transformer decoder还是
软件测试|深入理解Python的encode()和decode()方法
简介 在Python中，字符串是不可变的序列对象，它由Unicode字符组成。当我们需要在字符串和字节之间进行转换时，Python提供了两个非常重要的方法：encode()和decode()。这两个方法允许我们在Unicode字符和字节之间进行相互转换，以便在处理文本和二进制数据时更加灵活。在本文中 ......
transformer结构
Transformer模型采用了一个特殊的神经网络架构，它主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。这一架构是Transformer的关键组成部分，它被广泛用于自然语言处理（NLP）等任务。 编码器（Encoder）： 编码器是Transformer模型的第一个部分，用于处 ......
[FAQ] 修改了Dockerfile 之后，运行 docker-compose up --force-recreate 时还是报之前构建时的错误？
因为 Docker Compose 的 --force-recreate 选项只会强制重新创建容器，而不会重新构建镜像。 因此，如果你修改了Dockerfile，需要确保重新构建新的镜像。 你可以尝试以下步骤来解决这个问题： 1. 使用 docker-compose down 命令停止并移除之前的容 ......
SQL还是NoSQL？架构师必备选型技能
很多时候我们都会有这样的疑问。 如果这时候直接去看MySQL、Mongo、HBase、Redis等数据库的用法、特点、区别，其实有点太着急了。 这时候，最好从「数据模型」开始讨论。 1、SQL vs NoSQL 现在最著名的数据模型应该是SQL，它基于Edgar Codd在1970年提出的关系模型： ......
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 关键词：GRU、Encoder-Decoder 📜 研究主题 提出了Encoder-Decoder结构，采用两 ......
cpu在执行 java时,java指令是保存在数据cache中还是指令cache中
Java代码在运行时，首先由JVM（Java Virtual Machine）编译器将Java字节码转换成本地机器代码，然后再由CPU执行。 在CPU中，指令缓存(Instruction Cache)和数据缓存(Data Cache)都是用于提高CPU处理效能的缓存结构，它们是处理器访问内存的缓存。 ......
pyspark 常用Transform算子
from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("test_SamShare").setMaster("local[4]") sc = SparkContext(conf=conf) # 1.map对 ......
Transformer
自注意力机制（self-attention） 一堆向量 a set of vector : 词语、图（每个节点可以看作一个向量） 一对一：Sequence Labeling self-attention会吃一整个sequence的咨询 全连接是定长的，attention是不定长的 α计算关联性（自己 ......
程序实现--对外接口可不仅仅是“给大佬递餐”，前置工作还是要做滴
这是典型的程序业务处理的方式。——接收到请求入参后，先进行前置校验，如果校验失败直接终止返回，否则才走后面的业务处理流程。 ......
深入理解 python 虚拟机：GIL 源码分析——天使还是魔鬼？
在本篇文章当中详细介绍了 CPython 选择 GIL 的原因，以及 GIL 对于 Python 程序和虚拟机的影响，最后详细分析了一个早起版本的 GIL 源代码实现。 ......
BeanUtils.copyProperties这个方法是深拷贝浅拷贝，还是深复制浅复制？
1、关于BeanUtils.copyProperties方法的拷贝类型，它是浅拷贝哦。这意味着在拷贝对象时，它只会复制对象的引用而不会复制对象的内容。所以，如果原始对象中的某个属性发生改变，拷贝后的对象中的相应属性也会随之改变。当然，如果你希望进行深拷贝或深复制，需要使用其他方法来实现哦 `Bean ......
使用Anaconda Prompt创建pytorch虚拟环境报错，之前根据其他博主改过 condarc文件，但还是不行，想知道condarc文件原内容好改过来，顺便看看环境创建失败的原因
https://ask.csdn.net/questions/7687739?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169718835016800182780874%2522%252C%2522scm%2522%253A%25 ......
公费生违约到底是责任心的缺失还是追求个人利益的胜利
看了个新闻： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1779517583554810308&wfr=spider&for=pc 在东北某高校读PhD，身边就有一些公费生，在学校里享受各种特权，平时虽然有些看不过眼，但是考虑到人家都是定性培养的，日后也都是要回到困难地区去扶 ......
唱衰这么多年，PHP 仍然还是你大爷！
PHP 是个庞然大物。 尽管有人不断宣称 PHP “即将消亡”。 但无法改变的事实是：互联网依然大量依赖 PHP。本文将通过大量的数据和事实告诉你为何 PHP 仍然在统治着互联网，你大爷仍然还是你大爷。 统计数据 PHP 仍然是首选编程语言 根据 W3 Techs 对全球前 1000 万个网站使用的 ......
2023ICCV_Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
一. Motivation (1) Retinex理论没有考虑到噪声，并且基于Retinex分解的网络通常需要很多阶段训练。 (2)直接使用从CNN从低光图像到正常光图像的映射忽略了人类的颜色感知，CNN更适合捕获局部信息，对于捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限。 二.Contribution ......
Transformer
import math import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt from d2l import torch as d2l def sequence_mask(X, valid_len, value=0): " ......
django 设置外键的时候，related_name的值大写还是小写，规则怎样
django 设置外键的时候，related_name的值大写还是小写，规则怎样 在Django中，related_name参数用于定义反向关系的名称，即通过外键字段反向查询关联模型的对象。related_name的值是一个字符串，可以是大写也可以是小写，但通常建议使用小写字母，因为它们更符合Pyt ......
Git-添加SSH秘钥后还是git clone 失败
可能是Git版本过高，需要降低Git版本。 本来Git版本为2.41，降低为2.33，git clone就可以了 ......
oracle中to_char(), to_date() ,ROUND(),NVL(), DECODE(), EXTRACT()等函数的使用
1.to_char() 将时间日期按照指定的格式输出，得到的是字符串，而非date类型。 只要被转换的是一个日期，yyyy,mm,dd中间加不加连接符，加什么连接符都可以 2.to date() 将字符串按照指定的格式输出，得到的是日期类型。 第一个参数的yyyy,mm,dd之间有没有连接符。如果有 ......
java fx 报错 java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: “!errorOutstanding“ with message transform 循环引用
问题描述 在java fx 中遇到的错误 在fxml 中 通过了 fx:controller 绑定了 控制器 在控制的controller 里面使用了FXMLLoader.load 获取这个fxml文件 出现报错 java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: ......
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记 摘要 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐，评审总结和对话系统等。在这些任务中，用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfome ......
transformer如何实现并行
RNN 无法并行 我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构 输入是：“机器学习“，输出是“machine learning”。模型的大概工作时序是：Encoder部分，输入序列逐个送进RNN，计算出最后时刻的隐藏状态c，作为上下文信息传给Decoder。Decoder部分，将 ......
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型 Informer创新点介绍 ProbSparse self-attention self-attention蒸馏机制 一步Decoder 实验结果 总结 Informer: Beyond Efficient Trans ......
如何降低视觉Transformer计算成本？时间冗余方法让人大吃一惊
前言 在为语言领域带来变革之后，Transformer 正在进军视觉领域，但其也有着高计算成本的问题。近日，威斯康星大学麦迪逊分校一个研究团队提出了 Eventful Transformer，可通过在视觉 Transformer 中利用时间冗余来节省成本。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权 ......
from_rnn_2_transformer-cnblog
从RNN到Transformer 各式各样的“attention” 不管是在CV领域还是NLP领域， attention实质上就是一种取权重求和的过程。使得网络focus在其应该focus的地方。 根据Attention的计算区域，可以分成以下几种： 1）Soft Attention，这是比较常见的 ......
Transformer 优缺点分析
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4909750 https://zhuanlan.zhihu.com/p/330483336 Transformer优点有位置关联操作不受限，建模能力强，通用性强，可扩展性强，能更好的进行并行运算。 Transform ......
【NIPS2021】Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention in Vision Transformers
来自美团技术团队♪（＾∀＾●）ﾉｼ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.13840 代码地址：https://git.io/Twins 一、写在前面 本文提出了两种视觉转换器架构，即Twins-PCPVT和Twins-SVT。 Twins-PCPVT 将金字塔 Trans ......
Solidworks 文件属性、自定义属性傻傻分不清？究竟是“李逵”还是“李鬼”？
在此记录学习Solidworks的历程 一步一个脚印，道阻且长，慢慢走吧 问题：为什么同一零件中两个位置的自定义属性不一样？究竟是“李逵”还是“李鬼”？ 举例：通过“程序 - 属性选项卡编辑器 20XX”修改零部件的属性后，新建一个零部件，分别打开“文件-属性”与“任务窗口-零部件属性”，会发现两个 ......