transformer

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install mmcv-full= ......

原因项目中弹出框的样式居中是这样写的：.box { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%);}123456比如盒子的宽度为300px，高度为401.5px，这样transform计算出的50% ......

引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理 BLOOM-176B ......

Attention Is All You Need 论文 transformer代码 以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括，如有疑问，欢迎交流~ transformer仅仅使用注意力机制，没有使用任何的卷积或者RNN结构。 传统RNN结构的当前隐层状态$h_t$需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐 ......

简介 近年来，随着以 OpenAI GPT2 模型 为代表的基于数百万网页数据训练的大型 Transformer 语言模型的兴起，开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放域中的条件语言生成效果令人印象深刻，典型的例子有: GPT2 在独角兽话题上的精彩续写，XLNet 以及 使用 CTRL 模型 ......

参考： transform的paper出处:https://blog.csdn.net/qq_40585800/article/details/112427990 发展 Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以 ......

Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......

动动发财的小手，点个赞吧！ 自从最新的Large Language Models（LLaM）发布以来，如OpenAI的GPT系列、开源模型Bloom或谷歌发布的LaMDA等，Transformer展现出了巨大的潜力，成为了深度学习的前沿架构楷模。 尽管已经有几篇文章介绍了 transformer 及 ......

22年初的屠榜模型 题目：用了移动窗口的层级式的vision transformer 摘要：Swin transformer可以作为CV中通用骨干网络。与NLP不同的第一个是对象尺度的问题，第二是多次提到的分辨率太大的问题，之前工作已经用很多办法减少过输入模型的序列长度。移动窗口可以让每次只计算一个 ......

在之前的 博文 中，我们探讨了图机器学习的一些理论知识。这一篇我们将探索如何使用 Transformers 库进行图分类。(你也可以从 此处 下载演示 notebook，跟着一起做！) 目前，Transformers 中唯一可用的图 transformer 模型是微软的 Graphormer，因此本 ......

题 使用 CharacterController 后 ， 坐标系统会变得混乱，这个是上期说过的问题，各系统之间使用自己的缓存来保持数据，玩家为了模拟重力 不得不持续进行运算。 这样就会令其他坐标操作指令出现无效化或者混乱 unity 也提供了一个简单的解决方案 就是每计算一次之前 都去同步其他坐标操 ......

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 = ......

一、Transformer模型 2017年，Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。 ......

感觉分水岭算法和骨架算法还挺有趣的，自己空余时间写着玩儿了一下，原理还是参考论文以及其他的代码。 本文实现了 image forest transform 中的 skeleton 算法，也就是提取图片中的骨架，其他的分水岭暂时没搞。 代码中的其他组件都有，需要的话可以自己二次开发实现。 论文暂时没有 ......

##关键点 ModelView Transformation Matrix (1-3) Orthographic Projection Matrix (4) Perspective Projection Matrix (5-6) 1. View/Camera/ModelView Transforma ......

关键点 Affine Transformation (Linear Transformation, Transmation) Homogeneous coordinates Composite Transform 2D and 3D 1. Linear Transformation (2D for ......

P3. Transformation P3. Transformation 矩阵和变换联系起来 Reflection Matrix（反射矩阵（名字不重要））： 切变： 旋转： 推导： 旋转矩阵中的B和D可以用（0,1）这个点来推算 线性变换： （先不管这个M） 齐次坐标 为什么要用齐次坐标： 平移变 ......

前言 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而 ......

初始串为一个1，每一步会将每个0改成10，每个1改成01，因此1会依次变成 01, 1001, 01101001,… 输入n（n≤1000），统计n步之后得到的串中， “00”这样的连续两个0出现了多少次 f =[0]*1003 g =[0]*1003 f[1]=0 g[1]=1 for i in ......

前言 这篇文章提出了一种用于使得 ViT 架构适配下游密集预测任务的 Adapter。简单的 ViT 模型，加上这种 Adapter 之后，下游密集预测任务的性能变强不少。本文给出的 ViT-Adapter-L 在 COCO 数据集上达到了 60.9 的 box AP 和 59.3 的 mask A ......

这个错误的解决方案如下： 1. 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项：这将允许平滑过渡，但可能会降低性能。 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项，可以在创建 Popper 实例时指定 modifiers 参数，并将 computeS ......

Transforms类提供了一些用于坐标变换的方法，可以帮助我们在不同的参考系之间转换点或向量。 cesium中最常用的transforms类有以下几个： Transforms.eastNorthUpToFixedFrame(origin, ellipsoid, result) 这个方法接受一个原点 ......

utf-8 回忆上次内容 上次再次输出了大红心<span style="color:red">♥</span> 找到了红心对应的编码 黑红梅方都对应有编码 原来的编码叫做 ascii️ \u这种新的编码方式叫unicode 包括了 中日韩字符集等 各书写系统的字符集 但是有个问题 拜这个字 在字节中 ......

Android LiveData Transformations是LiveData库中的一个类，它提供了一些便捷的方法来转换LiveData的数据。 使用LiveData Transformations需要在项目的build.gradle文件中添加以下依赖项： implementation 'and ......

transformations-in-occt 原文链接： https://unlimited3d.wordpress.com/2021/03/28/transformations-in-occt/ ......

前言 现有的语义分割工作主要集中在设计有效的解-码器上，然而，一直以来都忽略了这其中的计算成本。本文提出了一种专门用于语义分割的 Head-Free 轻量级架构，称为 Adaptive Frequency Transformer (AFFormer) 。采用异构运算符（CNN 和 ViT）进行像素嵌 ......

理解很困难，但是代码真的很简单。祝贺我过了我做的第一个有关置换的题目。 problem ~~已经不是能简化的东西了~~ 一位科学家正在研究一个自我生长的长度为 $n$ 的排列 $a_1,a_2,\ldots,a_n$。 排列每天都会变化，每一天，元素 $x$ 都会变成 $a_x$，即 $a_x$ 会 ......

###THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 一种基于Transformer和混合特征提取器的红外与可见光图像融合网络 研究背景： 现有的图 ......

YOLOv7引入Swin Transformer以及CCNet出现的问题 一、YOLOv7训练完，运行test.py的时候出现：RuntimeError: expected scalar type Float but found Half 错误 采用GPU训练时出现的问题！ 解决方案： 将test. ......

题目链接 $1$ 题目链接 $2$ 题解 设一个区间的和、平方和、立方和分别是 $sum_0,sum_1,sum_2$ 对于 $add$ 操作，推推公式可知 $\begin{cases}newsum_2=sum_2+val^3\times len+3\times val\times sum_1+3\ ......