transformers end-to-end end detection
Transform操作——移动旋转缩放
Transform操作——移动旋转缩放 1.移动 transform.Translate(Vector3.left * (mouse_x * 15f) * Time.deltaTime); cube.transform.position = cube.transform.position + new ......
MySQL 【case when then else end】判断符使用
``` SQL SELECT s.s_name 原始姓名, CASE s.s_name WHEN '赵雷' THEN '赵雷1' WHEN '钱电' THEN '钱电2' ELSE '真够柰子' END AS 新姓名 FROM Student s; # 赵雷,赵雷1 # 钱电,钱电2 # 孙风,真够 ......
Attention机制竟有bug？Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer
前言 「大模型开发者，你们错了。」 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、基础入门班、论文指导班 全面上线! ......
Meta-Transformer 多模态学习的统一框架
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练 ......
Meta-Transformer：1个框架理解12种模态引发的质变与涌现（已开源）
前言 近日，香港中文大学多媒体实验室（CUHK MMLab）联合上海人工智能实验室的OpenGVLAB研究团队提出一个统一多模态学习框架 Meta-Transformer，实现骨干网络的大一统，具有一个模态共享编码器，并且无需配对数据，即可理解 12 种模态信息, 并提供了多模态无边界融合的新范式。 ......
Bidirectional Encoder Representations from Transformers
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的自然语言处理（NLP）模型。它是一个基于Transformer架构的预训练模型，通过无监督学习从大量的文本数据中学习通用的语言表示，从而能够更好... ......
Transformer模型
### Transformer模型 [Transformer模型及其实现](https://blog.csdn.net/moo611/article/details/122234867) 历史：谷歌团队在2017年提出的经典NLP模型（目前很火的bert模型就是基于此模型）。 特点：Transfor ......
CF623E Transforming Sequence
难点在于卡 `__int128`（？）。 首先 $N>K$ 显然无解，只需考虑 $N\le K$ 的情况。然而这并没有什么用。 把 $b$ 看作集合，显然 $b_i\subset b_{i+1}$。所以令 $f_{n,i}$ 为考虑到 $b_n$ 且 $|b_n|=i$ 的方案数，集合元素无序，即选 ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection(1)
MonoCon的网络结构和MonoDLE几乎一样,只是添加了辅助学习(Auxiliary Learning, AL)模块. 网络结构如上图所示,对于3D目标检测来说,预测2D框是没有必要的,但是MonoCon在训练阶段仍然计算了2D框的损失函数,但是在推理的时候,并不会预测2D框,这就是所谓的辅助学 ......
VBA利用transform函数和ADO实现交叉汇总
VBA中transform函数基本语法： Creates a crosstab query. Syntax TRANSFORM aggfunction selectstatement PIVOT pivotfield [IN (value1[, value2[, ...]])] The TRANSF ......
Vision Transformer
Vision Transformer 本文关注ViT论文`4.5 Inspecting Vision Transformer`可视化的原理及实现，此外还对ViT pytorch源码实现进行理解 [toc] # Introduction [论文地址](arXiv:2010.11929) ## Titl ......
transformer中解码器的实现细节
1. 前言 17年google团队发表l了论文《Attention Is All You Need》，transformer横空出世，并引领了AI学术圈的研发风向，以Transformer为基础模型的新模型层出不穷，无论是NLP还是CV或者是多模态，attention遍地开花。 这篇文章遵循enco ......
[LeetCode] 2013. Detect Squares
You are given a stream of points on the X-Y plane. Design an algorithm that: Adds new points from the stream into a data structure. Duplicate points a ......
通过docker安装的jira提示We've detected a potential problem with JIRA's Dashboard configuration that your administrator can correct. Click here to learn more
正常通过docker安装jira后,访问是不会出问题的 但是如果使用nginx代理后,就是在nginx里配置了proxy_pass http://localhost:2800 再访问后,就会报错We've detected a potential problem with JIRA's Dashbo ......
深入理解 SAP Fiori Front-end Server 试读版
从本质上说，SAP Fiori Front-end Server(在 SAP 官方文档里经常缩写为 SAP FES) 是 ABAP 应用服务器的一个 Addon. Addon 是 SAP ABAP 一个特有的概念，是一种专门设计用于扩展 SAP ABAP 系统基本功能的软件组件。大家可以把 Addo ......
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe9 in position 1023: unexpected end of data
Connected to pydev debugger (build 213.6461.77)Traceback (most recent call last): File "PyCharm Community Edition 2021.3.1\plugins\python-ce\helpers\p ......
Transformer（转换器）
Sequence To Sequence（序列对序列） 输入一个序列，输出一个序列 输出序列的长度由机器自己决定，例如：语音辨识、机器翻译、语音翻译 Sequence To Sequence一般分成两部分： Encoder:传入一个序列，由Encoder处理后传给Decoder Decoder:决定 ......
斯坦福博士一己之力让Attention提速9倍！FlashAttention燃爆显存，Transformer上下文长度史诗级提升
前言 FlashAttention新升级！斯坦福博士一人重写算法，第二代实现了最高9倍速提升。 本文转载自新智元 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 ......
Transformer取代者登场！微软、清华刚推出RetNet：成本低、速度快、性能强
前言 Transformer 的训练并行性是以低效推理为代价的：每一步的复杂度为 O (N) 且键值缓存受内存限制，让 Transformer 不适合部署。不断增长的序列长度会增加 GPU 内存消耗和延迟，并降低推理速度。研究者们一直在努力开发下一代架构，希望保留训练并行性和 Transformer ......
HTTP/2 stream 1 was not closed cleanly before end of the underlying stream解决
通过git clone 文件时报错 HTTP/2 stream 1 was not closed cleanly before end of the underlying stream 解决： git config --global http.versioin HTTP/1.1 重新git clon ......
CPU环境下运行基于yolov5的行人检测代码（pedestrain detection based on yolov5 in CPU）
最近在捣腾基于 yolov5 的行人检测代码，在 github 上下载一个案例之后因为没用 GPU 运行一直碰壁，出现了许多 bug，现在整理了下 error 和解决方法，成功调试出了基于 yolov5 的行人检测代码，分享给大家~ 1. 运行环境：window10，CPU，Visual Studi ......
[未解决] vue transform-blocks解析源代码报错：Illegal tag name. Use '<' to print '<'.
报错内容： [vite] Internal server error: Illegal tag name. Use '<' to print '`标签后报错，但其他vue文件可以正常读取和展示。 报错的文件，去掉``标签就可以正常加载。报错的方法是vue-compiler的`baseParse()` ......
从RNN到Transformer
## 1. RNN 循环神经网络的内容可参考https://www.youtube.com/watch?v=UNmqTiOnRfg。 RNN建模的对象是具有时间上前后依赖关系的对象。以youtube上的这个视频为例，一个厨师如果只根据天气来决定今天他做什么菜，那么就是一个普通的神经网络；但如果他第i ......
[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit
作者受Faster-RCNN启发, 提出Line-CNN, 提出了一种新颖的车道线Anchor的表示方法,解决了车道线检测中表征的难点, 实现了端到端的车道线检测 ......
Hugging News #0717: 开源大模型榜单更新、音频 Transformers 课程完成发布！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 🎉 😍 ## 重磅更新 ......
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
# 大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 # 1.大语言模型的预训练 ## 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法 ......
Transform LiveData
查询资料的其中一个场景： 创建一个回调函数，当查询后台的时候，后台有结果了，回调对应的回调函数，并将结果保存到LiveData中。 public class DataModel { ... public MutableLiveData<List<Repo>> searchRepo(String qu ......
[论文速览] A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers
## Pre title: A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers accepted: ICML 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2205.14443 code: https ......
论文日记四：Transformer(论文解读+NLP、CV项目实战)
# 导读 重磅模型**transformer**,在2017年发布，但就今天来说产生的影响在各个领域包括NLP、CV这些都是巨大的！ Paper《[Attention Is All You Need](https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf)》,作者是在机器翻译这个 ......
salesforce排错System.DmlException: Insert failed. First exception on row 0; first error: REQUIRED_FIELD_MISSING, Required fields are missing: [Contract_End_Date__c]: [Contract_End_Date__c]
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