多头自注意力第10页

数组排序求最小交换次数

我们可以遍历数组，对于每个元素，我们将该元素和它正确的位置建边，最后一定是1∼n个环（自环也算）。对于有k个元素的环，最少交换次数为k−1。假设共有p个环，对于第i个环，有ki个元素，则它的

Unlimitedz·2025-07-05 02:58

android号码查询归属地,号码归属地识别-Android电话应用

题记自研的电话应用中，有两处使用了号码归属地，一处是通话记录页，一处是通话界面；那么它们是如何实现的呢？下面进行一步一步的分析。

倾城落雪·2025-07-05 00:48

C语言中的短路现象

= 0; b = 1; c = 2; d = a++ && b++ && --c; printf("a=%d b=%d c=%d d=%d\n",a,b,c,d);}因为a++是先判断a的值再自

·2025-07-04 22:29

大语言模型（LLM）按架构分类

大语言模型（LLM）按架构分类的深度解析1.仅编码器架构（Encoder-Only）原理双向注意力机制：通过Transformer编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例：BERT的MLM任务

jerwey·2025-07-04 20:46

深入了解Transformer模型及其优缺点

目录前言1Transformer结构特点1.1注意力机制（Self-Attention）1.2编码器-解码器架构1.3位置编码和基于注意力的损失函数2Transformer模型优缺点分析2.1Transformer

·2025-07-04 18:38

FocalNet：焦点调制网络

摘要我们提出了焦点调制网络（简称FocalNets），在该网络中，自注意力（self-attention，SA）被完全替换为焦点调制模块，用于建模视觉中的token交互。

AI专题精讲·2025-07-04 18:03

注意力机制还有招？混合注意力好发不卷

2025深度学习发论文&模型涨点之——混合注意力混合注意力是一种融合多种不同类型注意力机制的技术，旨在提升模型对数据中关键特征的识别与处理能力。

·2025-07-04 17:27

普通Attention，FlashAttention和FlashAttention2的比较

FlashAttention、普通Attention和FlashAttention2的比较一、普通Attention的实现与问题普通Attention实现#标准注意力计算defstandard_attention

ALGORITHM LOL·2025-07-04 14:37

人大金仓 vs MySQL 窗口函数：三大核心差异与实战对比

一、窗口函数的演进与挑战窗口函数（WindowFunctions）自MySQL8.0引入以来，已成为数据分析和业务报表开发的核心工具。

·2025-07-04 13:56

Day44

再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN到Transformer、多模态4.预训练策略：数据增强、自监督

·2025-07-04 12:19

day49

空间注意力模块其核心思路是：对输入的特征图进行处理，生成一个与特征图尺寸相同的空间注意力权重图（每个位置的权重表示该位置的重要程度），然后将权重图与原始特征图进行逐元素相乘，使重要空间位置的特征得到增强

m0_62568655·2025-07-04 12:19

创客匠人：知识变现赛道中创始人 IP 打造的底层逻辑

在知识付费行业蓬勃发展的当下，如何让专业知识突破“自嗨”困境，实现商业价值与社会价值的统一？创客匠人通过数千个案例的实践探索，揭示了一个核心规律：创始人IP打造与知识变现的深度结合，是破局的关键所在。

·2025-07-04 10:07

Termux备份与恢复

转载自：https://bbs.zsxwz.com/thread-3473.htm好不容易才安装了各种软件，环境等等，因此做一个备份有时候还是必要的，以免一时手贱。

龙潜月七·2025-07-04 08:22

JAVA八股文：异常有哪些种类，可以举几个例子吗？Throwable类有哪些常见方法？

Throwable、Error与Exception所有的异常类型都继承自java.lang.Throwable。

Hellyc·2025-07-04 01:09

Llama改进之——RoPE旋转位置编码

引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中，以增强Transformer架构的性能。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

Llama改进之——分组查询注意力

引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

手把手从零打造 Llama3：解锁下一代预训练模型

引言Llama3相较于Llama2，不仅在模型架构上做了显著优化，尤其是全局查询注意力机制（GQA）的引入，使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。

会飞的Anthony·2025-07-04 01:35

PyTorch-Llama: 从零开始实现LLaMA 2模型教程

该模型是一个强大的自回归语言模

乔昕连·2025-07-04 00:05

故障诊断：smon回滚异常导致实例crash

本文转自朋友的真实案例分享。故障诊断：smon回滚异常导致实例crash某省电力系统的一个4节点rac，2节点在早上的时候crash。WedNov0307:59:052021SMON:Restarti

·2025-07-03 23:58

解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析

解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词：GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要：本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构

AI智能应用·2025-07-03 23:25

C++为什么中不应该返回局部变量的地址

最近在写代码的时候遇到返回局部变量的引用问题，认识不是很清晰，下面是转自http://blog.csdn.net/tujinqiuqq85948239/article/details/27236677博文的详细解释

i love 3·2025-07-03 21:41

android原生睡死,Android消息推送关键技术之休眠唤醒

Android休眠机制由于Android系统是基于Linux内核的，所以Android系统地休眠机制也继承自Linux，并且在

·2025-07-03 20:40

在设计提示词（Prompt）时，关于信息位置的安排z怎么结合模型特性和任务目标

从自注意力机制的原理及应用场景来看，关键信息的位置选择需遵循以下启示，并结合具体场景灵活调整：一、核心启示：提示词的“信息权重”与“位置效应”1.最后位置的信息更易被模型“重点处理”原理：生成任务中（如文本续写

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 18:18

Python 与面向对象编程（OOP）

以下是Python面向对象编程的核心特性、优势和局限性的全面解析：一、Python的OOP核心特性1.万物皆对象Python中所有数据类型（如整数、字符串）均为对象，继承自object基类。

lanbing·2025-07-03 16:05

【学习】微信小程序开发指南：从零开始的完整实践

前言微信小程序作为腾讯推出的轻量级应用平台，自2017年正式发布以来，已经成为移动互联网生态中不可或缺的一部分。

·2025-07-03 16:04

大语言模型：是逐字生成还是一次多词？

也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式（基础逻辑）多数入门级演示或简单文本生成中，LLM会默认按“生成一个token→拼接回输入→再生成下一个”的流程，本质是自回归

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:51

JWT认证性能优化实战指南

JWT（JSONWebToken）以其自包含、自验证、跨语言支持等优点，在分布式环境中广泛应用。但在高并发场景下，JWT的解析、签名与验证过程可能成为性能瓶颈。

·2025-07-03 13:15

这些面试问题，最好提前准备

回答思路面试官：“请你介绍一下自

·2025-07-03 13:00

小米发布会定档，自研芯片、小米 YU7将亮相，参数先睹为快

5月19日，有消息称，小米将在5月22日举行的15周年战略发布会上一口气公布两件重磅新——自研手机SoC芯片玄戒O1，以及首款纯电SUV车型YU7。

·2025-07-03 10:20

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制，从医学影像中预测转基因数据。

·2025-07-03 08:37

Python Day57

Task：1.序列数据的处理：a.处理非平稳性：n阶差分b.处理季节性：季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型：当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型：当前值收到短期冲击的影响

别勉.·2025-07-03 07:58

mysql数据一致性

前言美团酒店直连项目自2013年末开始，通过业务上的不断完善和技术上的不断改进，至今已经接入200多家供应商，其中在线酒店3万以上，在线SPU30万以上。

·2025-07-03 06:26

Kafka 核心机制面试题--自问自答

基础篇Q1:Kafka为什么能这么快？A:Kafka的高性能主要来自三大核心技术：零拷贝(Zero-Copy)：通过sendfile()系统调用，数据直接从磁盘到网卡，避免了内核态和用户态之间的多次拷贝页缓存(PageCache)：消息直接写入操作系统页缓存而非JVM内存，减少GC影响并利用OS缓存机制内存映射(mmap)：索引文件通过内存映射实现，操作内存即操作文件Q2:Kafka的存储结构是怎

亲爱的非洲野猪·2025-07-03 06:20

FAISS 简介及其与 GPT 的对接（RAG）

大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据，能够快速找到与查询向量最相似的向量，广泛应用于推荐系统、图像检索、自

言之。·2025-07-03 05:17

大模型-FlashAttention 算法分析

一、FlashAttention的概述FlashAttention是一种IO感知精确注意力算法。

清风lsq·2025-07-03 05:46

高精度相机：工业自动化的“慧眼”，驱动智能制造新未来

迁移科技，自2017年成立以来，已成长为行业领先的3D工业相机和3D视觉系统供应商。

lingling009·2025-07-03 00:06

D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片

D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器，它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化（FDR），并引入了全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不引入额

悠悠海风·2025-07-03 00:05

[AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder

在这种架构中，所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上，其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为

Micheal超·2025-07-02 23:29

CVPR2024无监督Unsupervised论文17篇速览

为了解决这一问题，我们提出了一种引导式槽注意力网络，以加强空间结构信息并获得更好的前景-背景分离。初始化时带有查询引导的前景和背景

木木阳·2025-07-02 23:28

AttnRNN：参数更少，却断档碾压LSTM/GRU的新RNN

新型注意力RNN（AttnRNN）在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域，循环神经网络（RNN）及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。

wq舞s·2025-07-02 19:26

Muduo 定时器

TimeQueue定时器图片转载自:muduo网络库源码解析(4):TimerQueue定时机制_李兆龙的技术博客_51CTO博客添加新的定时器TimerIdTimerQueue::addTimer(TimerCallbackcb

小白书舍·2025-07-02 19:25

AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术

AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词：跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要：本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。

AI学长带你学AI·2025-07-02 18:20

【多空三分天下】主图操盘系统指标技术使用分解及源代码

当日买比详细的比例数据实时的五档买卖数据总和以及买卖差三条操盘线及对应的当下价格波段操盘买卖信号-波段操作参考强势启动信号-实体红色K线标记+钱袋图标信号关注做多信号-实体紫色+文字“关注做多”提示信号操盘线高位转空三线合一，空头形成操盘线空头三线合一，转多头一线变三线如上图

选择不变·2025-07-02 17:13

Apache HTTP Server部署全攻略

自1995年首次发布以来，Apache一直是Web服务器领域的领导者，以其稳定性、安全性和灵活性著称。

Sally璐璐·2025-07-02 14:50

京东外卖服务商申请必看！官方渠道vs本地生活服务商系统，究竟哪个更适合普通创业者？

自京东外卖入局至今，虽然已经过去了好几个月的时间，但是，想要做京东外卖服务商的人，却还是只增不减。

互联网动态分析·2025-07-02 13:45

欢乐熊大话蓝牙知识24：LE Secure Connections 是 BLE 的安全升级术

一句话解释：LESecureConnections是BLE自4.2版本引入的“升级配对方式”，它不再是“小打

欢乐熊嵌入式编程·2025-07-02 13:43

深入解析youtube-dl模块：视频与播放列表信息提取指南

本文将深入探讨如何使用youtube-dl模块来提取视频和播放列表信息，帮助开发者更好地集成这一功能到自

·2025-07-02 10:18

全响应式物联网平台（JetLinks）

能支持千万级设备连接、百万级数据并发，通过自研React

deepdata_cn·2025-07-02 08:08

Java 编程之策略模式详解

在美团/饿了么平台点外卖时，配送方式多种多样：骑手专送：平台调度骑手商家自

勤奋的知更鸟·2025-07-02 08:07

Web性能测试常用指标（转自百度AI）

Web性能测试常用指标Web性能测试涉及多个维度的指标，主要分为前端页面性能指标和后端服务性能指标两大类，以下为关键指标详解：一、前端页面性能指标通过浏览器开发者工具（如ChromeDevTools）或专用工具（如Lighthouse）监测：首次内容绘制（FirstContentfulPaint,FCP）浏览器首次渲染文本/图像的时间，反映初始加载速度。目标值：≤1.8秒1最大内容绘制（Large

chenbin___·2025-07-02 08:31

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