transformer decoder还是
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 ......
python json.dump 将字典写文件json文件后多了一个花括号"}",读取时报错：json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line
我的字典格式： import json d = {'Demo': {'Total_Result': 'Pass', 'info': {'test3': 'Pass'}}, '10.0.0.111': {'Total_Result': 'Pass', 'info': {'test_double_dis ......
面试官：MySQL 到底是 join 性能好，还是 in 一下更快呢？被问懵逼了…
来源：https://juejin.cn/post/7169567387527282701 先总结： 数据量小的时候，用join更划算 数据量大的时候，join的成本更高，但相对来说join的速度会更快 数据量过大的时候，in的数据量过多，会有无法执行SQL的问题，待解决 事情是这样的，去年入职的新 ......
【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） ......
Unity3D 通过transform实现人物移动还是velocity详解
Unity3D是一款非常流行的游戏引擎，它提供了多种方式来实现游戏中的人物移动。其中，最常用的两种方法是通过transform组件和通过velocity属性来实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发的技术大佬，欢迎你来交流学习。 通过tr ......
CentOS 适合 Debian Package 还是 RPM Package
CentOS 使用的是 RPM（Red Hat Package Manager）包管理系统，而 Debian 系统使用的是 dpkg（Debian Package）包管理系统。因此，CentOS 适合使用 RPM Package。 如果您在 CentOS 上安装软件，通常会使用 yum 命令（或者在 ......
kettle从入门到精通 第二十六课 再谈 kettle Transformation executor
1、前面文章有学习过Transformation executor ，但后来测试kettle性能的时候遇到了很大的问题，此步骤的处理性能太慢，导致内存溢出等问题。所以再次一起学习下此步骤的用法。 2、 如下图中rds-sametable-同步逻辑处理使用的是Transformation execut ......
初中英语优秀范文100篇-037Books or TV?-书还是电视
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW037 记忆树 1 Books or TV? I prefer books because books have many advantages over TV. 翻译 书籍还是电视？我更喜欢书籍，因为相比电视，书籍有许多优势 简化记忆 喜欢 句子结构 1"B ......
初中英语优秀范文100篇-036Eating out or Dining at Home-出去吃还是在家吃
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW036 记忆树 1 Eating out is very convenient because no one has to cook. 翻译 外出就餐非常方便，因为没有人需要做饭。 简化记忆 方便 句子结构 1"Eating out"：这是一个动名词短语，用来 ......
transformer 预测 ENSO
第一篇《A self-attention–based neural network for threedimensional multivariate modeling and its skillful ENSO predictions 》 发表在Sci Adv. 张荣华 起名3D-Geoforme ......
如何用命令判断光模块是多模还是单模？
如何用命令判断光模块是多模还是单模？ 命令： hauwei : display transceiver interface {linterface-type interface-number} verbose h3c: display transceiver interface {linterfac ......
PHP是多进程还是多线程
一、什么是进程 进程是程序执行是的一个实例，进程能够分配给cpu和内存等资源。进程一般包括指令集和系统资源，其中指令集就是你的代码，系统资源就是指cpu、内存以及I/O等。 二、什么是线程 线程是进程的一个执行流，线程不能分配系统资源，它是进程的一部分，比进程更小的独立运行的单位。 进程有两个特性： ......
2023-12-21 闲话 突然又觉得自己还是很 promising 的
这周噩梦般的前四天终于过去了啊。 今天做 C++ 大作业 presentation 的时候表现得像个傻子。现在想想当时就是觉得这一个教室的人反正也没有在乎的，我想怎么做就能怎么做。后来想了想这个 presentation 就是我给自己的一个总结、给自己一个交代。看 pre 的人不需要懂，懂不了也得先 ......
vue3--h5页面中判断在支付宝环境还是微信环境
支付宝： navigator.userAgent.indexOf('AliApp') > -1 环境变量： navigator.userAgent "Mozilla/5.0......AlipayDefined(nt:WIFI,ws:320|504|2.0) AliApp(AP/9.6.0.0000 ......
怎么区分poe供电还是非poe供电
PoE（Power over Ethernet）供电是一种通过以太网电缆同时传输数据和电力的技术。它使得网络设备可以通过以太网线进行供电，而无需额外的电源线。然而，并非所有的网络设备都支持PoE供电，因此了解如何区分PoE供电和非PoE供电的设备是非常重要的。 首先，我们需要了解PoE供电和非PoE ......
可视化学习：CSS transform与仿射变换
在几年前，我就在一些博客中看到关于CSS中transform的分析，讲到它与线性代数中矩阵的关系，但当时由于使用transform比较少，再加上我毕竟是个数学学渣，对数学有点畏难心理，就有点看不下去，所以只是随便扫了两眼，就没有再继续了解了。现在在学习可视化，又遇到了这个点，又说到这是可视化的基础知... ......
transformer总体架构
transformer总体架构 目录transformer总体架构循环神经网络总体架构EncoderDecoder输入输出层模型输入位置编码模型输出自注意力机制关于QKV的理解Q, K, V 及注意力计算多头注意力机制多头注意力机制作用Feed Forward 层参考资料 论文地址：Attentio ......
transformer补充细节
transformer补充细节 目录transformer补充细节注意力机制细节为什么对点积注意力进行缩放多头带来的好处数据流训练时数据流推理时数据流解码器中注意力的不同带掩码的注意力机制位置编码整型数值标记[0,1]范围标记位置二进制标记周期函数标识用sin和cos交替来表示位置训练测试细节参考资 ......
不要管是甲流还是支原体，教你第一时间用中成药把症状给它灭了
转载自公众号：丹清中医 你要知道，这大冬天里，突发不适的疾病大部分都是外感疾病；无论是甲流、支原体还是 “三阳四阳”，都属于呼吸系统的问题，呼吸系统为肺所主，而肺在五脏最上部，所以，兵贵神速、亡羊补牢，治疗的时候最讲究的就是一个“快”字。 我今天明确的告诉各位，近期一旦有不适症状，为了争取治疗时间， ......
decode的输入为0比有输入更有效
为什么注释掉的效果更好，它的输入是0啊 # class Decoder(nn.Module): # def __init__(self, hidden_size, output_size): # super(Decoder, self).__init__() # self.lstm = nn.LST ......
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
【行行AI直播】前阿里巴巴高级专家杨剑：AI与自媒体结合，是助力还是威胁
当今数字时代，自媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要渠道。随着AI技术的快速发展，它正在为自媒体带来无限的创新和变革。AI在自媒体领域的应用正在推动内容创作、用户互动和商业模式的进一步发展。然而，对于自媒体领域来说，AI的加入到底是助力还是威胁呢？ 为此，行行AI人才特邀前阿里巴巴高级专家，前英雄 ......
Vision Transformer with Super Token Sampling
Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Bottleneck Transformers for Visual Recognition
Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers * Authors: [[Bowen Zhang]], [[Zhi Tian]], [[Quan Tang]], [[Xiangxiang Chu]], [[Xiaolin We ......
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] ......