window-based compression attention details
Hugging News #0414: Attention 在多模态情景中的应用、Unity API 以及 Gradio 主题构建器
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 社区动向 Attention ......
Attributed Graph Clustering |A Deep Attentional Embedding Approach
论文阅读01-Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 1. 创新点idea Two-step的图嵌入方法不是目标导向的，聚类效果不好，提出一种基于目标导向的属性图聚类框架。 所谓目标导向，就是说特征提取和聚 ......
Transformer网络-Self-attention is all your need
一、Transformer Transformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。 输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置） 编码器结构： 6层编码器： 一层编码器 = ......
alsa compress driver
platform driver 例子：https://elixir.bootlin.com/linux/v5.4.240/source/sound/soc/intel/atom/sst-mfld-platform-pcm.c#L525 static struct snd_soc_dai_driver ......
Sequential Recommendation via Stochastic Self-Attention
Fan Z., Liu Z., Wang A., Nazari Z., Zheng L., Peng H. and Yu P. S. Sequential recommendation via stochastic self-attention. International World Wide W ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
CF1200E Compress Words 字符串哈希/双重哈希
题目地址 题意：给你若干个字符串，答案串初始为空。第i 步将第 i 个字符串加到答案串的后面，但是尽量地去掉重复部分（即去掉一个最长的、是原答案串的后缀、也是第 i 个串的前缀的字符串），求最后得到的字符串。 Solution 字符串哈希练习题，做完之后对哈希的理解更深刻了 因为求原字符串的后缀和第 ......
attention
attention机制 attention的核心逻辑类似人类观察图片的逻辑，当人类观察一张陌生的图片时，并没有完全看清整个图片，而是把注意力集中到了图片焦点上。所以attention的逻辑就是从关注全部到关注重点。 人类的视觉系统就是一种attention机制，将有限的注意力集中在重点信息上，从而节 ......
【题解】Atcoder AGC034E Complete Compress
题目分析： 看到数据范围显然考虑先枚举一个集合点，也就是根。 设 $g_u = \sum_{v \in tree_u \and col_u = 1} dis(u,v)$，那么我们一次操作就是让 $g_u$ 减二或者不变，而不变的操作就是在 $u$ 的同一棵子树内的操作是没有影响的。 因为我们可以将 ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
【THM】DNS in detail(DNS基础详解)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/dnsindetail 本文相关内容：了解DNS协议是如何工作的，以及DNS如何帮助我们访问互联网服务。 什么是DNS？ DNS 指 Domain Name System，即域名系统，DNS能为我们提供一 ......
https://blog.csdn.net/wufagang/article/details/123027193
<div class="RichText ztext Post-RichText css-1g0fqss" options="[object Object]"><p data-first-child="" data-pid="6in8Lo1T">Spring 循环依赖一般包含 构造器注入循环依赖 和 ......
《Spectral–Spatial Morphological Attention Transformer for Hyperspectral Image Classification》论文笔记
论文作者：Swalpa Kumar Roy， Ankur Deria， Chiranjibi Shah， et al. 论文发表年份：2023 模型简称：morphFormer 发表期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 论文代码： ......
attention is all you need --->> transform
经典图： 复现的github链接 https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch 注释的代码全集： https://download.csdn.net/download/yang332233/87602895 /at ......
论文翻译：2020：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
论文地址：ECAPA-TDNN：在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码：https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式：Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......
论文翻译：2022_DNS_1th：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for speech enhancement
论文地址：带轴向注意的多尺度时域频率卷积网络语音增强 论文代码：https://github.com/echocatzh/MTFAA-Net 引用：Zhang G, Yu L, Wang C, et al. Multi-scale temporal frequency convolutional n ......
【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)
前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？ 这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。 那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式： 每个向量对应一个输出：输出的数目与 ......