流式Transform 第16页

Swin-Unet：图像分割领域的强大工具

Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型，适用于图像分割任务。

陈凯韵·2025-01-24 12:58

Transformer中query、key和value的状态为什么要是 contiguous？

Transformer中query、key和value的状态为什么要是contiguousd值？

AI老兵·2025-01-24 01:29

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

25/1/22 算法笔记＜ROS2＞ TF变换

TF（Transform）是ROS（RobotOperatingSystem）中的一个核心功能，用于管理和发布坐标系之间的变换关系。

青椒大仙KI11·2025-01-23 22:33

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代

一、GPT-4对话模型概述GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4）是OpenAI开发的一种

Echo_Wish·2025-01-23 20:19

Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像49 仿射变换图像裁剪

KotlinBytedecoOpenCV图像图像49仿射变换图像裁剪1添加依赖2测试代码3测试结果在OpenCV中，仿射变换（AffineTransformation）和透视变换（PerspectiveTransformation

深色風信子·2025-01-23 07:48

使用Airbyte实现数据集成的详细指南

Airbyte是一个功能强大的数据集成平台，专门用于从API、数据库和文件构建到仓库和数据湖的ELT（Extract,Load,Transform）管道。

dagGAIYD·2025-01-23 06:11

如何用Python实现流式下载，节省内存还带进度条！

引言本篇文章来分享一下如何使用Requests下载文件并且显示进度条。下载文件说到下载文件，大家可能一下子就能写出以下的代码：importrequeststotal=10485url=f'https://speed.cloudflare.com/__down?during=download&bytes={total}'#上面的URL是cloudflare的测试链接，可以传入想要下载的长度res=r

·2025-01-23 05:28

【Codex】Evaluating Large Language Models Trained on Code

这篇文章来解读最近比较有意思的Transformer预训练模型在自动生成代码方面的应用，PaperLink:EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode自动生成Code

NLP_wendi·2025-01-23 05:57

使用iFlyTek SparkLLM进行实时聊天应用开发

本文将介绍如何使用SparkLLM搭建一个简单的聊天应用，包括基本的API初始化和调用，以及如何实现流式输出。核心原理解析SparkLLM是一款基于大规模语言模型的对话生成系统。

dagGAIYD·2025-01-23 04:53

Gradio + Transformers** 实现带记忆功能的对话系统完整代码示例

以下是一个使用Gradio+Transformers实现带记忆功能的对话系统完整代码示例，无需额外数据库依赖：importgradioasgrimportnumpyasnpfromtransformersimportAutoTokenizer

大霸王龙·2025-01-23 03:42

从ErnieBotChat迁移到QianfanChatEndpoint的实践指南

QianfanChatEndpoint在流式传输、函数调用能力等方面提供了更为先进的支持。核心原理解析QianfanChatEndpoint是百度Qianfan平台的一部分，提供了更为灵活

fGVBSAbe·2025-01-23 02:35

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

Flink 的核心特点和概念

Flink是一个流式处理框架，专注于高吞吐量、低延迟的数据流处理。它能处理无限流（即实时数据流）和有限流（批处理），具有很强的灵活性和可扩展性，广泛应用于实时数据分析、监控系统、数据处理平台等场景。

Ray.1998·2025-01-23 00:12

Css3 3D转换

水平向右为正Y轴：垂直向下为正Z轴：垂直屏幕向外为正3D位移和3D旋转：主要知识点：3D位移：translate3d（x,y,z）3D旋转：rotate3d(x,y,z)透视：perspective3D呈现transform-style3D

黄丫丫07·2025-01-22 19:43

CSS3 2D 转换介绍

CSS3中的2D转换（2DTransforms）允许你在二维平面上对元素进行操作，如移动、旋转、缩放和倾斜等，这可以让网页的布局和动画效果更加丰富多样。

半点寒12W·2025-01-22 19:10

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展

清风AI·2025-01-22 17:26

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer

__如果·2025-01-22 17:55

文档图像矫正任务的前沿进展：引入Transformer框架、极坐标的思路

Transformer架构下的文档矫正探索代表性工作DocTr:DocumentImageTransform

·2025-01-22 16:01

Kafka 到 Kafka 数据同步

简述Kafka为处理实时数据提供了一个统一、高吞吐、低延迟的平台，其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。

·2025-01-22 16:26

Transformer中的注意力机制：从基础概念到高级变体的全面解析

注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体：自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention)注意力评分函数的类型和特点多头注意力的现代变体：MHA(Multi-HeadAttention)MQA(Multi-QueryAttention)GQA(Grouped-

XianxinMao·2025-01-22 13:48

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。

Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望*

概述：深入探讨Transformer模型的工作原理，分析其在NLP领域的应用场景，并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。

泰山AI·2025-01-22 09:46

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。

AI天才研究院·2025-01-22 09:16

大语言模型原理基础与前沿指令生成

大语言模型、指令生成、Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Fine-tuning、PromptEngineering1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModels

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:04

如何创建自定义聊天模型类

通过包装自定义的LLM（大语言模型）到标准的BaseChatModel接口中，你不仅能与现有程序无缝集成，而且还能自动享受LangChain的各种优化，包括批处理、异步支持和流式API等。

srudfktuffk·2025-01-22 05:15

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

最近，基于Transformer的端

YOLO大师·2025-01-22 05:14

LLama 架构一览

LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化：为什么大模型llama选RMSNorm，而不是其他？

Debroon·2025-01-22 04:08

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型

通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络CNN深度学习理论基础（六）Transformer

小仇学长·2025-01-22 01:48

transformer模型代码

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[

地瓜不是呱·2025-01-22 01:17

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求求了给个star和关注吧参考资料求求了，给个star和关

Ace_bb·2025-01-22 00:08

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74823683·2025-01-21 20:08

AI大模型：开启智能革命新纪元

尽管业界对大模型的定义尚未统一，但通常指的是基于Transformer框架的大型语言模型，广义上也包括了多模态大模型，如涉及语言、声音、图像、视频等，技术

洋洋科创星球·2025-01-21 17:09

YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！

AI棒棒牛·2025-01-21 16:02

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最

qq1309399183·2025-01-21 15:56

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最

QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

一比一实现ChatGPT流式接口前端显示效果（打字机效果）【对比几种不同的流式实现方案】

前端实现GPT或者其他大模型的流式推送的数据接收可以通过EventSource、Axios、或者基于EventSource实现的@microsoft/fetch-event-source插件库；GPT官方是基于原生

吉吉安·2025-01-21 14:37

用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？

生成性人工智能目前有两种主要的框架：GAN（GenerativeAdversarialNetwork）和GPT（GenerativePre-trainedTransformer）。GAN目前广泛应

Ai17316391579·2025-01-21 12:54

深入理解AIGC背后的核心算法：GAN、Transformer与Diffusion Models

深入理解AIGC背后的核心算法：GAN、Transformer与DiffusionModels前言随着人工智能技术的发展，AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）已经不再是科幻电影中的幻想

忘梓.·2025-01-21 10:36

Apache SeaTunnel 2.3.9 正式发布：多项新特性与优化全面提升数据集成能力

本次更新新增了`Helm集群部署、Transform支持多表、Zeta新API、表结构转换、任务提交队列、分库分表合并、列转多行`等多个功能更新！

·2025-01-21 07:40

每日读码1 Unity GL

*/,OnRenderImage()/*图像处理*/voidOnRenderImage(RenderTexturesrc,RenderTexturedst){Vector3toRight=cameraTransform.right

hookby·2025-01-21 02:47

socket网络通信基础

目录一、套接字编程基本流程二、TCP流式协议及Socket编程的recv()和send()三、读写无阻塞-完美掌握I/O复用select（）函数详解poll（）函数详解epoll()函数详解一、套接字编程基本流程原文链接

杨枝甘露小码·2025-01-21 01:35

探索AI API版本管理与流式传输实现

在现代软件开发中，API版本管理是一个关键的主题，尤其是在涉及到AIAPI的场景。API版本的变更会影响到服务的稳定性和功能的兼容性。因此，理解API版本管理的基本原理和具体实现，对于开发者来说至关重要。技术背景介绍API版本管理涉及到如何在不破坏现有客户端代码的情况下，逐步引入新的功能和改进。这对于AI服务尤为重要，因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则，并

qwe54165a4wd·2025-01-20 22:47

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力

Qpeterqiufengyi·2025-01-20 07:38

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