自注意力机制发展历程第11页

react常见面试题

然后执行该函数在执行函数的时候把需要传递的值当成函数的实参进行传递兄弟组件之间传值利用父组件先把数据通过【子组件】===》【父组件】然后在数据通过【父组件】===〉【子组件】消息订阅使用PubSubJs插件为何React事件要自

helloworld1024fd·2025-03-03 08:41

超越GPT-4o！开源大模型DeepSeek满血版部署实战指南

自2024年12月DeepSeek发布对标GPT-4o的v3版本以来，其数学与代码推理能力已实现显著超越；而2025年1月推出的r1版本更是在多项基准测试中与GPT-4o的o1版本平分秋色。

剑圣土豆·2025-03-03 07:34

java容器

List在Java中，List是一个非常重要的容器接口，它继承自Collection接口，用于存储有序、可重复的元素集合。

练习时长两年半1·2025-03-03 07:33

中国银行信息系统应用架构发展历程

概述：从20世纪80年代开始至今，我国银行业信息化历程已有四十年历史。虽然相对于发达国家来讲，我国银行业务信息化起步较晚，但发展速度很快，目前我国一些大型商业银行的信息化程度已经处于全球领先水平。“银行信息系统”是指银行为实现银行业务处理自动化、银行服务电子化

银行金融科技·2025-03-03 06:26

Java应用实战：从入门到精通的全面指南

引言Java，作为一门跨平台的高级编程语言，自1995年由SunMicrosystems推出以来，凭借其“一次编写，到处运行”的特性，迅速在全球范围内获得了广泛的认可和应用。

听风吟丶·2025-03-03 05:53

Windows终端运行allpairs，中文乱码问题

网上给了很多解决办法：进入终端后，使用chcp65001命令，切入到UTF-8编码页面继续运行丢弃副本修改注册表…自己尝试了很多网上的建议和教程，最后自

爱老的虎油·2025-03-03 04:14

深入解析 synchronized 锁升级：从偏向锁到重量级锁的设计哲学

自Java6起，JVM团队引入了锁升级（LockEscalation）机制，通过偏向锁→轻量级锁→重量级锁的渐进式优化，实现了性能与安全的完美平衡。

有诺千金·2025-03-03 04:08

HarmonyOS开发商城商品详情-底部导航

1：主要组件：Button：按钮显示底部按钮，定义点击事件CustomDialogController:显示自

攻城狮的梦·2025-03-03 01:12

redis 快速入门

目录数据库的分类NoSQL非结构化认识redis特征安装redis单机安装Docker安装redis的基本配置启动redis关闭redisredis开机自启redis客户端redis数据结构介绍基本类型

栀夏613·2025-03-02 22:52

AUTOSAR从入门到精通-4D毫米雷达波

3D与4D毫米波雷达对比毫米波雷达行业发展历程算法原理几个相关概念雷达毫米波雷达长波vs短波与传统毫米波雷达和激光雷达对比与传统毫米波雷达对比与激光雷达对比与摄像头对比毫米波雷达工作原理毫米波雷达主要应用波段毫米波构成主要功能以及实现方式什么是

格图素书·2025-03-02 22:50

北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度

《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。

2501_90766876·2025-03-02 21:48

Windows 11 新增功能全解析：特性、使用与注意事项

自Windows11发布以来，其一系列令人耳目一新的新增功能便吸引了众多用户的目光。相较于以往的Windows版本，Windows11在界面设计、性能优化以及功能拓展等方面均实现了重大变革。

xueyunshengling·2025-03-02 19:31

【Java基础】Java 中的枚举类

一、前言在Java编程中，枚举类（enum）是一个非常实用且强大的特性，自Java5引入以来，它为开发者提供了一种优雅的方式来表示一组固定的常量。

李少兄·2025-03-02 19:30

注意力机制：让机器学会“挑重点”

注意力机制：让机器学会“挑重点”前言在日常生活中，我们总是无意识地选择性地关注某些信息，而忽略其他部分。比如，听音乐时，我们可能会更关注旋律或歌词；阅读文章时，我们会优先留意标题和核心观点。

·2025-03-02 17:54

一文讲清C++14的Type-Deduction

一文讲清C++14的Type-Deduction记录一下Type-Deduction:总结自：CppCon2014:ScottMeyers"TypeDeductionandWhyYouCare"文章目录一文讲清

海育大厦·2025-03-02 17:41

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

【IOS】iOS开发常用三方库、插件、知名博客等等

此文章转自github:https://github.com/Tim9Liu9/TimLiu-iOS介绍这是一个用于iOS开发的各种开源库、开源资料、开源技术等等的索引库.具体内容===========

雨影丶·2025-03-02 13:10

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

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

win11编译pytorchvision cuda128版本流程

1.前置条件本篇续接自win11编译pytorchcuda128版本流程，阅读前请先参考上一篇配置环境。

System_sleep·2025-03-02 13:04

SQL-o1：一种用于Text-to-SQL的自奖励启发式动态搜索方法

为了解决这些问题，我们提出了SQL-o1，一种基于自奖励的启发式搜索方法，旨在增强LLMs在SQL查询生成中的推理能力。SQL-o1结合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)进行过程级

数之何·2025-03-02 12:25

stars and seas·2025-03-02 11:50

开源｜携程机票 App KMM 跨端 KV 存储库 MMKV-Kotlin

一、背景携程机票移动端研发团队自2021年始就一直在移动端实践KotlinMultiplatform技术（请见参考链接1）。

携程技术·2025-03-02 08:55

嵌入式工程师必学（63）：频谱分析仪的使用方法

概述：自19世纪60年代以来，工程师和科学家一直在寻找射频技术的创新用途，当时詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（JamesClerkMaxwell）在数学上预测了能够在太空中传输能量的电磁波的存在。

芯片-嵌入式·2025-03-02 08:21

未来3-5年哪些编程语言将逐渐淘汰？开发者如何应对技术变迁？

一、逐渐衰退的语言：新项目慎用，旧系统仍需维护1.Objective-C：苹果生态的“昨日荣光”现状：自2014年Swift发布后，Objective-C新项目占比不足5%（据S

量子棱镜·2025-03-02 04:24

有向图的拓扑排序-BFS求解

有向图的拓扑排序-BFS求解题目描述给定一个n个点m条边的有向图，图中可能存在重边和自环。请输出任意一个该有向图的拓扑序列，如果拓扑序列不存在，则输出-1。

自律的kkk·2025-03-02 00:56

苹果折叠屏iPhone突破折痕难题或将在2026年发布

安费诺提供新型铰链结构，结合苹果自研的"指状物+月牙槽"专利设计，使折痕几乎不可见，折叠厚度控制在

北京自在科技·2025-03-01 23:19

Linux 下使用vmstat监控系统性能

基础语法vmstat[options][delay][count]delay：更新之间的间隔（以秒为单位）count：命令在停止之前运行的次数示例用法不带参数运行vmstat这将显示一份包含自上次重启以来的系统统计信息的报告

·2025-03-01 22:32

【硬件设计】DDR与HBM的功能、区别及未来发展分析

自1998年DDR1问世以来，其技术迭代至DDR5，带宽从2.1GB/s（DDR1）提升至6.4Gbps（DDR5），同时电压从2.5V降至1.1

RunningCamel·2025-03-01 20:22

自由软件与Linux:一段共同的革命性旅程

自由软件与Linux:一段共同的革命性旅程摘要本文深入探讨了自由软件运动和Linux操作系统的发展历程、关系及其对现代技术世界的影响。

寒水馨·2025-03-01 16:33

小波变换网文精粹：小波变换教程(十三)

ROBIPOLIKAR.THEENGINEER'SULTIMATEGUIDETOWAVELETANALYSIS：TheWaveletTutorial网址：http://users.rowan.edu/~polikar/WAVELETS/WTtutorial.html译文转自：

iteye_9380·2025-03-01 15:52

探索Golang-WDA：iOS自动化测试的新星

今天，我们将深入探讨一个新兴的开源项目——Golang-WDA，它以其独特的技术优势和广泛的应用场景，正逐渐成为iOS自

花谦战·2025-03-01 15:51

iOS自归因详细介绍

iOS自归因详细介绍自归因（Self-Attribution）是指应用或广告平台通过分析用户行为数据，确定用户安装应用的来源渠道。

AirZilong·2025-03-01 14:48

Android 数据库查询对比（APN案例）

技术演进补充自Android9（API28）起，系统对Telephony.Carriers表的访问增加了权限限制：需要Carr

Dic-·2025-03-01 14:14

数据结构~AVL树

文章目录一、AVL树的概念二、AVL树的定义三、AVL树的插入四、AVL树的平衡五、AVL树的验证六、AVL树的删除七、完整代码八、总结一、AVL树的概念AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树，AVL是⼀

TU^·2025-03-01 13:09

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

哪吒2票房为何如此之高？背后隐藏的奥秘大揭秘！

自2025年1月29日在中国大陆上映以来，这部动画电影不仅延续了前作的辉煌，更是在票房上取得了突破性的成就，令人瞩目。那么，是什么让《哪吒2》的票房如此之火呢？

山峰999·2025-03-01 12:31

开源AI：驱动人工智能发展的新引擎

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源1.3报告结构与内容概述二、AI开源概述2.1AI开源的定义与内涵2.2AI开源的发展历程2.3AI开源的现状与规模三、AI开源对技术创新的推动3.1

萧十一郎@·2025-03-01 11:50

mysql数据推荐算法_Mahout推荐算法基础

转载自(http://www.geek521.com/?

爱看书的小兔纸·2025-03-01 10:15

电力场效应晶体管（Power MOSFET）

1.电力MOSFET电力场效应晶体管，简称电力MOSFET，是利用电场效应来控制半导体中电流的电力半导体器件，它是一种单极性电压控制器件，不但有自关断能力，而且有驱动功率小、工作频率高、无二次击穿现象、

嵌入式老牛·2025-03-01 09:40

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

window11和Ubuntu20.04安装Nvidia驱动和CUDA的正确方法

显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制、多版本CUDA切换1、准备工作1）查看显卡型号lspci|grep-invidia2）禁用nouveau并重启（安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自

qq_29128985·2025-03-01 07:20

Golang：Go 1.23 版本新特性介绍

开发者能够为任意序列创建自

梦想画家·2025-03-01 07:49

Transformer 代码剖析1 - 数据处理（pytorch实现）

引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。

lczdyx·2025-03-01 06:18

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

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。