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transformer总体架构
transformer总体架构 目录transformer总体架构循环神经网络总体架构EncoderDecoder输入输出层模型输入位置编码模型输出自注意力机制关于QKV的理解Q, K, V 及注意力计算多头注意力机制多头注意力机制作用Feed Forward 层参考资料 论文地址：Attentio ......
transformer补充细节
transformer补充细节 目录transformer补充细节注意力机制细节为什么对点积注意力进行缩放多头带来的好处数据流训练时数据流推理时数据流解码器中注意力的不同带掩码的注意力机制位置编码整型数值标记[0,1]范围标记位置二进制标记周期函数标识用sin和cos交替来表示位置训练测试细节参考资 ......
JS+CSS多行文本显示“更多”
本代码展示最多显示3行，每行行高16px，3行总高48px，4行总高64px 当文本行数大于3行，显示“更多” CSS： #CourseDesc { margin-top: 5px; font-size: 12px; position: relative; max-height: 48px; lin ......
js实现el-select选中的文本，一键复制
<div class="invite-buttom"> 请选择要复制的网站： <el-select v-model="webValue" placeholder="请选择要复制的网站"> <el-option v-for="item in formUrl.webInviteUrl" :key="it ......
PoshyTip jQuery 文本提示插件的使用
PoshyTip 是JQuery中一款文本提示插件，在Jsp页面使用相当方便，插件内包含了很多外观样式，可以作为FormTooltips使用。 插件包下载地址：http://vadikom.com/files/?file=poshytip/poshytip-1.2.zip PoshyTip Demo ......
1-3文本数据建模流程范例
0.配置 import os #mac系统上pytorch和matplotlib在jupyter中同时跑需要更改环境变量 # os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" !pip install torchmetrics import torch import ......
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
verilog仿真信号文本抓取
module textinsert #( parameter DW = 32, parameter NAME = "test.txt" ) ( input logic clk , input logic en , input logic stop , input logic [DW-1:0] dat ......
（精品）根据文件夹内的txt文本标题处理文件夹MJ数据
功能介绍 这个脚本是一个自动化的文件重命名工具，专门用于重命名图片文件。其主要功能如下： 深度遍历指定目录：脚本能够遍历指定目录下的所有子文件夹，进行深度搜索。 检测文本文件作为命名前缀：对于每个子文件夹，脚本会查找第一个.txt文件，并使用其文件名（不包括扩展名.txt）作为图片文件的命名前缀。 ......
识别指定window窗口的文本
1. 简单需求 通过图文识别读取一个指定window窗口的文本。 获取窗口句柄，截图保存成bitmap ,调用图文识别库. 测试结果是对中文下的识别不是特别好。 需要注意的是，tessdata要下载指定目录页下。 2. 引用包 a. 引用 tesseract4.1 b. Emgu.CV组件 3. 上 ......
让你 React 组件水平暴增的 5 个技巧
让你 React 组件水平暴增的 5 个技巧 神说要有光 关注他 你经常看 TA 的内容 最近看了一些 Ant Design 的组件源码，学到一些很实用的技巧，这篇文章来分享一下。 首先，我们用 create-react-app 创建个 React 项目（选择 typescript 模版）： ......
自动化文件管理：使用Python创建匹配Excel数据的文本文件
介绍 在日常工作中，我们经常需要处理大量的数据和文件。尤其是在处理涉及多层嵌套目录和数据文件时，手动操作变得极其繁琐和耗时。为了提高效率，自动化这一过程显得尤为重要。 本博客介绍了一个实用的Python脚本，它能够自动读取Excel表格中的数据，并在相应的文件夹中创建文本文件。这个程序首先读取Exc ......
Vision Transformer with Super Token Sampling
Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Bottleneck Transformers for Visual Recognition
Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers * Authors: [[Bowen Zhang]], [[Zhi Tian]], [[Quan Tang]], [[Xiangxiang Chu]], [[Xiaolin We ......
BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT
alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
2021-CVPR-Transformer Tracking
Transformer Tracking 相关性在跟踪领域起着关键作用，特别是在最近流行的暹罗跟踪器中。相关操作是考虑模板与搜索区域之间相似性的一种简单的融合方式。然而，相关操作本身是一个局部线性匹配过程，导致语义信息的丢失并容易陷入局部最优，这可能是设计高精度跟踪算法的瓶颈。还有比相关性更好的特征 ......
关于再次踩坑windows下新建文本文件默认没有换行符
windows下编辑文件，每行的行尾不会默认插入换行符。 Linux下编辑文件，每行行尾会插入换行符LF ......
Python 提取 Word 文档中的文本和图片
将内容从 Word 文档中提取出来可以方便我们对其进行其他操作，如将内容储存在数据库中、将内容导入到其他程序中、用于 AI 训练以及制作其他文档等。第三方库 Spire.Doc for Python 提供了一个简单的方法直接提取 Word 文档中的内容，包括文本和图片，而不需要大量的复制粘贴操作，也 ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
MySQL运维7-Mycat水平分表
一、水平分表场景 在业务系统中，有一张日志表，业务系统每天都会产生大量的日志数据，单台服务器的数据存储即处理能力是有限的，可以对数据库表进行拆分，这时候就可以使用水平分表的策略 说明1：水平分表，每个表的结构一致 说明2：水平分表，每个表的数据不同 说明3：水平分表，所有表的合集才是完整的数据 二、 ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解
初读印象 comment:: (Swin-transformer)代码：https://github. com/microsoft/Swin-Transformer 动机 将在nlp上主流的Transformer转换到cv上。存在以下困难： nlp中单词标记是一个基本单元，但是视觉元素在尺度上有很大 ......
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation；OCRNet
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......
推荐一款文本比对工具：Beyond Compare
Windows用户应该有不少人用过Beyond Compare，毕竟没有什么Windows破解不了的。奈何Mac却没有，只能花钱买一些其他正版替代使用，这不Beyond Compare从4.0版本开始引入了对Mac的支持，这真是一大奇迹，此处必须有掌声：👏👏👏👏👏👏👏👏👏👏👏� ......
从滑动窗口到YOLO、Transformer：目标检测的技术革新
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验 ......
Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer
概述 提出了InstructRL，包含一个multimodal transformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码，以及一个transformer-based policy，可以基于编码的表示来输出actions。 前者在1M的image-text对和NL的text上进行训 ......
NLP项目实战02：英文文本识别
简介： 欢迎来到本篇文章！今天我们将讨论一个新的自然语言处理任务——英文短文识别。具体而言，即通过分析输入的英文文本来判断其是比较消极的还是比较积极的。 展示： 1、项目界面 如下所示是项目启动后用户使用使用界面 2、布局介绍 首先可以看到用户使用界面上存在这么几个部分： 2.1、最左边的功能栏 2 ......