定是否批量从broker拉取数据，而push模式在无法知道消费者消费能力情况下，不易控制推送速度，太快可能造成消费者奔溃，太 ......
中小企业建设数字化工厂，选择集成老路还是整体重构？
基于统一的数字化平台，重构PLM、ERP、MES、WMS系统，构建柔性化的数字化系统，实现端到端的数据源统一，可以提高协同效率和降低生产成本。 ......
斯坦福博士一己之力让Attention提速9倍！FlashAttention燃爆显存，Transformer上下文长度史诗级提升
前言 FlashAttention新升级！斯坦福博士一人重写算法，第二代实现了最高9倍速提升。 本文转载自新智元 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 ......
Transformer取代者登场！微软、清华刚推出RetNet：成本低、速度快、性能强
前言 Transformer 的训练并行性是以低效推理为代价的：每一步的复杂度为 O (N) 且键值缓存受内存限制，让 Transformer 不适合部署。不断增长的序列长度会增加 GPU 内存消耗和延迟，并降低推理速度。研究者们一直在努力开发下一代架构，希望保留训练并行性和 Transformer ......
人工智能革命｜是疯狂炒作还是大势所趋？
短短六个月内关于人工智能的话题与炒作激增，究竟发生了什么事情才能引发如此大的冲击？这是否值得我们高度关注？未来我们又可以期待 AI 带来怎样的影响？今天我将和大家一同探索这几个问题的答案。 ......
[未解决] vue transform-blocks解析源代码报错：Illegal tag name. Use '<' to print '<'.
报错内容： [vite] Internal server error: Illegal tag name. Use '<' to print '`标签后报错，但其他vue文件可以正常读取和展示。 报错的文件，去掉``标签就可以正常加载。报错的方法是vue-compiler的`baseParse()` ......
从RNN到Transformer
## 1. RNN 循环神经网络的内容可参考https://www.youtube.com/watch?v=UNmqTiOnRfg。 RNN建模的对象是具有时间上前后依赖关系的对象。以youtube上的这个视频为例，一个厨师如果只根据天气来决定今天他做什么菜，那么就是一个普通的神经网络；但如果他第i ......
游戏不支持8000hz回报率，还是电脑配置不够？
鼠标用到8000的回报率。某些游戏会变得很卡，是因为配置的问题吗？我个人感觉兼容性问题更大。鼠标调到8000hz的回报率，穿越火线甚至是CS1.6这个古老的游戏在转动画面的时候，FPS会明显下降而导致卡顿。而大型游戏孤岛惊魂5特效全高却完美支持8000的回报率，不会有丝毫的卡顿。所以说用8000HZ ......
Int64针对32位架构是按照4字节还是8字节对齐？
作为构建.NET的标准，CLI Spec（ECMA-335）针对基元类型的对齐规则具有如下的描述。按照这个标准，我们是这么理解的：8字节的数据类型（int64、unsigned int64和float64）根据采用的机器指令架构选择4字节或者8字节对其。进一步来说，它们在x86/x64机器上的对其字... ......
Hugging News #0717: 开源大模型榜单更新、音频 Transformers 课程完成发布！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 🎉 😍 ## 重磅更新 ......
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
# 大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 # 1.大语言模型的预训练 ## 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法 ......
1-20 编写程序 detab，将输入中的制表符替换成适当数目的空格，使空格充满到 下一个制表符终止位的地方。假设制表符终止位的位置是固定的，比如每隔 n 列就会出现一 个制表符终止位。n 应该作为变量还是符号常量呢？
# Archlinux GCC 13.1.1 20230429 2023-07-17 10:30:52 星期一 制表符的作用是将光标移至最接近8的整数倍的位置，比如1～8 > 9，9～16 > 17等等，我常用制表符为4width,所以，1~4 > 5, 5~8 > 9... 点击查看代码 ``` ......
sun.misc.BASE64Decoder包异常问题处理
之前有一个用的是jdk1.7的，最近导入发现各种报错。 sun.misc.BASE64Decoder包找不到了，解决： 展开后，找到Access rules:,增加**，然后保存就可以生效。 ......
3D渲染速度慢，花重金买显卡还是用云渲染更划算
3D渲染对建筑师和设计师来说并不陌生，3D渲染的过程中出现渲染卡顿、特殊材质难以渲染，或者本地配置不足、本地渲染资源不够时，常常会影响工作效率。本文比较了3D渲染时，为提高工作效率，买显卡还是用云渲染更划算，希望对大家有帮助。 ......
Transform LiveData
查询资料的其中一个场景： 创建一个回调函数，当查询后台的时候，后台有结果了，回调对应的回调函数，并将结果保存到LiveData中。 public class DataModel { ... public MutableLiveData<List<Repo>> searchRepo(String qu ......
[论文速览] A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers
## Pre title: A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers accepted: ICML 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2205.14443 code: https ......
83.如何判断当前脚本运行在浏览器还是node环境中（阿里）
#### 83. 如何判断当前脚本运行在浏览器还是 node 环境中？（阿里） ``` typeof window 'undefined' ? 'node' : 'browser'; 通过判断当前环境的 window 对象类型是否为 undefined，如果是undefined，则说明当前脚本运行在 ......
论文日记四：Transformer(论文解读+NLP、CV项目实战)
# 导读 重磅模型**transformer**,在2017年发布，但就今天来说产生的影响在各个领域包括NLP、CV这些都是巨大的！ Paper《[Attention Is All You Need](https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf)》,作者是在机器翻译这个 ......
Swin Transformer结构梳理
[TOC] > Swim Transformer是特为视觉领域设计的一种分层Transformer结构。Swin Transformer的两大特性是滑动窗口和层级式结构。 1.滑动窗口使相邻的窗口之间进行交互，从而达到全局建模的能力。 2.层级式结构的好处在于不仅灵活的提供各种尺度的信息，同时还因为 ......
Shell | Transformer-xl代码的shell代码实现
**实现网址：**https://github.com/kimiyoung/transformer-xl/tree/master/pytorch Settings for em4:Supported ports: [ TP ]Supported link modes: 10baseT/Half 10baseT/Full100baseT/Half 100baseT ......
Transforms的使用
# 一、Transforms的结构及用法 - 导入transforms ```python from torchvision import transforms ``` - 作用：图片输入transforms后，可以得到一些预期的变换 ## 1. Transforms的python用法 ### 写在 ......
我用numpy实现了VIT，手写vision transformer, 可在树莓派上运行，在hugging face上训练模型保存参数成numpy格式，纯numpy实现
先复制一点知乎上的内容 按照上面的流程图，一个ViT block可以分为以下几个步骤 (1) patch embedding：例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch，patch大小为16x16，则每张图像会生成224x224/16x16=196个patch，即输入序列长度为 ......
frida hook工具使用——用于os api注入分析还是不错的
准备： pip install frida pip install frida-tools 开始： 1、创建child-gating1.py import os import threading from frida_tools.application import Reactor import f ......
transformer
arXiv:1706.03762 # 1. 问题提出 全连接神经网络（FCN），可以很好的处理输入为1个向量（特征向量）的情况，但是如果输入是一组向量，FCN处理起来不太方便 以词性标记的问题为例 对于处于同一个句子中的相同的2个单词`saw`，词性不同，前者为动词（V），后者为名词（N） 如果尝试 ......
Transformer学习笔记
[09 Transformer 之什么是注意力机制（Attention）@水导](https://www.bilibili.com/video/BV1QW4y167iq) [ELMo原理解析及简单上手使用@知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/51679783) ELMo ......
【论文阅读】CrossViT：Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：23.7.10 > - ⏰最近更新时间：23.7.10 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有 ......