transformer transformer-detr历史detr
和利时MACS6通过dat文件实现任意时间范围与测点的历史数据提取与科研分析
实现了通过软件程序对任意时间范围、任意测点、任意测点数量、任意数值精度的数据提取（可同时提取任意多个测点）（思路参考: https://bbs.hcbbs.com/thread-1262104-2-1.html） 可私信定制修改分析 原文链接：博客园 https://www.cnblogs.com/ ......
CF1506D - Epic Transformation
思路 用优先队列模拟 ac代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; using i64 = long long; const i64 inf = 8e18; typedef pair<int, int> pii; const int N = 5 ......
【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 Ope... ......
微信公众号的菜单如果设置使其跳转到过去的历史文章里？解决问题记录
最近做了一个微信公众号分享旅游度假。但是遇到了一个问题，就是我每天发一篇文章，如何让粉丝可以看到过往的文章集锦？ 目前你的菜单信息的选择只有如下两个，并不能帮你直接跳转到过去的历史文章里 解决方案来了！！ 1.打开一篇你过去发表过的公众号文章 电脑浏览器打开后，点击Ctrl+U 进入 view ss ......
微软 Windows 天气：最被低估的天气应用，拥有1975～2023 共 48 年历史天气数据｜Windows 10/11 自带天气
微软 Windows 天气应用，是 Windows 10、11 中自带的软件，在开始菜单中输入天气就能找到。这是一款被长期低估了的软件，它功能强大，数据丰富，拥有1975～2023 共 48 年历史天气数据，堪称巨型天气博物馆。@Appinn 有没有提供天气记录的网站？ 天气预报的网站到处都是，那么 ......
LLM series: Transformer
🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
[NLP复习笔记] Transformer
1. Transformer 概述 1.1 整体结构 \(\text{Transformer}\) 主要由 \(\text{Encoder}\) 和 \(\text{Decoder}\) 两个部分组成。\(\text{Encoder}\) 部分有 \(N = 6\) 个相同的层，每层包含 一个 \( ......
C#创历史成为2023年度编程语言！！！
大家好，我是沙漠尽头的狼。在朋友圈看到桂素伟大佬发的喜讯截图，站长赶紧翻译向大家报喜，确定了-C#是2023年度的编程语言！ 在TIOBE指数的历史上，C#首次获得了年度编程语言的奖项。祝贺！二十多年来，C#一直是前10名的选手，现在它正在追赶四大语言，它以一年内最大的涨幅（+1.43%）赢得了这一 ......
AI白皮书 | 人工智能历史与现状
目录1.1 人工智能的概念和起源1.1.1 人工智能的概念1.1.2 人工智能的起源1.2 人工智能的黄金时代1.2.1 感知机1.2.2 贝叶斯网络1.2.3 模式识别1.2.4 人机对话1.2.5 知识表示1.2.6 计算机视觉1.3 人工智能的冬天1.4 人工智能的复兴期1.4.1 机器学习1 ......
RNN 和 Transformer 复杂度比较
这里假设BatchSize为 1，就是单样本的情况。 原始 RNN 块： （1）单步计算 H，包含两个矩阵向量乘法，和一个激活，复杂度HidSize² （2）一共有SeqLen步，所以整体复杂度SeqLen * HidSize² LSTM 块： （1）单步计算 F I C_hat O，包含八个矩阵向 ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记+代码复现
本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。 论文链 ......
美国13岁少年通关原版俄罗斯方块：历史首人，此前仅AI可完成
美国13岁少年通关原版俄罗斯方块：历史首人，此前仅AI可完成 投递人 itwriter 发布于 2024-01-04 17:00 评论(0) 有233人阅读 原文链接 [收藏] « » 俄罗斯方块这款经典游戏想必大家都玩过，但能将其通关的人此前从未出现。近日，这一空白终于被打破。 美国一名 13 岁 ......
涨知识：编程语言的发展历史！！！ —— 编程语言到底是如何演化至今的，你知道吗？【编程语言发展史】
视频地址： 编程语言到底是如何演化至今的，你知道吗？【编程语言发展史】 涨知识，虽然自己是搞计算机技术的，但是这一块确实是自己的知识盲区。 编程语言的发展历史！！！ ......
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）原理详解
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......
程序员软技能：学会从心理和历史的角度来理解理财行为
想要理解为什么人们会债务缠身，你不必研究银行利率，而应该研究关于人类的贪婪、不安全感和乐观主义的历史；想要理解为什么人们会在熊市的最低点将股票卖出，你不必从数学角度研究未来预期回报，而应该想想一名投资者面对着家人，心里盘算着自己的投资行为是否会危及他们未来生活时的那种煎熬。我很喜欢伏尔泰的一句话：“ ......
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation）
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation） <div id="content_views" class="htmledit_views"> <h1>1、什么是Flink中的转换算子</h1> 在使用 Flink DataStream API 开发流式计算任务时，可以将一 ......
Visual Transformer 与归纳偏置
开端 ViT（Visual Transformer）是 2020 年 Google 团队提出的将 Transformer 应用在图像分类的模型，但是当训练数据集不够大的时候，ViT 的表现通常比同等大小的 ResNets 要差一些。 为什么呢？寻找答案的过程中，发现了 归纳偏置 这个概念。 在阅读 ......
transformers 系列
Attention 注意力机制【1】-入门篇 注意力机制【2】- CV中的注意力机制 注意力机制【3】-Self Attention 注意力机制【4】-多头注意力机制 注意力机制【5】Scaled Dot-Product Attention 和 mask attention 注意力机制【6】-tra ......
Pandas - apply、agg、transform 函数
apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......
[历史] 不同社会力量对国家出路的早期探索
中国近代史纲要第二章：不同社会力量对国家出路的早期探索 1851 太平天国运动 《天朝田亩制度》：最能体现太平天国社会理想和这次农民起义特色的纲领性文件。 《资政新篇》：中国近代史上第一个具有资本主义色彩的方案。 转折点：天京事变 1856年，太平天国起义失败。 一句话总结 太平天国起义失败原因：阶 ......
DETR基于Transformer目标检测
DETR基于Transformer目标检测 目录DETR基于Transformer目标检测DETR网络结构和NLP Transformer对比Object QueryFFN为什么DETR不需要NMS优缺点参考资料 DETR首次将Transformer应用到了目标检测任务中。图像会先经过一个传统的CN ......
Swin Transformer
Swin Transformer 目录Swin Transformer简介VIT的缺陷核心创新总体结构和运作网络细节Patch partitionLinear EmbeddingPatch MergingSwin Block模块W-MSASW-MSAAttention Mask计算成本分析主要优势S ......
VIT Vision Transformer
VIT Vision Transformer 目录VIT Vision TransformerViT模型结构图像划分PatchLinear Projection of Flatted PatchesPatch+Position Embedding分类向量和位置向量EncoderMLP Head（全连 ......
【数据结构】P4338 [ZJOI2018] 历史 题解
P4338 先考虑怎么安排崛起的先后顺序最优。 但是发现好像没有一个很好的顺序去进行崛起，并且由于 \(a_i\) 的值域会很大，所以即使知道顺序应该也会难以进行维护。 转换一下方向，正难则反。考虑每个点的贡献，但是颜色不同时只会算一次，所以要钦定是哪一个点造成的贡献。令当前考虑的点为 \(u\)， ......
【Transformer 基础系列】手推显存占用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/648924115 本文试图以最清晰的方式手动推导 Transformers 每一步的参数量到显存、计算量问题。理解底层，才能更好的做训练和优化。可能是目前最全的大模型显存优化方案分析。 本文内容包括（1）模型训练和推理过程中的显存占用（2） ......
Python版本和发展历史
Python版本： Python 2.X Python 3.X Python发展历史： Python（计算机编程语言）_百度百科 (baidu.com) ......