transformers google colab
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 ......
在Colab上测试Mamba
我们在前面的文章介绍了研究人员推出了一种挑战Transformer的新架构Mamba 他们的研究表明，Mamba是一种状态空间模型(SSM)，在不同的模式(如语言、音频和时间序列)中表现出卓越的性能。为了说明这一点，研究人员使用Mamba-3B模型进行了语言建模实验。该模型超越了基于相同大小的Tra ......
LLM series: Transformer
🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
Blazor Wasm Google 登录
1. 以下11个步骤为基础步骤,之后文章不再赘述 2. 创建Blazor wasm工程 身份验证不用选择, 创建工程完成. 3. 添加包 右键点工程, 管理Nuget程序包, 搜索 Microsoft.AspNetCore.Components.WebAssembly.Authentication ......
谷歌Google苹果（Apple） 阿里巴巴（Alibaba） 亚马逊（Amazon）脸书（Facebook 腾讯（Tencent优步（Uber 京东（JD）百度（Baidu 豆瓣（Douban美团（Meituan 拼多多（Pinduoduo快手（Kuaishou）字节跳动（Bytedance） 小米（Xiaomi）
揭秘公司花名系列：这些名字背后的故事让你大开眼界！ 开浩公司起名网 • 2023-04-15 13:06 • 公司名字大全 文章目录[隐藏] 揭秘公司花名系列：这些名字背后的故事让你大开眼界！ 前言 1. 谷歌（Google） 2. 苹果（Apple） 3. 阿里巴巴（Alibaba） 4. 亚马逊 ......
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 \( ......
银河麒麟服务器操作系统V10SP2离线安装Google Chrome浏览器
https://blog.csdn.net/ShenSeKyun/article/details/132224932 https://www.google.cn/chrome/index.html GOOGLE网址最下方下载LINUX版本的浏览器安装包 打开终端，输入 rpm -ivh google ......
colab使用笔记
常用命令码住 %cd /content/drive/My\ Drive/ME-D2N-test # 进入文件夹` %pwd` !mkdir /content/datasets # 在当前目录下("/content")创建一个叫datasets的文件夹 1如何运行Github项目 # 克隆仓库到/co ......
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 ......
如何直接将GitHub中的notebook/ipynb文件在colab中打开
Colab可直接从github打开Jupyter notebooks，只需将“http:// github.com/”替换为“https://colab.research.google.com/github/”，就会直接加载到Colab中。 ......
Load text: https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/text
Tensorflow Load text: This tutorial demonstrates two ways to load and preprocess text. First, you will use Keras utilities and preprocessing layers. T ......
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 ......
Google主打的机器学习计算框架——jax的升级包
相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......
Google Adsense探索系列_第一弹
本文首发于“坚持住”网站：https://hanginthere.space/2023/12/29/google-adsense%e6%8e%a2%e7%b4%a2%e7%b3%bb%e5%88%97_%e7%ac%ac%e4%b8%80%e5%bc%b9_adsense-%e7%ac%ac%e4% ......
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 ......
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 ......
像Google SRE一样OnCall【转载】
在 Google SRE 的著作《Google运维解密》[1](原作名：Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems)中，Google SRE 的关键成员们几乎不惜用了三个章节的篇幅描述了在 Google 他们是如何 ......
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 ......
SRE Google运维解密 28-34章
第四部分 管理 第二十八章 迅速培养SRE加入on-call 如何给新手带上喷气背包，同时保证老手的速度不受影响？ 成功的 SRE 团队离不开信任一一为了维持全球化服务的正常运转，我们必须信任 on-call团队了解系统如何运行，可以诊断系统的异常情况，善于利用资源和寻求帮助，以及可以在压力下保持镇 ......
SRE Google运维解密 10-27章
第三部分 具体实践 应急事件处理 一旦SRE发现了系统中存在的问题，要如何解决呢？正确的解决方案不一定是当初把问题一次性修复好，而可以靠降低系统准确度、关闭一些不重要的功能，或者将用户流量导向其他没有问题的任务实例等手段暂时缓解问题。解决方案的细节肯定是和每个服务和团队相关的。但是如何有效地应对紧急 ......
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。 ......
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 ......
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 ......
Google 2023年最受欢迎的Chrome浏览器扩展
前言 Google 最近发布了 2023 年最受欢迎的 Chrome 浏览器扩展插件，总计包括了 12 款扩展：可在此处下载 其中包含多款AI 驱动的扩展插件上榜，快来看看有你经常用的吗？ 插件汇总 插件下载 Scribe：使用 AI 记录工作流程，并创建分步指南，轻松培训和指导同事。 DeepL ......
Google Java 编程风格指南
目录前言术语说明指南说明源文件基础文件名文件编码：UTF-8特殊字符空白字符特殊转义序列非ASCII字符源文件结构许可证或版权信息package语句import语句import不要使用通配符不要换行顺序和间距类声明只有一个顶级类声明类成员顺序重载：永不分离格式大括号使用大括号(即使大括号仅是可选的) ......