transformer decoder还是

ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......

https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中，我们介绍过VIT（Vision Transformer） ，它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上，取得了比肩ResNet的效果，成功证明了Transf ......

CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......

这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题，其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多，比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现，垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......

最近OpenAI发生了一件大事，创始人山姆·奥特曼被董事会开除了，这在AI界引起了轩然大波。 事件经过 我们先来捋一下事件经过，时间以美国旧金山当地时间为准。 11月17日 11月17日12点（北京时间11月18日4点）在OpenAI的视频会议上，OpenAI CEO山姆·奥特曼被罢免，同样被扫地出 ......

前言 在C#中，var关键字是用来声明变量类型的，它是C# 3.0推出的新特征，它允许编译器根据初始化表达式推断变量类型，有点跟javascript类似，而javascript中的var是弱类型。它让C#变量声明更加简洁，但也导致了一些关于C#是强类型还是弱类型的争论。 解析 在传统意义上，强类型语 ......

安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......

在大数据开发领域，Java和Python都是备受青睐的编程语言。它们分别具有各自独特的特点和优势，在大数据处理方面也有不同的应用场景。 以下是对Java和Python在大数据开发中的应用、优势以及学习建议的详细描述。 Java在大数据开发中的应用和优势 1. 应用场景 Hadoop生态圈: Java ......

首先第一步就是不要跑到官网里边去按照官网给的提示去下载！！不要不要不要！也不要去什么用清华镜像源啥的，因为根本找不到，很折腾！ 直接在这个网站download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html里边找你想要下载的torch1.0.0版本以及torchvis ......

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......

一、什么是弱类型？ 变量可以被赋予（被重新赋予）任何类型的值。 如JavaScript中 let foo = 42; // foo 现在是一个数值 foo = "bar"; // foo 现在是一个字符串 foo = true; // foo 现在是一个布尔值 二、C#中的var可以被重新赋予任何类 ......

在Django的信号处理器中，你可以使用一些方法来确定信号是关于新增（create）、修改（update）还是删除（delete）的。这通常涉及到检查 created 和 instance 参数的值。 以下是一个例子，展示了如何在信号处理器中判断是新增、修改还是删除： from django.db. ......

这个函数是用来控制shader面板中的tilling和offset的，本质为 uv * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw; 但是使用TRANSFORM_TEX时需要注意的是，函数内部似乎没有封装完整，假如有类似于 TRANSFORM_TEX(uv + 20, _Main ......

直接在代码第一行写下这段代码 # -*- coding: utf-8 -*- 为什么这个有注释符号还是可以起作用？ 在 Python 中，`# -*- coding: utf-8 -*-` 这行代码并不是注释，而是一个特殊的声明，称为“编码声明”（encoding declaration）。它告诉 ......

10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng  ......

执行以下程序，输出结果为（） function Father(age){ this.age = age } function Son(age){ Father.call(this); } Son.prototype = Father.prototype; Father.prototype.getAg ......

前言 近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq，大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理，也打 ......

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在ARC（自动引用计数）下，IBOutlets 应该是强引用（strong）还是弱引用（weak）？ 我正在使用 ARC（自动引用计数）专门为 iOS 5 进行开发。在这种情况下，指向 UIView（及其子类）的 IBOutlet 应 ......

前言 本篇文章有些与众不同，由于我自己手头有些关于这个主题的个人经验，受其启发写出此文。虽然SpringBoot和Node.js服务于很不一样的场景，但是这两个框架共性惊人。其实每种语言都有不计其数的框架，但仅仅一部分是真正卓越的。如果咱们想，你和我也能创造我们自己的框架，并面向公众发布。然而，它们 ......

解决办法： 修改文件名称，再重新提交，再改回来就可以了。 原因分析： 母鸡啊 ......

Part 1 在看《汇编语言》的时候，书上写了差不多这样意思的一段话（我用自己的话概述一下）： 当指令使用了寄存器AL或者AH，这条指令会认为AL和AH是两个不相关的寄存器，此时AL是作为一个独立的八位寄存器。不要错误地认为，诸如add al,85H add al,93H的指令产生的进位会存储在AH ......

前言： 对于多态的一些概念存在模糊，于是这次来挑一下特别容易误解的点。 正文： 向下转型（downcasting）是将父类的引用转换为子类的引用。例如，如果User2继承自Object，你可以这样做： Object obj = new User2(); // 这是向上转型 User2 user2 = ......

前言： 对于多态的一些概念存在模糊，于是这次来挑一下特别容易误解的点。 正文： 在Java中，向上转型（upcasting）是将子类的对象引用赋给父类的引用。例如，如果User2继承自Object，那么你可以这样做： User2 user2 = new User2(); Object obj = u ......

https://www.cnblogs.com/Magiclala/p/17812328.html 进行编码str.encode("编码") 进行解码bytes.decode("编码") s = "周杰伦" bs1 = s.encode("gbk") # b'xxxx' bytes类型 bs2 = ......

https://arxiv.org/pdf/2304.13712.pdf 这篇论文中有个现代大型语言模型（LLM）的演变树，可以看出：同一分支上的模型关系更为紧密。 图说明： 基于 Transformer 模型以非灰色显示： decoder-only 模型在蓝色分支， encoder-only 模型 ......

Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence:2022 背景: 该论文结合了SuperGlue和CATs，将里面所有手工制作的部分都代替了。将CATs引入该模型，用Transformer取代手工制作的成本聚合方法，用于具有自 ......

本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述，以助于读者进行方案选择。 目前，量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行大模型推理 对量化模型进行适配器微调 到目前为止，transformers 已经集成并 原生 支持了 bitsandbytes 和 aut ......

(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......

Service Mesh是一种现代的微服务架构解决方案，提供了服务发现、智能路由、安全认证等一系列功能。它与Kubernetes结合使用，可以帮助企业构建可靠、弹性和可观察的应用程序。本文总结了Service Mesh的演进历程和主要功能，介绍了流行的产品如Istio、Envoy和Linkerd等。 ......

Prompt 对知识体系、认知演化和应用生态的深度影响,将引领我们进入一个崭新的GPT时代。Prompt 驱动 ChatGPT 完成从“懵懂”到“开窍”的认知飞跃,让它明确自己的定位和责任。 ......