window-based compression attention details
[WARNING] The POM for com.alibaba:druid:jar:1.1.21 is invalid, transitive dependencies (if any) will not be available, enable debug logging for more details是什么问题
这个警告表明 Maven 在尝试下载或处理 com.alibaba:druid:1.1.21 这个依赖项时遇到了问题。警告的具体内容是说 POM（Project Object Model）文件无效，这可能会导致 Maven 无法正确地处理传递性依赖关系。有几种可能的原因和解决方法： 1.网络问题： ......
CF1901E Compressed Tree（树dp）
Problem 题目地址 Solution 来自fcy大佬的思路 记 \(f_u\) 表示假定以 \(u\) 为根的子树，在压缩后，（子树内的某一个点（包括 \(u\)））可以向外（除\(u\)为根的子树外所以点的集合）连一条边时的最大 \(sum\)。换言之，我们把树拆成 以\(u\)为根的子树（ ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR
abstruct 描述了一个变分自编码器的端到端图像压缩模型。这个模型结合了超先验来捕获潜在表示的空间依赖性，这种超先验涉及到了边信息。并且改模型与底层的自编码器结合联合训练一个复杂的先验。 introduction 熵编码依赖于编码器和解码器都知道的量化表示的先验概率模型（熵模型）。这种压缩潜在表 ......
Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression
abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
How Attentive are Graph Attention Networks?
目录概符号说明GATv2代码 Brody S., Alon U. and Yahav E. How attentive are graph attention networks? ICLR, 2022. 概 作者发现了 GAT 的 attention 并不能够抓住边的重要性, 于是提出了 GATv2 ......
https://blog.csdn.net/qfturauyls/article/details/127044930
轻松升级gcc：背景： 直接通过yum install gcc安装的版本4.8.5太老了，很多新的库的用不起，没办法，只能升级。手动编译安装太过于麻烦，于是乎网上找到了这个方法。 方法: 第一步:安装centos-release-sclsudo yum install centos-release- ......
Conditional Probability Models for Deep Image Compression
\(\quad\)在自编码器中使用深度网络已成为有前途的研究方向，这种学习网络有两个挑战： 处理量化与控制reconstruction error (distortion) entropy (rate) of the latent image representation之间的权衡（rate都用熵表 ......
compress压缩模块功能测试
功能介绍 产生随机测试文本或者进行功能验证 功能验证指通过分别通过verilog与python打印压缩后序列，进行文本比对。 python代码 import sys import random import argparse str_line = '' def huffmancode(RG_type ......
ALSA Compress-Offload API
概述 从 ALSA API 的早期开始，它就被定义为支持 PCM，或考虑到了 IEC61937 等固定比特率的载荷。参数和返回值以帧计算是常态，这使得扩展已有的 API 以支持压缩数据流充满挑战。 最近这些年，音频数字信号处理器 (DSP) 常常被集成进片上系统 (SoC) 设计中，且 DSPs 也 ......
Self-Attention公式解释
Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中，它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依赖问题。 长距离依赖问题 举个例子，考虑这个句子： “The cat, which was very hungry, finally found its food in the kit ......
AT_agc034_e Complete Compress
原题链接 这里是用 set 实现的换根 DP，时间复杂度 \(O(n\log n)\)。 记 \(siz_x,g_x,f_x\) 分别为 \(x\) 及其子树中有多少个关键点，所有关键点到 \(x\) 的距离和，将关键点尽可能两两向上合并后到 \(x\) 的距离和（我愿意理解为是将 \(g_x\) ......
PostgreSQL CPU占用高分析，查询IO消耗最高的SQL，查询耗时最长的SQL，查询被锁住的session会话 转发 https://blog.csdn.net/sunny_day_day/article/details/112001481
查看当前活跃的DB session 正在运行的SQL语句（运行时间超过10秒） SELECT now() - query_start as "runtime", usename,application_name, client_hostname, datname, state, query FROM ......
win10定时关机、定时休眠和定时睡眠的命令行【转载自https://blog.csdn.net/conanluffy/article/details/103153583】
1、定时关机# 注：/s 关机， /t 后面接时间，单位是秒 shutdown /s /t 3600 #一个小时后关机shutdown -a #取消定时关机注："shutdown /h"是立即进入休眠的命令，但/h参数不能与/t连用，故不能用shutdown实现定时休眠的功能。/h可与/f连用，/f ......
通过 SAP UI5 IconTabBar 控件结合 FlexibleColumnLayout 实现多页面 Master-Detail 布局试读版
本文也是来源于网络上一位朋友的咨询，这是这位朋友实际项目中的真实需求。 本文介绍了一个实际项目中开发需求的详细实现过程。通过使用 SAP UI5 IconTabBar 控件，我们可以让逻辑上属于不同业务范畴的界面，通过点击对应的 Icon，以切换的方式，在同一块屏幕区域显示出来。 IconTabBa ......
Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression
目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin ......
Oracle 性能检查SQL 语句 转载 https://blog.csdn.net/wan212000/article/details/133384545
目录1. Oracle 查询 SQL 语句1.1. 性能查询常用 SQL1.1.1. 查询最慢的 SQL1.1.2. 列出使用频率最高的 5 个查询1.1.3. 消耗磁盘读取最多的 sql top51.1.4. 找出需要大量缓冲读取(逻辑读)操作的查询1.1.5. 查询每天执行慢的 SQL1.1.6 ......
解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......
聊聊RNN与Attention
RNN系列： 聊聊RNN&LSTM 聊聊RNN与seq2seq attention mechanism，称为注意力机制。基于Attention机制，seq2seq可以像我们人类一样，将“注意力”集中在必要的信息上。 Attention的结构 seq2seq存在的问题 seq2seq中使用编码器对时序 ......
深度学习之Attention Model（注意力模型）
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......
ELIC: Efficient Learned Image Compression with Unevenly Grouped Space-Channel Contextual Adaptive Coding
abstruct \(\quad\) 受能量压缩表现的启发，提出了不均匀通道情况自适应编码.结合不均匀分组模型和现有上下文模型，获得一种空间通道上下文自适应模型，来提高编码性能，而不影响其运行时间。 \(\quad\)这种模型支持预览解码和渐进解码。 introduction 学习图像压缩中最重要的 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 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。 ......
《Attention Is All You Need》阅读笔记
论文标题 《Attention Is All You Need》 XXX Is All You Need 已经成一个梗了，现在出现了很多叫 XXX Is All You Need 的文章，简直标题党啊，也不写方法，也不写结果，有点理解老师扣论文题目了。 作者 这个作者栏太夸张了。八个作者全部标星，均 ......
EF出现错误：An error occurred while updating the entries. See the inner exception for details.
问题：EF出现错误An error occurred while updating the entries. See the inner exception for details 场景：适用Excel批量导入数据时，提示了以上错误 解决思路： 1、查看是否有重复的主键 2、是否有不可为空的字段没有 ......
FlashAttention 如何加速Attention计算？
代数聚合 计算向量\(\mathbf x^l \in \mathbb R^{1 \times d}\)的softmax值 \[m(\mathbf x^l) = max(x_i^{l}) \\ f(\mathbf x^l) = [e^{x_1^l-m(\mathbf x^l)}, \cdots, e^ ......
gzip: stdin: invalid compressed data--format violated
当执行解压命令，出现 tar: Error is not recoverable: exiting now 。 tar -zxvf xxx.tar.gz 错误详情如下： 原因：下载的文件并不是通过 gzip过滤归档，去掉-z参数即可，执行： tar -xvf xxx.tar.gz ......
Conditional Probability Models for Deep Image Compression
深度神经网络被训练来作为图像压缩的自动编码器是一个前沿方向，面临的挑战有两方面——量化(quantization)和权衡reconstruction error (distortion) and entropy (rate)，这篇文章关注后者。 主要思想是使用上下文模型直接对潜在表示的熵建模;3D- ......
How to get macOS CPU details information in the command line All In One
How to get macOS CPU details information in the command line All In One
如何通过命令行获取 macOS CPU 的详细信息
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Conditional Probability Models for Deep Image Compression
深度神经网络被训练来作为图像压缩的自动编码器是一个前沿方向，面临的挑战有两方面——量化(quantization)和权衡reconstruction error (distortion) and entropy (rate)，这篇文章关注后者。 主要思想是使用上下文模型直接对潜在表示的熵建模;3D- ......