transformers end-to-end end detection
Customising claims transformation in ASP.NET Core Identity
I’ve been testing out the new version of ASP.NET Identity and had the need to include additional claims in the ClaimIdentity generated when a user is ......
Transformers回顾 ：从BERT到GPT4
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一，由于神经网络的发展，曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成，人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理 ......
Transformer 估算 101
Transformer 估算 101 本文主要介绍用于估算 transformer 类模型计算量需求和内存需求的相关数学方法。 引言 其实，很多有关 transformer 语言模型的一些基本且重要的信息都可以用很简单的方法估算出来。不幸的是，这些公式在 NLP 社区中鲜为人知。本文的目的是总结这些 ......
ETL--Extract-Transform-Load
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程， ......
论文阅读 | Déjà Vu? Client-Side Fingerprinting and Version Detection of Web Application Software 似曾相识？ Web应用软件的客户端指纹识别与版本检测
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9524885 Introduction 在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法能够使用被动扫描技术为不同的 Web 应用程序自动构建指纹。除了资产文件的哈希值，我们还建议在指纹识别过程中使用 XPa ......
现代计算机图形学——P4. Transformation 3D
P4. Transformation Cont. （上节课补充） ———————————————————————————————————————————————————————————————— 今天的内容： ————————————————————————————————————————————— ......
print()函数的用法和end=““
print()函数的用法和end=““print（）函数里面是默认换行的，具体换行参数是end="\n"。\n表示换行，n是new line 的缩写，\r表示回到行首，表示回车。\t # 不换行，制表符 ......
kettle从入门到精通 第十七课 kettle Transformation executor
Transformation executor步骤是一个流程控件，和映射控件类似却又不一样。 1、子转换需要配合使用从结果获取记录和复制记录到结果两个步骤，而子映射需要配合映射输入规范和映射输出规范使用。 如下子转换实现的功能是计算x+y的值 2、从结果获取记录 1）步骤名称：自定义 2）字段：设置 ......
[MRCTF2020]Transform 1
#查壳： ###64位，先看看运行有问题吗： ####任意输入给你弹了一个wrong ###进IDA看看： ####解释：输入一个字符串，要满足字符串的长度为33，不然就报错。接下来是在输入的字符串中拿出特定的字符，进行异或后得到一个新的字符串，最后与特定的字符串对比。 ####这样看来，我们先看要 ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......
2023AAAI_Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method(LLformer)
一. motivition 1. 之前的数据集分辨率较低 二. contribution 1. 提出两个超高清数据集UHD-4k和UHD-8k 2. 网络结构LLFormer(网络结构类似2022CVPR_Restormer: Effificient Transformer forHigh-Reso ......
自动驾驶车道线检测，基于LaneLine Detect从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署?
自动驾驶车道线检测，基于LaneLine Detect从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境的配置说明，已在实际项目中使用。大厂自动驾驶工程师沉淀实实在在的工作经验总结资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果ID:7950671420904511 ......
Transformer学习
Transformer学习 此帖用于整理回顾自己学transformer的一些问题和知识 极好的博客和资料： Transformer 模型详解-CSDN博客：原理讲的很清楚 举个例子讲下transformer的输入输出细节及其他 - 知乎 (zhihu.com)：讲的是输入输出的细节 Transfo ......
82.标准库函数begin和end
尽管能计算得到尾后指针，但这种用法极易出错。为了让指针的使用更简单、更安全，C++11新标准引入了两个名为begin和end的函数。这两个函数与容器中的两个同名成员（参见3.4.1节，第95页）功能类似，不过数组毕竟不是类类型，因此这两个函数不是成员函数。正确的使用形式是将数组作为它们的参数： in ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（四）Transforms 的使用
transforms 在工具包 torchvision下，用来对图像进行预处理：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度/饱和度/对比度变换等。 transforms 本质就是一个python文件，相当于一个工具箱，里面包含诸如 Resize ......
[Prompt] Transforming
Transforming In this notebook, we will explore how to use Large Language Models for text transformation tasks such as language translation, spelling a ......
李宏毅transformer笔记
首先这里解决的问题是Seq2Seq 列出各种场景，语音识别，机器翻译，chatbot 当前现在NLP模型之所以这么重要，在于他的通用能力，很多场景都可以转换成Seq2Seq summary，情感分析啊，只要你能通过QA和机器交互的场景都可以是Seq2Seq 这里的例子，语法树解析，多元分类，甚至是对 ......
An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale
模型如下图所示: 将H×W×C的图像reshape成了N×(P2×C),其中(H,W)是图像的原始分辨率,C是通道数,(P,P)是每个图像块的分辨率,N=H×W/P2为图像块的数量,将一个图像块使用可学习的线性层映射到维度为D的隐藏向量,如式(1)所示,线性映射的输出称为patch embeddin ......
【阅读】Transformer
参考 Attention Is All You Need A General Survey on Attention Mechanisms in Deep Learning 注意力足矣（Attention Is All You Need） 一般注意力模型 这个模型接受一个输入，执行指定的任务，然后产 ......
Transformers 发展一览
动动发财的小手，点个赞吧！ Transformers 研究概览 1. 介绍 近年来，深度学习的研究步伐显着加快，因此越来越难以跟上所有最新发展。尽管如此，有一个特定的研究方向因其在自然语言处理、计算机视觉和音频处理等多个领域取得的成功而备受关注。这在很大程度上归功于其高度适应性的架构。该模型称为 T ......
论文阅读笔记《Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于IROS 2020(CCF C) 模拟中机器人学习的随机接地动作转换 Desai S, Karnan H, Hanna J P, et al. ......
论文阅读笔记《Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于AAAI 2017 仿真机器人学习中的接地动作变换 Hanna J, Stone P. Grounded action transformation for robo ......
Swin transformer环境
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install mmcv-full= ......
设置transform导致弹窗字体模糊问题
原因项目中弹出框的样式居中是这样写的：.box { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%);}123456比如盒子的宽度为300px，高度为401.5px，这样transform计算出的50% ......
大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes
引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理 BLOOM-176B ......
ContextPath must start with '' and not end with ''
1、问题 运行Spring Boot项目，发生java.lang.IllegalArgumentException异常，原因如下： ContextPath must start with '/' and not end with '/' 完整的Run输出如下： . ____ _ __ _ _ /\\ ......
Attention Is All You Need—transformer详解
Attention Is All You Need 论文 transformer代码 以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括，如有疑问，欢迎交流~ transformer仅仅使用注意力机制，没有使用任何的卷积或者RNN结构。 传统RNN结构的当前隐层状态$h_t$需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐 ......