transformers retentive networks视觉
NLP | 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 ......
Searching Chemical Action and Network：化学反应网络计算
计算化学的发展，为高价值化合物的合成开拓了新的反应途径。计算化学产生大量的数据，组织和可视化这些数据的过程对将其用于未来的研究至关重要。 由北海道大学化学学院 Keisuke Takahashi 教授和化学反应设计与发现研究所 (WPI-ICReDD) Satoshi Maeda 教授领导的研究团队 ......
据说，Transformer 不能有效地进行时间序列预测？
## 简介 几个月前，我们介绍了 [Informer](https://huggingface.co/blog/informer) 这个模型，相关论文 ([Zhou, Haoyi, et al., 2021](https://arxiv.org/abs/2012.07436)) 是一篇获得了 AAA ......
在光纤通信领域，ITU制定了一系列的标准，其中包括了用于被动光网络（Passive Optical Network，简称PON）的标准。PON是一种利用光纤作为主干传输介质，将光信号分发到终端用户的光纤接入技术，被广泛应用于光纤到户（FTTH）网络中。
国际电信联盟（International Telecommunication Union，简称ITU）是一个全球性的国际组织，负责协调和制定关于电信和信息通信技术的国际标准和政策。 在光纤通信领域，ITU制定了一系列的标准，其中包括了用于被动光网络（Passive Optical Network，简 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
来自ICCV2021 论文地址：[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址：https://link. ......
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
前言 本文介绍了一种新的医学图像分割架构levi-unet，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi-unet比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 本文转载自DeepHub IMBA 作者 | Golnaz Hosseini 仅用 ......
Noisy Networks for Exploration
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2018 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 MARKOV DECISION PROCESSES AND REI ......
OSFormer: One-Stage Camouflaged Instance Segmentation with Transformers
地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02255.pdf 1. 摘要 OSFormer为基于transformer的伪装实例分割(CIS)框架，有两个关键设计，首先是位置敏感transformer（LST），通过【位置引导查询】和【混合卷积前向传播网络】获得定位标签和实例级参数 ......
记一次 .NET 某工控视觉系统 卡死分析
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我，说他们的工业视觉软件僵死了，让我帮忙看下到底是什么情况，哈哈，其实卡死的问题相对好定位，无非就是看主线程栈嘛，然后就是具体问题具体分析，当然难度大小就看运气了。 前几天看一篇文章说现在的 .NET程序员 不需要学习**WinDbg** ， ......
NAT64（Network Address Translation 64）是一种网络地址转换技术，用于实现IPv6与IPv4之间的互通。
NAT64（Network Address Translation 64）是一种网络地址转换技术，用于实现IPv6与IPv4之间的互通。 在过渡期IPv6部署中，许多网络环境同时支持IPv6和IPv4，但由于两个协议的不兼容性，需要进行地址转换以实现通信。NAT64提供了一种解决方案，它允许IPv6 ......
LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 levi - unet[2]在几个具有挑战性的医学图像分割基准上取得了比其他 ......
docker network - container networking
course： Managing Docker Networking | Pluralsight - Single-host Bridge Networks Docker中默认的三种网络分别为bridge、host和none。 其中bridge的网络就是默认的bridge驱动网络，也是容器创建时默认 ......
预训练模型 | Transformer模型的规模大小
Transformer 有两个模型的规模大小标准：base、big。具体去thumt的models文件夹下的Transformer 模型实现可以看到其参数大小。 
VIT主要用于分类任务 一、VIT，即纯transformer模型 图1 VIT 架构 VIT模型的架构如图1所示。主要分为三个步骤： 1. 首先将输入的图片分成patches（如16*16的patch），然后将每个patch输入到Embedding层（即Linear Projection of F ......
视觉冲击力！水球图让数据一览无余
水球图是一种独特而引人注目的数据可视化形式，通过模拟水球的形状和大小来展示数据的分布和比例关系。它以其生动的表现形式和直观的视觉效果，吸引了越来越多的关注和应用。在数据可视化领域，水球图为我们提供了一种直观、易于理解的方式来展示数据，帮助我们更好地分析和传达信息。 水球图的形状和大小能够反映数据的比 ......
Spike timing reshapes robustness against attacks in spiking neural networks
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 同大组工作 ......
css中transform具体使用，及场景
CSS transform 属性用于改变元素的形状、大小和位置，以及创建各种动画效果。以下是 transform 常用的一些属性及其使用场景： 1.translatetranslate 属性用于移动元素的位置。它可以接受一个或两个参数，分别表示横向和纵向的偏移量。 ```css / 在x轴上向右移动 ......
Spark中RDD的Transformation算子
# RDD的Transformation算子 ## map map算子的功能为做映射，即将原来的RDD中对应的每一个元素，应用外部传入的函数进行运算，返回一个新的RDD ```Scala val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8 ......
2.Transformation线性变换
## WHY - 我们通过摄像机对拍摄的画面进行缩放、旋转、偏移，来将三维模型映射到二维的屏幕画面上 ## 二维线性变换 $$ x^,=a~x+b~y\\y^,=c~x+d~y\\\begin{bmatrix}x^,\\y^, \\ \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} a& ......
Environment Perception and Motion Strategy for Transformable Legged Wheel Robot on rough terrains
论文发表于2018年。这篇论文介绍了三模式机器人在野外环境下的环境感知和模式切换策略。机器人拥有arc mode、round mode 、claw mode三种模式。图a表示由round mode 变换至arc mode，图b 表示由arc mode 变换为 claw mode。 1.感知 1.1 ......
关于Deep Neural Networks for YouTube Recommendations的一些思考和实现
作者自己实现该文章的时候遇到的一些值得思考的地方： - [关于Deep Neural Networks for YouTube Recommendations的一些思考和实现](https://cloud.tencent.com/developer/article/1170340) - [备份网址] ......
VTK 设置视觉位置和焦点
VTK 基本视图说明： 相机设置 1 renderer =vtk.vtkRenderer() 2 self.camera = renderer.GetActiveCamera() 3 self.camera.SetViewUp (0, -1, 0) #设视角位置 4 self.camera.SetP ......
N8、图解Transformer
📌 本周任务： 了解Transformer 一、Transformer宏观结构¶ 编码部分（encoders）由多层编码器（Encoder）组成。解码部分（decoders）也是由多层的解码器（Decoder）组成。每层编码器、解码器网络结构是一样的，但是不同层编码器、解码器网络结构不共享参数。 ......
COMP9444 Neural Networks and Deep Learning
COMP9444 Neural Networks and Deep LearningTerm 2, 2023Project 1 - Characters and Hidden UnitDynamicsDue: Wednesday 5 July, 23:59 pmMarks: 20% of final ......
世界上最好的语言PHP：OpenCV与计算机视觉已在我掌控之下
选自Medium 作者：Vladimir Goncharov 机器之心编译 参与：Huiyuan Zhuo、思源、刘晓坤 作者 Vladimir Goncharov 平常主要关注与研究两个主题：PHP 和 Server Administration（服务器管理）。在过去的半年中，作者利用空闲时间探索 ......
将生成式预训练Transformer应用于文本分类：实现高效文本处理的创新应用
作者：禅与计算机程序设计艺术 77. 将生成式预训练Transformer应用于文本分类：实现高效文本处理的创新应用 引言 随着自然语言处理技术的快速发展,文本分类任务也逐渐成为了自然语言处理领域中的一个热门研究方向。文本分类问题是指根据给定的文本内容,将其分类到预定义的类别中。本文将介绍一种基于生 ......
drf 3小时_network
[TOC] 课程：[7-1 课程总结_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Dm4y1c7QQ/?p=22&spm_id_from=pageDriver&vd_source=0171aff436db6d7c707fb12c8ad61d69) ......
【五期邹昱夫】CCF-B（IEEE Access'19）Badnets: Evaluating backdooring attacks on deep neural networks
> "Gu, Tianyu, et al. "Badnets: Evaluating backdooring attacks on deep neural networks." IEEE Access 7 (2019): 47230-47244." 本文提出了外包机器学习时选择值得信赖的提供商的重要 ......
使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
本文提供了一个使用 Hugging Face 🤗 Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个 ......