交叉注意力第5页

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。

lczdyx·2025-03-02 13:05

RK3588 , mpp硬编码rgb, 保存MP4视频文件.

⚡️传送➡️Ubuntux64架构,交叉编译aarch64FFmpegmppRK3588,FFmpeg拉流RTSP,mpp硬解码转RGBRk3588FFmpeg拉流RTSP,硬解码转RGBRK3588,

J ..·2025-03-01 15:21

【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention)，但Transforme

HyperAI超神经·2025-03-01 14:47

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio

那年一路北·2025-03-01 13:09

SQL JOIN：内连接、外连接和交叉连接（代码+案例）

以下是内连接、外连接和交叉连接的深入解释以及它们的区别与应用。1.内连接(INNERJOIN)定义：内连接只返回两个表中都满足连接条件的匹配记录。换句话说，它仅包括那些具有对应匹配记录的行。

m0_74825466·2025-03-01 11:53

Transformer 代码剖析1 - 数据处理（pytorch实现）

它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。

lczdyx·2025-03-01 06:18

注意力机制中的查询Q、键K、值V与态势感知

注意力机制中的查询（Q）、键（K）、值（V）与态势感知中的态、势、感、知之间存在一定的对应关系。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

注意力机制是如何提取有用信息的？

我们用通俗的方式解释注意力机制是如何通过比较查询（Query,Q）和键（Key,K）的相似度，来决定从值（Value,V）中提取多少有用信息的。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力

一、DeepSeek技术体系的核心突破架构设计：效率与性能的双重革新Multi-headLatentAttention(MLA)：通过将注意力头维度与隐藏层解耦，实现显存占用降低30%的同时支持4096

二进制coder·2025-03-01 01:40

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention

在大型语言模型（LLM）中，注意力机制（AttentionMechanism）是核心组成部分。

kakaZhui·2025-02-28 20:03

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。

eso1983·2025-02-28 09:08

主成分回归（PCR）与特征值因子筛选：从理论到MATLAB实战

详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果，助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-28 08:35

脑机接口（BCI）领域入门：SSVEP基本术语解析

2.1SSVEP的特点3.SSVEP领域的基本术语3.1刺激频率（StimulationFrequency）3.2谐波（Harmonics）3.3信噪比（Signal-to-NoiseRatio,SNR）3.4交叉频率

自由的晚风·2025-02-28 07:55

金融风控与医疗影像算法创新前沿

内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域，算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制，在保证隐私安全的前提下，显著提升金融风险预测模型的泛化能力。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

然而，模型的性能评估绝非易事，它关乎模型能否在实际应用中发挥作用，而交叉验证则是这一过程中的关键技术，是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。

·2025-02-28 01:03

IntersectionObserver API 使用，判断某个元素是否进入了“视口“

其他支持Firefox：55+、Safari：12.1+、Edge：15+、Opera：44+由于可见（visible）的本质是，目标元素与视口产生一个交叉区，所以这个API叫做"交叉观察器"。

T-shmily·2025-02-28 01:03

JS：IntersectionObserver（监听目标元素是否出现在窗口中）

一、简介IntersectionObserver是JavaScript中的一个API，用于异步观察目标元素与其祖先元素或顶级文档视口的交叉状态。

一天只码五十行·2025-02-28 01:32

JavaScript中的IntersectionObserver使用

IntersectionObserver是一个JavaScriptAPI，用于异步观察目标元素与其祖先元素或视口的交叉状态。它可以帮助我们判断一个元素是否进入或离开视口，以及元素与其他元素的交叉情况。

碧海蓝天··2025-02-28 00:27

浅析 DeepSeek 开源的 FlashMLA 项目

浅析DeepSeek开源的FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1（2025年2月24日）放出的开源项目——FlashMLA，是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention

X.Cristiano·2025-02-27 20:18

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。

周玄九·2025-02-27 17:54

PLM项目管理工具盘点：2025年TOP 10，如何选择最适合的工具？

一、PLM工具的核心价值矩阵通过交叉分析20+行业案例（图1），我们发现优秀PLM工具需满足四大维度：维度功能要求

·2025-02-27 17:10

为 ARM 32 位平台交叉编译 FFTW 库（基于正点原子的阿尔法开发板）

首先：因为电脑是X86-64位，而我们需要arm-32位，所以要先导入交叉编译工具链。

学者候选·2025-02-27 16:50

android studio调用python_Android-Python混合开发 1 （java和python互相调用）

要想移植python，得需要下载源码并且交叉编译才行。这个过程太复杂。在这里，介绍一款第三方，复杂的过程交给它处理，我们只需要处理逻辑相关的python代码即可。

weixin_39630095·2025-02-27 15:34

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

量子计算与人工智能的未来交响曲

量子计算与人工智能的未来交响曲大家好，我是Echo_Wish，今天我们来聊聊一个既前沿又令人兴奋的话题——量子计算与人工智能的交叉领域。

Echo_Wish·2025-02-27 03:37

云上玩转DeepSeek系列之五：实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理

2月25日，DeepSeek-AI面向社区开源了其技术成果FlashMLA（https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA），这是一个面向推理优化的高效多层注意力（Multi-HeadLatentAttention

·2025-02-27 00:41

计算机网络-双绞线制作

交叉线是指：一端是568A标准，另一端是568B标准的双绞线。直通线是指：两端都是568B标准的双绞线。任意线是指：两端只要线序一致即可。

想拿高薪的韭菜·2025-02-26 23:36

技术硬核：突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数，强化可信度

DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA：大模型推理效率革命技术特点：首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU（如H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核

guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

AI岗位面试指南：高频文档问题解析与应答策略

应答框架：背景与目标："项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内，同时保证BLEU分数不低于0.82"技术创新点："采用知识蒸馏+动态量化方案，设计分层注意力裁剪策略"量化成果："推理速度提升

阿三0812·2025-02-26 19:07

HarmonyOS Next典型布局案例：运营横幅（Banner）

在HarmonyOSNext应用开发中，运营横幅（Banner）是吸引用户注意力、展示重要信息的关键元素。而Swiper组件则是实现Banner轮播效果的得力助手。今天，咱

·2025-02-26 19:02

云原生周刊：云原生和 AI

FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU（如H100、H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核，旨在提升大模型推理性能，特别是针对可变长度序列进行了优化。

·2025-02-26 19:58

数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系），面试必过

业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上

m0_60635001·2025-02-26 13:20

大模型知识蒸馏：技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径

大模型服务器厂商·2025-02-26 13:20

01 目录-具身智能学习规划

具身智能（EmbodiedIntelligence）强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策，是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。

天机️灵韵·2025-02-26 12:48

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列

学步_技术·2025-02-26 08:19

洛谷P1004（方格取数[NOIP 2000 提高组]）题解

或者，或者说，即使路径交叉也没关系，但同一个格子只能被取一次。比如，如果两条路径都经过同一个格子，那么这个格子的数只能被

1≈∞·2025-02-25 23:47

python-leetcode 22.相交链表

intersectval:相交的起始节点的值，如果不存在相交节点，这一值为0listA:第一个链表listB:第二个链表skipA:在listA从头节点开始，跳到交叉节点的节点数skipB:在listB

SylviaW08·2025-02-25 23:13

rknn环境搭建之docker篇

目录1.rknn简介2.环境搭建2.1下载RKNN-Toolkit2仓库2.2下载RKNNModelZoo仓库2.3下载交叉编译器2.4下载Docker镜像2.5下载ndk2.5加载docker镜像2.6dockerrun

wyw0000·2025-02-25 22:07

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例

天行者@·2025-02-25 20:53

【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11

目录一YOLOv121区域注意力(AreaAttention)2R-ELAN(残差高效层聚合网络)3架构优化4实验二魔改YOLOv111整体修改

Jackilina_Stone·2025-02-25 19:20

月之暗面开源新一代注意力机制：处理1000万token能快16倍，已在Kimi上进行验证

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花「你的LLM还在为长文本「爆内存」？Moonshot突破性方案：千万token推理速度提升16倍！」大家好，我是蚝油菜花。当同行还在为以下问题头疼时——32k上下文跑批处

蚝油菜花·2025-02-25 15:53

即插即用的注意力机制21种

提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络、多头自注意力机制

段智华·2025-02-25 09:35

Ajax购物车添加多产品的最佳实践

背景介绍假设你有一个在线商店，用户可以选择一系列附加产品（如交叉销售产品）并通过一个事件将它们全部添加到购物车中。这听起来简单，但实际上，这涉及到如何正确处理数据结构和Ajax请求

t0_54coder·2025-02-25 02:17

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

那雨倾城·2025-02-24 23:21

基于已交叉编译好 freetype + SDL2 + SDL2_ttf，在hi3516cv610上生成位图

怎么交叉编译freetype+SDL2+SDL2_ttf参见我的上篇博客freetype版本：freetype-2.10.0.tar.bz2SDL2版本：SDL2-2.30.9SDL2_ttf版本：SDL2

张海森-168820·2025-02-24 21:11

DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，只需原始数据0.3% | 邱锡鹏团队联合出品

DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制（MLA），现在也能轻松移植到其他模型了！而且只需原始数据的0.3%~0.6%。

·2025-02-24 19:13

TMI‘24 | 注意力感知的非刚性图像配准加速磁共振成像

论文信息题目：Attention-AwareNon-RigidImageRegistrationforAcceleratedMRImaging注意力感知的非刚性图像配准加速磁共振成像作者：AyaGhoul

小白学视觉·2025-02-24 17:11

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