缩放点积注意力机制

Android源码中添加高斯模糊背景-毛玻璃

不积跬步无以至千里由于系统中多处使用了高斯模糊处理的背景效果,这里感觉也算一个有b格的设计,因此把实现记录下来,而且多数的处理是基于上层的添加方式,这里说一下源码下的整个流程.1.配置Android.mk

Rom_Fisher·2025-01-31 15:16

PTA:结构计算两个复数之积

本题要求实现一个计算复数之积的简单函数。

悦悦子a啊·2025-01-31 12:48

Llama大型语言模型原理详解

一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构，这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点，包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。

kakaZhui·2025-01-30 12:57

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

《Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析

AI天才研究院·2025-01-30 08:26

【vue3|第5期】Vue3响应式数据：ref 与 reactive 的深入解析

日期：2024年5月31日作者：Commas签名：(ง•_•)ง积跬步以致千里,积小流以成江海……注释：如果您觉得有所帮助，帮忙点个赞，也可以关注我，我们一起成长；如果有不对的地方，还望各位大佬不吝赐教

Commas.KM·2025-01-30 07:44

【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制（2024）: 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点；包含二次创新

目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等；本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加SCSA注意力机制

算法conv_er·2025-01-30 02:08

TPA注意力机制详解及代码复现

基本原理在深入探讨TPA注意力机制的数学表达之前，我们需要先理解其基本原理。TPA注意力机制是一种创新的注意力机制，旨在解决传统注意力机制在处理大规模数据时面临的内存和计算效率问题。

清风AI·2025-01-29 17:28

Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。

Ambition_LAO·2025-01-29 17:23

基于Blackwell架构的GPU，用七十二个GPU拼接成性能强大的计算集群，其性能比上一代提升三倍，GPU已成为AI时代的基础设施，可实现各种大模型的训练

具体来说，Blackwell架构的GPU拥有2080亿个晶体管，采用台积电4纳米工艺制造，其AI性能达到了20petaflops，是前代H100GPU的五倍。

百态老人·2025-01-29 08:03

AI会不会是一个大泡沫

刚看了一下数字：美股盘前，英伟达跌超11%，博通跌超11%，台积电、Arm跌超10%，同时，在日本股市，英伟达的主要供应商AdvantestCorp的股价暴跌8.6%。这些科技股，真是跌惨了。

人机与认知实验室·2025-01-28 23:38

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

标题：“LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术”文章信息摘要：文章探讨了大型语言模型（LLM）开发与应用中的关键技术，包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论

XianxinMao·2025-01-28 20:14

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face

以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和

大哥喝阔落·2025-01-28 04:50

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之19 再次重建之4 职业能力程度(成熟度&进化度：集成&演进)评价 CSR 祖传代码：AI操作系统之2

本文问题通过纲/目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线（有秩-纲举目张），左边的行矢--横成行（有序-科目），顶上的列簇--竖成列（有线性-纲领）：语法类型Type（智能化&公理化=自动化，有序&线性

一水鉴天·2025-01-28 04:46

什么是需量控制

最大需量是指在某段积算时间内各需量中的最大值。对于电力用户而言，在指定的时间区间内，如一个结算月所有的“用户需量”中的

能源革命·2025-01-27 18:36

1405：质数的和与积（C C++）

【题目描述】两个质数的和是S，它们的积最大是多少？【输入】一个不大于10000的正整数S，为两个质数的和。【输出】一个不大于10000的正整数S，为两个质数的和。

小渝同学·2025-01-27 17:30

质数的和与积c语言4146,C++算法代码——质数的和与积

C++算法代码——字符串p型编码题目来自：http://218.5.5.242:9018/JudgeOnline/problem.phpid=1681题目描述给定一个完全由数字字符('0','1','2',…,'9')构成的字符串str，请写出str的p型编码串。例如：字符串122344111可被描述为"1个1、2个2、1个3、2个4、3个1"，因此我们说122344111石子合并问题Garsia

普二丁·2025-01-27 17:29

7827:质数的和与积

总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述两个质数的和是S，它们的积最大是多少？输入一个不大于10000的正整数S，为两个质数的和。输出一个整数，为两个质数的最大乘积。数据保证有解。

阿耨多羅·2025-01-27 16:24

1405：质数的和与积

1405：质数的和与积时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:11898通过数:8926【题目描述】两个质数的和是S，它们的积最大是多少？

1.Nick-ding1.·2025-01-27 16:53

2.1基本算法之枚举7827:质数的和与积

两个质数的和是S，它们的积最大是多少？

山海阳·2025-01-27 16:53

质数的和与积

题目介绍：两个质数的和是S，它们的积最大是多少？输入格式一个不大于10000的正整数S，为两个质数的和。输出格式一个整数，为两个质数的最大乘积。数据保证有解。

背刺你未遗憾·2025-01-27 16:49

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现

个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机制

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:09

1003：两个数的四则运算

1003：两个数的四则运算题目描述输入两个整数num1和num2，请你设计一个程序，计算并输出它们的和、差、积、整数商及余数。输入输入只有两个正整数num1、num2。

啊哈哈-c·2025-01-27 03:59

【Eigen教程】矩阵操作（三）

3.1矩阵运算向下取整向上取整四舍五入正弦余弦正切反正弦反余弦反正切双曲正弦双曲余弦双曲正切有限值检查无穷大检查NaN检查最小值最大值自然对数常用对数指数平方根平方立方幂运算乘法绝对值转置共轭矩阵乘法点积叉积标量乘法标量除法加法减法

十年一梦实验室·2025-01-26 19:27

leetcode:279.完全平方数

完全平方数是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。例如，1、4、9和16都是完全平方数，而3和11不是。

uncle_ll·2025-01-26 13:44

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分

格图素书·2025-01-26 10:26

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的

我是瓦力·2025-01-25 12:59

DeepSeek 公开新的模型权重

相比Llama3.1405B，训练时间大幅缩

数据分析能量站·2025-01-24 19:22

深入浅出之注意力机制（YOLO）

一、基本概念注意力机制（AttentionMechanism）源于对人类视觉的研究。

浩瀚之水_csdn·2025-01-24 10:37

配置管理工具和k8s功能重叠部分的优势比较

通过自动化配置管理工具（如Ansible、Puppet、Chef）和应用内管理机制，也可以实现自动部署、扩缩容、负载均衡和故障恢复等功能。

大囚长·2025-01-24 01:30

2024实力进阶：百度智能云千帆AppBuilder年度盘点

企业级RAG实现重大突破，支持无限存储，高并发秒速响应，且能实现随业务弹性扩缩容。此外RAG支持一键联网，无缝连接百度搜索、文库、百科等全网最新资源，资讯获取实时更新，全面且精准。

·2025-01-23 18:27

【YashanDB知识库】备库扩缩容指导

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7281309.html?templateId=171...扩容Step1：生成配置文件$yasbootconfignodegen-cyashandb-uyashan-ppassword--ipip1,ip2...ipn--port22--install-path/var/databa

·2025-01-23 13:36

MySQL学习笔记（8）--连接查询

·交叉连接将两张表的数据与另外一张表彼此交叉（笛卡尔积）表1crossjoin表2--实例select*frommy_studentcrossjoi

绿皮豚二号·2025-01-23 05:27

conv2former模型详解及代码复现

ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系，在多个视觉任务中展现出优异性能。然而，ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问

清风AI·2025-01-22 17:26

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。

百态老人·2025-01-22 14:55

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

XianxinMao·2025-01-22 13:48

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

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。

T0uken·2025-01-22 07:03

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。

清风AI·2025-01-22 03:32

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

从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

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多头自注意力机制深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

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

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