transformer decoder还是
编码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
亿级 GPS 数据处理用 NoSQL、MySQL 还是 HBase？数据库选型看这里
在车联网场景下，GPS 产生的时序数据量级通常都达到了亿级，高效写入、存储和快速查询是最基本的数据处理要求，但在具体实践上这却不是一件容易实现的事情。最近某企业就遇到了这样一个问题：服务端接收存储 GPS 相关数据，按 1 次/30 秒的上传频率，一天的数据条数估计在 1.2 亿条，其想要实现后台的 ......
transformer预测ENSO(Sci.Adv.,2023-3-8)
预测对象：三维海洋上层温度异常、风应力异常 预测期：18个月 特点：由于考虑了风，所以一定程度上认为耦合了海气动力学 变量：该模型考虑了三个变量，径向/纬向风应力，以及上层海洋温度（共七层，5，20，40，60，90，120，150） 参数设置：全部变量叠加到一起是九层，一起输入模型。每一层是以ch ......
Transformer结构及其应用详解——GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2
前言 本文首先详细介绍Transformer的基本结构，然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接，看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢 ......
02.transformer
transformer--seq2seq transformer说白了就是一个sequence-to-sequence的模型，输入一个sequence，输出一个sequence，并且由机器自己决定要输出的长度是多少，比如语音辨识、机器翻译、语音翻译等任务，输出的sequence都是由机器自己决定。 ......
大模型核心技术原理: Transformer架构详解
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transforme ......
京东太狠：100W数据去重，用distinct还是group by，说说理由？
文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！[**疯狂创客圈总目录 博客园版**](https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/9904544.html) 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :[**《尼恩Java面试宝典》**](https://www. ......
Incrementer：Transformer for Class-Incremental Semantic Segmentation with Knowledge Distillation Focusing on Old Class论文阅读笔记
## 摘要 目前已有的连续语义分割方法通常基于卷积神经网络，需要添加额外的卷积层来分辨新类别，且在蒸馏特征时没有对属于旧类别/新类别的区域加以区分。为此，作者提出了基于Transformer的网络incrementer，在学习新类别时只需要往decoder中加入对应的token。同时，作者还提出了对 ......
Hugging News #0602: Transformers Agents 介绍、大语言模型排行榜发布！
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 ### Tr ......
opencv判断点在轮廓内还是轮廓外
import cv2 mask = cv2.imread(r"2.png", 0) mask[mask > 100] = 255 mask[mask != 255] = 0 cnts, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPRO ......
transformers入门使用
# transformers入门使用 HuggingFace是一个开源社区，它提供了先进的NLP模型，数据集，以及其他工具。 模型：https://huggingface.co/models 数据集：https://huggingface.co/datasets 主要的模型 - 自然回归： `GPT ......
【CentOs】虚拟机中磁盘分为单个文件还是多个文件的优缺点
单个文件的优点： 管理简单：只有一个文件需要管理和备份，不容易出错。 性能高：由于虚拟机磁盘文件是连续的，所以读写性能更高。 安全性高：单个文件更容易加密和保护。 单个文件的缺点： 大小限制：单个文件有大小限制，当文件过大时，可能会出现性能问题。 扩展困难：当需要扩展虚拟机磁盘时，需要将整个文件进行 ......
可执行文件的内存模型，变量的值是放在栈上还是放在堆上
作者：@古明地盆喜欢这篇文章的话，就点个关注吧，或者关注一下我的公众号也可以，会持续分享高质量Python文章，以及其它相关内容。：点击查看公众号 楔子 作为开发者，我们一辈子会经历很多工具、框架和语言，但是这些东西无论怎么变，底层逻辑都是不变的。所以今天我们就回头重新思考编程中那些耳熟能详却又似懂 ......
验证apk的签名方式v1还是v2
验证一个APK的签名方式要借助安装的SDK里面的工具 进入SDK/build-tools/30.0.3目录（或者其他的版本），该目录下有 apksigner.bar脚步，通过这个工具可以来查看apk的签名方式 开启cmd进入到目录 使用命令： apksigner verify -v apk所在的路径 ......
团队目标是“摆设”，还是大家愿意为之奋斗的理想？
定目标是工作中必不可少的管理方式，它能够清晰的展示我们未来想要实现的成果。但是，团队目标一定会是每一个人都愿意为之奋斗的吗？它会不会成为少数几个人甚至只是领导的目标？ 点击免费领取绩效考核模版等资料 一个不被团队成员认可的目标，即使它在振奋人心，也很难激发大家。所以，如何定一个大家愿意为之奋斗的目标 ......
编码器-解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
## $$ mybatis 还是 ibatis
http://ibatis.apache.org/docs/dotnet/datamapper/index.html #value# 和 $value$ 是 ibatis 的用法 #{value} 和 ${value} 是 mybatis 的用法 Example 3.59. A dynamic el ......
背景 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
```bash !pip install transformers==4.2.1 !pip install sentencepiece==0.1.95 ``` Vaswani 等人在其名作 [Attention is all you need](https://arxiv.org/abs/1706. ......
我们的智能化应用是需要自动驾驶(Autopilot)还是副驾驶(Copilot)
自动驾驶Autopilot 是一个知识密集且科技含量很高的技术，不基于点什么很难把它讲的相对清楚。副驾驶 Copilot 是一种由 AI 提供支持的数字助理，旨在为用户提供针对一系列任务和活动的个性化协助。自微软发布 Microsoft 365 Copilot 以来，Copilot 这个词便被各界人 ......
RWKV – transformer 与 RNN 的强强联合
在 NLP (Natural Language Processing, 自然语言处理) 领域，ChatGPT 和其他的聊天机器人应用引起了极大的关注。每个社区为构建自己的应用，也都在持续地寻求强大、可靠的开源模型。自 Vaswani 等人于 2017 年首次提出 [Attention Is All ......
redis是单线程还是多线程？为什么redis那么快？
redis是单线程的。 官方表示，Redis是基于内存操作，CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用单线程了! Redis 为什么单线程还这么快 ? 1、误区1:高性能的服务器一定是多线程的 ?2、误区2:多线程一定比单线程效率高？ ......
vue3 整数还是显示整数，有小数的保留两位小数显示，写一个指令
1、新建number-format.ts import { Directive, DirectiveBinding } from "vue"; const numberFormat: Directive = { mounted(el, binding: DirectiveBinding) { con ......
vue3 整数还是显示整数，有小数的保留两位小数显示，并显示千分符，写一个指令
1、新建 number-thousander-format.ts import { Directive, DirectiveBinding } from "vue"; const numberThousanderFormat: Directive = { mounted(el, binding: D ......
查看tomcat版本信息（32位还是64位）
1、打开dos命令（windows键+r，输入cmd）2、进入tomcat的bin目录，例如 cd F:\tools\apache-tomcat-8.5.37\bin，再输入f: 回车3、输入catalina version 回车4、完成。信息如下：architecture的后面，x86就是32位， ......
json_decode的用法
## 正常使用 ``` $arr = json_decode('{"name":"tom","age":10}', true); var_dump($arr); ``` 上面代码会输出数组 ## 错误的json格式怎么输出 ``` $arr = json_decode("name", true); ......
比Transformer快4成！Meta发布全新Megabyte模型，解决算力损耗硬伤
前言 本文介绍了vanilla KD方法，它在ImageNet数据集上刷新了多个模型的精度记录。 本文转载自新智元 作者 | Joey 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 ......
前端JS的面向对象写法还是挺好玩的—class继承、实现
class FormDataDTO1 { id; name; sex; remark; } class FormDataDTO2 extends FormDataDTO1 { age; address; } const formData1 = new FormDataDTO1(); const fo ......
2023-05-30 前端通过node获取七牛云的token（token最好还是在后端返回，前端获取token会暴露密钥）
const fs = require('fs'); const qiniu = require('qiniu'); var accessKey = '你的accessKey'; var secretKey = '你的secretKey'; var mac = new qiniu.auth.diges ......
5年测试工程师经历，下一步转开发还是继续测试？
测试五年，没有积累编程脚本能力和自动化经验，找工作时都要求语言能力，自动化框架。
感觉开发同事积累的经历容易找工作。
下一步，想办法转开发岗还是继续测试？？？
正常情况下，有了四年的测试工程师经历，应该可以达到中级测试工程师的水平了。作为一个初中级测试工程师下一步是转开发还是继续做测试，个人建议是做... ......
在C++中，传值还是传引用？
情况一：需要修改原对象 需要修改原对象的情况，必须要传引用。这种情况没什么要说的。 情况二：不需要修改原对象 对于内置类型（整数、浮点数、字符类型等），传值效率更高。主要有三点原因： 内存开销更小。由于内置类型普遍小于8byte，因此内存占用和拷贝开销均较小。 局部性更好。传值时，函数会在栈上为参数 ......