transformer decoder还是

大语言模型里的Transformer还可以这么用?

前言 自 LLM 诞生以来,我们见到了很多把 LLM 接到 Vision Backbone 后面的算法,那么有两个自然的问题:(1)LLM 的 Transformer 是否可以直接处理视觉 Token?(2)LLM 的 Transformer 是否可以提升处理视觉 Token 的 Performan ......
Transformer 模型 语言

《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》阅读笔记

论文标题 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》 Swin 这个词貌似来自后面的 Shifted Windows Shifted Windows:移动窗口 Hierarchical:分层 作者 ......

SyntaxError: Non-ASCII character 与 Cannot decode using encoding "ascii" 错误解决

转载请注明出处: python调试时遇到的两个相同的编码错误进行总结: 1.错误:Cannot decode using encoding "ascii", unexpected byte at position 具体 错误信息如下: 2.错误:SyntaxError: Non-ASCII char ......

DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」,但有人投来质疑

前言 难道 Transformer 注定无法解决「训练数据」之外的新问题? 本文转载自机器之心 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技术指南】CV全栈指 ......
Transformer DeepMind 数据

判断点在直线的左侧还是右侧

判断点C(x,y)在点A(x1,y1)、B(x2,y2)的左侧还是右侧,这里选取了两种方法,一是行列式方法,求行列式D= |1, x1, y1| |1, x2, y2| |1, x, y | 二是利用利用向量的叉积M=AC×AB 向量 AC = (x-x1,y-y1) 向量 AB = (x2 -x1 ......
右侧 直线 还是

微服务架构:软件开发的革命还是短暂潮流?

本文介绍了微服务架构的特点和优势,以及微服务面临的问题,特别是网络通信方面的挑战。为了解决这些问题,引入了服务注册/发现、路由、流量转移、弹性能力、安全和可观测性等管理和控制网络通信的方法和策略。接下来的章节将深入探讨服务网格如何解决这些问题。 ......
架构 软件开发 潮流 还是 软件

ART还是Dalvik虚拟的原理是什么,跟安卓运行APK有啥关系

ART(Android Runtime)和Dalvik都是Android操作系统中的应用程序运行环境。它们都是虚拟机,用于在Android设备上执行应用程序代码。APK(Android Package)是Android应用程序的打包格式,包含了应用程序的所有文件,包括应用程序代码、资源和元数据。 D ......
原理 还是 Dalvik ART APK

现在的安卓12或者是安卓13用的是什么虚拟机ART还是Dalvik?举个比喻

Android 5.0(Lollipop)及以后的版本使用的是ART(Android Runtime)虚拟机,而不是早期版本中使用的Dalvik虚拟机。从Android 4.4(KitKat)开始,ART就作为一个实验性的特性出现,并在随后的版本中取代了Dalvik。 要用一个生活中的例子来比喻的话 ......
还是 Dalvik ART

MySQL到底是 join 性能好,还是in一下更快呢?

事情是这样的,去年入职的新公司,之后在代码review的时候被提出说,不要写join,join耗性能还是慢来着,当时也是真的没有多想,那就写in好了,最近发现in的数据量过大的时候会导致sql慢,甚至sql太长,直接报错了。这次来浅究一下,到底是in好还是join好,仅目前认知探寻,有不对之处欢迎指 ......
更快 性能 还是 MySQL join

nginx文件服务器根据文件类型判断预览还是下载

location /file { charset utf-8; alias /usr/share/nginx/html/files; autoindex off; autoindex_exact_size off; autoindex_localtime on; add_header 'Access ......
文件 类型 服务器 还是 nginx

一个优秀的研究生是靠老板还是靠自学呢?

![img](https://img2023.cnblogs.com/blog/1943846/202311/1943846-20231108224759002-422507325.jpg) ![img](https://img2023.cnblogs.com/blog/1943846/202311... ......
研究生 老板 还是

重新审视Transformer:倒置更有效,真实世界预测的新SOTA出现了

前言 反转Transformer,变成iTransformer。 本文转载自机器之心 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技术指南】CV全栈指导班、基础 ......
Transformer 世界 SOTA

生成了文件却还是报错 *** Error: CreateProcess failed, Command: 'scissor "..\OBJ\Acquire.bin" k'

生成文件后提示报错:*** Error: CreateProcess failed, Command: 'scissor "..\OBJ\Acquire.bin" k' 解决办法:去掉Run #2前的勾,或者勾选紫色箭头部分。 ......
quot CreateProcess Command Acquire scissor

JS处理html的编码(encode)与解码(decode)

文章目录 一、用浏览器内部转换器实现转换 二、用正则表达式进行转换 三、完整HtmlUtil工具类 一、用浏览器内部转换器实现转换 代码: var HtmlUtil = { // 1.用浏览器内部转换器实现html编码 htmlEncode: function(html) { // 创建一个元素容器 ......
编码 encode decode html

大模型时代,程序员的工作还是“写程序”?

过去,作为一名程序员的职责非常明确,具备对计算机和软件基本原理的掌握,至少掌握一门编程语言,了解若干流行的框架,编写和调试代码,确保应用程序正常运行,你就可以称为一名合格的程序员了。 然而,真正专业的“程序员”并不仅仅局限于这一点。 由于软件的长期维护特性和天生的复杂性,编写高效、高质量且易于长期维 ......
程序 程序员 模型 还是 时代

Word还是markdown?

Word还是markdown? 使用markdown有四五年时间了,有欣喜,也有很过困扰。在这欣喜和困扰之后,我更不知道如何正确的使用markdown了 一、我的身份和使用场景 多年程序猿转产品两年多,18年开始接触markdown,凭着程序猿的学习干劲,markdown还不是轻轻松松拿下。在后续的 ......
markdown 还是 Word

2023CVPR_Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring

一. Motivation 1. Transformer在解决全局表现很好,但是复杂度很高,主要体现在QK的乘积: (We note that the scaled dot-product attention computation is actually to estimate the corre ......

Thinkphp5判断是否使用手机访问,TP5如何区分PC端还是手机端访问?

判断用户是否使用手机端访问,这个是我们做web研发时经常遇到的一个功能点。 一个很简单的功能点,解决方案也有很多种,比如使用原生PHP通过分析UA来判断。 但如果你的后端用的是ThinkPHP5框架的话,解决这个功能点就更简单了,因为TP5的源码中已经封装好了,我们可以直接使用。 1 2 3 4 5 ......
手机 Thinkphp5 Thinkphp 还是 TP5

2023-8-24 Pyramid Vision Transformer 2023人工智能大会青年科学家论坛

Pyramid Vision Transformer | 2023人工智能大会青年科学家论坛 王文海 香港中文大学 首次将多层次金字塔结构引入视觉变化网络 研究动机 | 方法 | 感受野,模型权重->表征能力 | 结构输出->适用面 | | | | | | CNN | 局部固定 | 金字塔多尺度 | ......

python中参数传递是值传递还是引用传递

一,值传递和引用传递的区别是什么 值传递和引用传递在内存空间上的主要区别在于参数的存储方式。 值传递(Pass by value)在函数调用时,会创建一个新的内存空间来存储传递的参数值。也就是说,在函数内部对参数的任何修改都仅限于这个新的内存空间,不会影响到原始参数的内存空间。当函数返回时,这个新的 ......
参数 还是 python

《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》阅读笔记

论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了,“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE:说明适合大规模的图片识别,也许小规模的不好使 ......
IMAGE TRANSFORMERS RECOGNITION 笔记 16X16

PAM咨询——还是得靠自己

%定义参数 M = 2; %定义为M元调制 Rs = 1000; % 定义波特率 Rb = Rs*log2(M); %计算比特率 Ts = 1/Rs; %计算符号发送间隔 sample_rate = 100*Rs; % 采样率 EbN0 =0:15;%传送每个比特所用能量平均值/噪声单边功率谱密度( ......
还是 PAM

gitlab服务器-最后还是删除了

在自己的服务器上搭建了一个gitlab服务,发现这玩意太耗资源,还是删除了吧,用免费的github或gitee吧。 https://blog.csdn.net/weixin_48227918/article/details/131749359?ops_request_misc=%257B%2522r ......
服务器 还是 gitlab

聊聊Transform模型

摘自《BERT基础教程:Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务,比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而,它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题,一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后,Transforme ......
Transform 模型

我应该使用REST资源的单数还是复数命名约定?

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=我应该使用REST资源的单数还是复数命名约定? 一些RESTful服务使用不同的资源URI进行更新/获取/删除和创建。例如: 创建 - 在某些地方使用/resources(复数)与POST方法,而在其他地方使用/resource(单数 ......
单数 复数 还是 资源 REST

查询Linux设备是固态磁盘还是机械磁盘方法。

方法一 判断cat /sys/block//queue/rotational的返回值(其中为你的硬盘设备名称,例如sda等等),如果返回1 则表示磁盘可旋转,那么就是HDD了; 如果返回0,则表示磁盘不可以旋转,那么就是SSD了。 cat /sys/block/sda/queue/rotationa ......
磁盘 固态 还是 方法 机械

URLDecoder.decode解析%报错问题

{"errCode":"0000","desc":"\u83b7\u53d6\u6570\u636e\u6210\u529f","data":[{"id":"9837","cid":"39","product_name":"\u7279\u8bfa\u5a1c5%\u6a44\u6984\u690d ......
URLDecoder decode 问题

js中字符串使用单引号还是双引号

ES6如下描述: 字符串 静态字符串一律使用单引号或反引号,不使用双引号。动态字符串使用反引号。 // bad const a = "foobar"; const b = 'foo' + a + 'bar'; // acceptable const c = `foobar`; // good con ......
引号 字符串 字符 还是

【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读

原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
Transformer Vision 论文 CNN ViT

Swin-transformer论文阅读笔记(Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows)

论文标题:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者:Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephe ......