transformer rethinking improving encoding
nn.transformer
torch上给的案例 transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) # 创建一个具有16个注意力头和12个编码器层的Transformer模型 src = torch.rand((10, 32, 512))# ......
[Codeforces] 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 \(*a_i\neq a_j*\) 然后删除 \(*a_i,a_j*\) 两个 ......
呼吸灯的实现 用transform和animation实现
实现前端呼吸灯效果，录音效果 效果图如下： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name= ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
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 ......
打败VIT？Swin Transformer是怎么做到的
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
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 ......
记录--居中为什么要使用 transform？
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 ......
无依赖安装sentence-transformers
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 ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目：Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译：通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间：2018年 平台：Preprint 文章链接：https://www.mikecaptain.com/resource ......
Performance Improvements in .NET 8 -- Exceptions & Reflection & Primitives【翻译】
Exceptions 在 .NET 6 中，ArgumentNullException 增加了一个 ThrowIfNull 方法，我们开始尝试提供“抛出助手”。该方法的目的是简洁地表达正在验证的约束，让系统在未满足约束时抛出一致的异常，同时也优化了成功和99.999%的情况，无需抛出异常。该方法的结 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
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） ......
关于TRANSFORM_TEX的一些问题
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 ......
HTTP 响应字段 Transfer-Encoding 赋值成 chunked 的作用介绍
Transfer-Encoding: chunked 是 HTTP/1.1 协议中定义的一种数据传输方式。在 HTTP/1.1 之前，HTTP 协议的响应数据通常是一次性发送的，也就是说，服务器必须把所有的响应数据准备好后，一次性发送给客户端。这种方式的缺点是，如果响应数据很大，或者数据的产生需要花 ......
HTTP 响应字段 Transfer-Encoding 的作用介绍
Transfer-Encoding字段是HTTP响应头部的一部分，用于指示在传输响应正文（response body）时所使用的传输编码方式。在HTTP通信中，响应正文可以以多种不同的编码方式传输，其中一种方式是chunked传输编码。本文将详细介绍Transfer-Encoding字段的含义和ch ......
Segformer: 高效自注意力/MIT encoder
NIPS21 SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers pytorch实现 网络架构：轻量化decoder，各层只经过MLP和上采样到同一分辨率；主要依靠较重的encoer来获 ......
机器学习——Transformer
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 ......
最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎
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 ......
browsermob-proxy-2.1.4启动失败，报错ProxyServerError: The Browsermob-Proxy server process failed to start. Check <_io.TextIOWrapper name='D:\server.log' mode='w' encoding='cp936'>for a helpful error message.
server.log文件错误信息： Running BrowserMob Proxy using LittleProxy implementation. To revert to the legacy implementation, run the proxy with the command-li ......
Python字符的编码encode和解码decode
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 = ......
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence-读书笔记
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 ......
Transformers 中原生支持的量化方案概述
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 ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(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 ......
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 ......
《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 ......
Performance Improvements in .NET 8 -- Native AOT & VM & GC & Mono
原生 AOT 原生 AOT 在 .NET 7 中发布。它使 .NET 程序在构建时被编译成一个完全由原生代码组成的自包含可执行文件或库：在执行时不需要 JIT 来编译任何东西，实际上，编译的程序中没有包含 JIT。结果是一个可以有非常小的磁盘占用，小的内存占用，和非常快的启动时间的应用程序。在 .N ......
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良 1.Chemical improvement measures 化学改良措施 Chemical improvement measures are the methods of improving saline soil by ......
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 ......
Improving The Fetch XML Performance using Latematerialize -如何使用Latematerialize提高Fetch XML 查询性能
假设要从包含 100,000 条记录、100 多列的表中提取 500 个，根据过滤条件，需要几分钟才能获取记录。 原因是应用程序传统上 fetchxml 首先获取所有 100,000 条记录和数百列。然后它根据查询执行过滤器以获取记录。 为了克服这一挑战，如果我们一个查询，首先提取所需 500 条记 ......
解决UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa0' in position 51632: illegal multibyte sequence报错问题
在win中运行代码中有时会遇到UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\xa0' in position 51632: illegal multibyte sequence报错问题 以python的pycharm为例只要在设置中 ......