transformer decoder还是
打卡 c语言趣味编程 打鱼还是晒网
中国有句俗语叫“三天打鱼两天晒网”。某人从1990年1月1日起开始“三天打鱼两天晒网”，问这个人在以后的以后的某一天中是打鱼还是晒网。 设计思路：1、定义一个函数，该函数接收两个参数：一个是起始日期，另一个是未来的某一天。 2、计算起始日期和未来的某一天之间相隔的天数。 3、计算从起始日期到未来某一 ......
Customising claims transformation in ASP.NET Core Identity
I’ve been testing out the new version of ASP.NET Identity and had the need to include additional claims in the ClaimIdentity generated when a user is ......
Transformers回顾 ：从BERT到GPT4
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一，由于神经网络的发展，曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成，人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理 ......
Transformer 估算 101
Transformer 估算 101 本文主要介绍用于估算 transformer 类模型计算量需求和内存需求的相关数学方法。 引言 其实，很多有关 transformer 语言模型的一些基本且重要的信息都可以用很简单的方法估算出来。不幸的是，这些公式在 NLP 社区中鲜为人知。本文的目的是总结这些 ......
（转载）jlink降低版本后下载窗还是以前的版本解决方法
https://blog.csdn.net/qq_44419932/article/details/119764776 前段时间因为Jlink驱动版本级别太高了老是在Jlink调试界面报错，如下图所示： 通过各种文章的查找可以判定是J-link驱动版本过高，通过降低J-link驱动版本就好了，但是！ ......
ETL--Extract-Transform-Load
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程， ......
现代计算机图形学——P4. Transformation 3D
P4. Transformation Cont. （上节课补充） ———————————————————————————————————————————————————————————————— 今天的内容： ————————————————————————————————————————————— ......
Ubuntu 下判断 cmake 用的 gcc 还是 g++，如何切换版本
> 1 / 1 > > Ubuntu 下怎么知道 cmake 用的 gcc 还是 g++ 1 / 1 在Ubuntu上，可以通过`cmake`命令行选项`-DCMAKE_CXX_COMPILER`来指定C++编译器，而默认情况下，`cmake`将使用系统的默认编译器。 要查看`cmake`使用的默认 ......
kettle从入门到精通 第十七课 kettle Transformation executor
Transformation executor步骤是一个流程控件，和映射控件类似却又不一样。 1、子转换需要配合使用从结果获取记录和复制记录到结果两个步骤，而子映射需要配合映射输入规范和映射输出规范使用。 如下子转换实现的功能是计算x+y的值 2、从结果获取记录 1）步骤名称：自定义 2）字段：设置 ......
[MRCTF2020]Transform 1
#查壳： ###64位，先看看运行有问题吗： ####任意输入给你弹了一个wrong ###进IDA看看： ####解释：输入一个字符串，要满足字符串的长度为33，不然就报错。接下来是在输入的字符串中拿出特定的字符，进行异或后得到一个新的字符串，最后与特定的字符串对比。 ####这样看来，我们先看要 ......
邰晓梅-海盗派测试分析是底层逻辑理论还是纸上谈兵？
从事软件测试有5年了，虽然本硕的专业和软件关系不大，但是我也算是个干一行爱一行的人，工作中不断学习，加强自己的技能。学到了，感悟到了很多。 最近一两年越发的发现，身边软件测试的人大都是转专业过来的，有少量的同学按照自己的理解去做测试用例设计。这导致了每个人的设计方案差别很大，如果一个团队中对同一个产 ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......
现在路由器32位多还是64位多?
现在路由器32位多还是64位多? 现在路由器32位多还是64位多? 现在路由器32位多还是64位多? 现在路由器32位多还是64位多? 现在路由器32位多还是64位多? 现在路由器32位多还是64位多? 现在路由器32位多还是64位多? ......
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb0 in position 2198: invalid start byte
这个错误通常出现在使用 utf-8 编码解码包含非法字节（invalid byte sequence）的字符串时。 在 utf-8 编码中，每个字符的编码用一个或多个字节表示，如果字节序列不符合 utf-8 编码规则，则会引发 UnicodeDecodeError 异常。 要解决这个问题，可以尝试使 ......
2023AAAI_Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method(LLformer)
一. motivition 1. 之前的数据集分辨率较低 二. contribution 1. 提出两个超高清数据集UHD-4k和UHD-8k 2. 网络结构LLFormer(网络结构类似2022CVPR_Restormer: Effificient Transformer forHigh-Reso ......
Transformer学习
Transformer学习 此帖用于整理回顾自己学transformer的一些问题和知识 极好的博客和资料： Transformer 模型详解-CSDN博客：原理讲的很清楚 举个例子讲下transformer的输入输出细节及其他 - 知乎 (zhihu.com)：讲的是输入输出的细节 Transfo ......
机器学习预测给定生物DNA序列是编码序列还是非编码序列
在生物学中，DNA序列通常指非编码序列，因为DNA是生物体内存储基因信息的一种生物大分子，具有一定的生物学特性和结构。然而，基于DNA序列的机器学习预测可以包括编码和非编码序列的任务。以下是一些基于DNA序列的机器学习应用： 应用于非编码DNA序列的机器学习模型： 基因预测：使用机器学习算法预测非编 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（四）Transforms 的使用
transforms 在工具包 torchvision下，用来对图像进行预处理：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度/饱和度/对比度变换等。 transforms 本质就是一个python文件，相当于一个工具箱，里面包含诸如 Resize ......
[Prompt] Transforming
Transforming In this notebook, we will explore how to use Large Language Models for text transformation tasks such as language translation, spelling a ......
公众号还是博客？
好久没编程，最近得闲又写着玩，不可避免网上搜索答案，发现中文互联网真的是越来越玩完了。这个观点，也是受马督工的影响，和过去相比，中文互联网上，真正有价值的东西，越来越少。占据内容大头的，是长视频、短视频，我也是b站，腾讯视频的深度用户，一不小心就刷几个小时，但不得不承认，基本上都是浪费时间。其次的， ......
李宏毅transformer笔记
首先这里解决的问题是Seq2Seq 列出各种场景，语音识别，机器翻译，chatbot 当前现在NLP模型之所以这么重要，在于他的通用能力，很多场景都可以转换成Seq2Seq summary，情感分析啊，只要你能通过QA和机器交互的场景都可以是Seq2Seq 这里的例子，语法树解析，多元分类，甚至是对 ......
An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale
模型如下图所示: 将H×W×C的图像reshape成了N×(P2×C),其中(H,W)是图像的原始分辨率,C是通道数,(P,P)是每个图像块的分辨率,N=H×W/P2为图像块的数量,将一个图像块使用可学习的线性层映射到维度为D的隐藏向量,如式(1)所示,线性映射的输出称为patch embeddin ......
【阅读】Transformer
参考 Attention Is All You Need A General Survey on Attention Mechanisms in Deep Learning 注意力足矣（Attention Is All You Need） 一般注意力模型 这个模型接受一个输入，执行指定的任务，然后产 ......
Transformers 发展一览
动动发财的小手，点个赞吧！ Transformers 研究概览 1. 介绍 近年来，深度学习的研究步伐显着加快，因此越来越难以跟上所有最新发展。尽管如此，有一个特定的研究方向因其在自然语言处理、计算机视觉和音频处理等多个领域取得的成功而备受关注。这在很大程度上归功于其高度适应性的架构。该模型称为 T ......
论文阅读笔记《Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于IROS 2020(CCF C) 模拟中机器人学习的随机接地动作转换 Desai S, Karnan H, Hanna J P, et al. ......
论文阅读笔记《Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于AAAI 2017 仿真机器人学习中的接地动作变换 Hanna J, Stone P. Grounded action transformation for robo ......