transformers handwriting论文
最好的Transformer讲解:The Illustrated Transformer + The Annotated Transformer
The Illustrated Transformer https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ The Annotated Transformer http://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transf ......
田渊栋新作：打开1层Transformer黑盒，注意力机制没那么神秘
前言 AI理论再进一步，破解ChatGPT指日可待？ 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技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指 ......
【归一化】Transformer、ConvNeXt 中的 LayerNorm
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.13 > - ⏰最近更新时间：2023.6.13 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models 论文学习
一、Chain-of-Thought Prompting研发背景 因为LLM，NLP的格局最近发生了革命性的变化，同时。扩大语言模型的规模已经被证明可以带来一系列好处，例如改进的性能和样本效率。然而事实证明，仅扩大模型大小依然存在一些局限性，在诸如 算术 常识 符号推理 实时数据获取 代码模拟执行 ......
[重读经典论文] MobileViT
参考博客：MobileViT模型简介 参考视频：15.1 MobileViT网络讲解 MobileViT结构上是一个混合模型，CNN+Transformer，比主流的轻量化ViT网络和轻量化CNN网络参数量少，精度高，缺点是推理速度慢，下图可以看到，推理时间是MobileNetV2的8倍。 网络结构 ......
论文参考文献格式不规范如何快速调整
帮改文科社科类论文格式，忘记了参考文献格式如何修改，简要记录并学习一下。 问题如下：  解决两步： ①选中所有参 ......
[重读经典论文] ConvNeXt——卷积网络又行了
参考博客：ConvNeXt网络详解 参考视频：13.1 ConvNeXt网络讲解 ConvNeXt其实就是面向Swin Transformer的架构进行炼丹，最后获得一个比Swin Transformer还要牛逼的网络。 ......
Segment-Anything的一些相关论文总结
1、 Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly Supervised Semantic Segmentation https://avoid.overfit.cn/post/92f50aa2951d4dd89cfc4 ......
springboot+vue留守儿童爱心网站，附源码+数据库+论文+PPT，远程包安装运行
**1、项目介绍** 留守儿童爱心网站采用了B/S结构，JAVA作为开发语言，数据库采用了B/S结构，Mysql数据库进行开发。该系统包括前台操作，后台由管理员和用户两个部分，一方面，为用户提供首页、宣传新闻、志愿活动、爱心捐赠、个人中心、后台管理等功能；另一方面，为管理员提供首页、个人中心、用户管 ......
ChatGPT 五个写论文的神技巧，让你的老师对你刮目相看！
ChatGPT这款AI工具在推出两个月内就累积了超过1亿用户。我们向您展示如何使用ChatGPT进行写作辅助，以及其他一些有用的写作技巧。 ......
在Transformers 中使用约束波束搜索引导文本生成
## **引言** 本文假设读者已经熟悉文本生成领域波束搜索相关的背景知识，具体可参见博文 [如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本](https://huggingface.co/blog/zh/how-to-generate)。 与普通的波束搜索不同，**约束* ......
[重读经典论文] Swin-Transformer
参考博客：Swin-Transformer网络结构详解参考视频：12.1 Swin-Transformer网络结构详解使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法（Hierarchical feature maps），比如特征图尺寸中有对图像下采样4倍的，8倍的以及16倍的，这样的backbone有助于 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer：A Versatile Backbone for Dense Prediction Without Convolutions
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.11 > - ⏰最近更新时间：2023.6.11 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
VINS论文阅读
相关工作 一种流行的基于EKF的VIO方法是MSCKF[13][14]。MSCKF在状态向量中维护以前的几个摄像机位姿，并使用多个摄像机视图中相同特征的视觉测量来形成多约束更新。SR-ISWF[18][19]是MSCKF的扩展。它采用squareroot形式[20]实现单精度表示，避免了较差的数值性 ......
fit、transform、fit_transform的区别和联系
# 1.来源 **fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。 sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方 ......
[重读经典论文]VIT
参考博客：Vision Transformer详解 参考视频：11.1 Vision Transformer(vit)网络详解 基本流程： 提取embedding：将原图分为若干patch，使用convnet提取每个patch的特征作为embedding，然后在前面concat一个用来分类的embe ......
【论文阅读】CvT：Introducing Convolutions to Vision Transformers
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【论文阅读】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.10 > - ⏰最近更新时间：2023.6.10 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
JAVA的springboot+vue家政服务管理平台，家政预约管理系统，附源码+数据库+论文+PPT
**1、项目介绍** 随着家政服务行业的不断发展，家政服务在现实生活中的使用和普及，家政服务行业成为近年内出现的一个新行业，并且能够成为大众广为认可和接受的行为和选择。设计家政服务管理平台的目的就是借助计算机让复杂的销售操作变简单，变高效。 家政服务管理平台采用了B/S结构，JAVA作为开发语言，数 ......
《Frequency-based Randomization for Guaranteeing Differential Privacy in Spatial Trajectories》论文笔记
论文十问：Q1 论文试图解决什么问题？ 空间轨迹数据会泄漏个人隐私。因此，为了保护用户的隐私和保护效用，本文提出了一种基于效率的随机化模型。 Q2 这是否是一个新的问题？ Q3 这篇文章要验证一个什么科学假设？ Q4 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？ Q5 论文中提到 ......
【论文阅读】Uformer：A General U-Shaped Transformer for Image Restoration
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.8 > - ⏰最近更新时间：2023.6.8 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章 ......
JAVA的springboot+vue学习平台管理系统，校园在线学习管理系统，附源码+数据库+论文+PPT
**1、项目介绍** 在Internet高速发展的今天，我们生活的各个领域都涉及到计算机的应用，其中包括学习平台的网络应用，在外国学习平台已经是很普遍的方式，不过国内的管理平台可能还处于起步阶段。学习平台具有学习信息管理功能的选择。学习平台采用java技术，基于springboot框架，mysql数 ......
[重读经典论文]EfficientDet
参考博客：睿智的目标检测36——Pytorch搭建Efficientdet目标检测平台参考视频：Pytorch 搭建自己的Efficientdet目标检测平台EfficientNet+BIFPN+解耦Head（类似RetinaNet），Anchor-Base ......
DIFFormer Scalable (Graph) Transformers Induced by Energy Constrained Diffusion
[TOC] > [Wu Q., Yang C., Zhao W., He Y., Wipf D. and Yan J. DIFFormer: Scalable (graph) transformers induced by energy constrained diffusion. ICLR, 20 ......
CSS3 transform
## Transform Transform字面上就是变形，改变的意思。 ``` transform ： none | [ ] ``` ```css transform: rotate | scale | skew | translate |matrix; ``` 旋转rotate、扭曲skew、缩 ......
论文-DroneRF:用于基于RF的检测、分类和识别的无人机数据集
# 论文信息 题目：DroneRF dataset: A dataset of drones for RF-based detection, classification and identification DroneRF 数据集：用于基于 RF 的检测、分类和识别的无人机数据集 作者：MHD S ......
论文-用于射频无人机监控系统的高性能卷积网络
# RF-UAVNet: High-Performance Convolutional Network for RF-Based Drone Surveillance Systems RF-UAVNet: High-Performance Convolutional Network for RF-B ......
[重读经典论文] FCOS
参考博客：FCOS网络解析参考视频：FCOS网络讲解从Anchor-Base转到Anchor-free，其实会有几个问题，一个是如何匹配正负样本？第二个是预测时中心点坐标怎么定？如何匹配正负样本？网络采用了FCN，得到若干个待预测的特征图，然后将每个GT的范围映射到特征图中，只要特征图中的某一点落在 ......
解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......