自注意力机制发展历程

深究Spring中Bean的生命周期之面试宝典-百度面试题目（未弄懂）

转自：https://www.cnblogs.com/javazhiyin/p/10905294.html前言这其实是一道面试题，是我在面试百度的时候被问到的，当时没有答出来(因为自己真的很菜)，后来在网上寻找答案
是阿杜呀·2025-02-16 04:02

教育小程序+AI出题：如何通过自然语言处理技术提升题目质量

一、自然语言处理（NLP）概述自
万岳科技系统开发·2025-02-16 03:27

JavaScript内置对象

每个对象都是直接或间接地继承自Object.prototype。它提
難釋懷·2025-02-16 02:15

c++设计模式-装饰器模式

c++设计模式-装饰器模式一、我对装饰器模式的理解1）通过包裹一个类(在该类的基础上，调用该类的方法，并加上一些附加的操作，并返回与该类继承自同一个基类的类(调用装饰器前后可以用同样的基类指针进行接收)
RunningSunBoy·2025-02-16 01:14

TOGAF 10：新版本带来了什么？

最新的TOGAF10版本是自TOGAF9.1以来最重要的更新，旨在提高框架的易用性和实用性。本文将探讨TOGAF10的主要变化及其如何帮助企业架构师改进其实践。
Warren2Lynch·2025-02-16 01:44

夯实生态合作基础 | 华宇TAS应用中间件与安擎EG920A-G20、EG921A-G20完成兼容互认证

安擎计算机信息股份有限公司安擎计算机信息股份有限公司是专业的AI服务器及定制化方案提供商，具备服务器全生命周期研产销能力，始终致力于服务器自
Thuni_soft·2025-02-16 00:01

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。
·2025-02-15 18:22

Intellij IDEA快捷键大全汇总

转载自：http://www.jb51.net/softjc/261714.htmlAlt+回车导入包,自动修正Ctrl+N查找类Ctrl+Shift+N查找文件Ctrl+Alt+L格式化代码Ctrl+
harryptter·2025-02-15 16:32

释放TikTok潜力：TK采集器让你轻松掌握热门趋势与目标客户

2️⃣高效抓取视频内容与互动数据：无需人工操作，自
@ V:ZwaitY09·2025-02-15 15:52

【嵌入式Linux应用开发基础】文件I/O基础编程

本文转载自链接：https://blog.csdn.net/weixin_37800531/article/details/145558926在嵌入式Linux应用开发中，文件I/O（Input/Output
qq_39160896·2025-02-15 11:55

Spring中ObjectProvider的使用与实例解析

自SpringFramework4.3起，ObjectProvider扩展了原有的ObjectFactory接口，并在后续版本中不断完善。
t0_54manong·2025-02-15 07:54

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一
AI记忆·2025-02-15 03:17

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

例如，最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络，结合了Transformer和CNN的优势，通过双分支编码器和双重注意力机制，有效解
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络，并迁移到华为自研NPUAscend910，同时使能混合精度。
Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

深入理解npm：从入门到精通

自2010年首次发布以来，npm已经成为世界上最大的软件注册表，拥有超过100万个包，每周下载量超过数十亿次。
brrdg_sefg·2025-02-15 02:06

全面总结.NET 4.0新特性

转自：http://developer.51cto.com/art/200907/134082.htm.NETFramework的每一个新版本都给我们来带许多让.NET变得更强大和易用的新特性，.NET4.0
C云·2025-02-15 01:31

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分，
奋进小青·2025-02-15 00:55

3.2.2 具体的案例展示uvm_object在实际验证中的应用？

uvm_object_utils()简化对象类设计1.1示例代码二、案例二：基于《UVM实战》的验证平台2.1示例代码三、案例三：以太网验证平台3.1示例代码四、案例四：验证一个简单的总线接口4.1、具体实现1.定义派生自`
啄缘之间·2025-02-15 00:53

pythonweb项目实例-Python Web项目实战Day05 - 编写Web框架

的处理函数需要这么几步：第一步，编写一个用@asyncio.coroutine装饰的函数：@asyncio.coroutinedefhandle_url_xxx(request):pass第二步，传入的参数需要自
weixin_39593427·2025-02-15 00:52

无人机技术全解析：从军事靶机到低空经济新引擎

其核心特征包括：无驾驶舱设计：搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系：中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理，微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程
UAV_ckesc·2025-02-14 22:42

WebP2P+自研回音消除：视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用

EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术：自适应滤波器：通过实时调整滤波器
Likeadust·2025-02-14 22:10

电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT完整下载资源[DB-1080P/3.25GB/MP4中字]磁力高清版分享

自2025年上映以来，这部电影不仅在国内市场取得了巨大成功，更在国际上赢得了广泛赞誉，成为中国动画电影走向世界的又一重要里程碑。《哪吒之魔童闹海
fgrwed·2025-02-14 19:42

基于SIMULINK的OFDM程序

转自：http://blog.xxcxw.cn/2018/07/13/基于simulink的ofdm程序/最近在SIMULINK上搭建了一个最简单的OFDM系统，给刚入门的小伙伴们分享下代码网盘：链接：
Xiaoxll12·2025-02-14 18:35

React中类组件和函数组件的理解和区别

特点：使用class关键字定义，并继承自React
web行路人·2025-02-14 14:11

【网络请求的进化之旅】从表单到Axios

不着急，今天我们就来聊聊网络请求的发展历程。从最初简单粗暴的表单提交，到现代化的Axios，每一步技术的演进都在解决痛点、追求更优雅的开发体验。这不仅是技术进化的故事，也是我们提升开发效率的必修课。
Yan.love·2025-02-14 14:36

Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践

摘要：本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享，主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。
·2025-02-14 13:18

昆仑万维发布Matrix-Zero世界模型，开启空间智能新时代

Matrix-Zero世界模型包含两款子模型：013D场景生成大模型昆仑万维自研3D场景生成大模型，支持将用户输入的图片转化为可自由探索的真实合理的3D场景，比WorldLabs生成场景的探索范围更大更自由
·2025-02-14 13:14

大语言模型(LLM)快速理解

自2022年，ChatGPT发布之后，大语言模型（LargeLanguageModel），简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始，先来整体理解一下大语言模型。
大模型猫叔·2025-02-14 13:59

springboot毕设 Steam游戏平台系统 程序+论文

Steam，作为Valve公司开发的一款综合性数字游戏分发平台，自推出以来，凭借其庞大的游戏库、活跃的用户社区以及便捷的在线服务，迅速成为全球最大的游戏平台之一。
思源学长_计算机毕设·2025-02-14 12:22

上下文扩展技术-详细解释Longformer和BigBird的主要创新；详细说明bert原理，并说一说他的上下文限制是怎么来的

答案LongformerLongformer是为有效处理长文本序列而设计的Transformer模型，它通过结合滑动窗口注意力机制和扩张注意力模式来捕捉局部和远距离的上下文信息，并通过全局注意力来捕捉整个文档的广泛背景和联系
AI生成曾小健·2025-02-14 12:22

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程
E绵绵·2025-02-14 11:18

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提
deepdata_cn·2025-02-14 11:17

AZ31镁合金产氢材料的电化学行为和放电性能/AZ31钛镁合金材料/镁铝水滑石转化膜/Mg-Gd-Y镁合金微弧氧化复合涂层/镁系储氢合金

动电位极化曲线,交流阻抗谱和恒流放电性能等的测试与分析,研究了AZ31镁合金在不同浓度Al(NO3)3溶液中的电化学行为和放电性能.结果表明:随着Al(NO3)3溶液浓度的增大,AZ31镁合金的开路电位和自腐蚀电位负移
修啊昵称·2025-02-14 10:38

多孔纳米金的研究进展

自20世纪70年代纳米颗粒材料问世以来，纳米飞速的发展；纳米多孔金作为一种新型纳米金属材料,近年来逐渐受到了研究者的广泛关注,其具有比表面积高、导电性好和结构灵活可控等特点.由于其特殊的结构与性质,纳米多孔金在催化
ye_ziming·2025-02-14 10:07

1Panel 安装常见问题与解决方案指南

常见Q&A收集自1Panel微信群，论坛以及GitHubissueQ1.安装过程中提示docker安装失败[1PanelLog]:…启动dockerFailedtoenableunit:Unitfiledocker.servicedoesnotexist.Failedtostartdocker.service
Anyexyz·2025-02-14 10:35

Kotlin 2.1.0 入门教程（十五）继承、重写、派生类初始化顺序

继承所有类都有一个共同的超类Any，对于没有声明超类型的类来说，Any是其默认的超类：//隐式继承自Any。
xvch·2025-02-14 07:50

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎
·2025-02-14 05:05

广汽本田销量暴跌近三成，李进没有交出好答卷？

同时，这也是广汽本田自2021年以来连续第四年年销量下滑。随着2024年车市数据的揭晓，广汽本田的销量表现无疑成为了众人瞩目的焦点。
财经三剑客·2025-02-14 05:27

2025年：信创替代的关键之年

一、政策引领：信创替代的加速引擎自2020年信创产业进入规模化推广阶段以来，国家政策持续加码。
了不起的云计算V·2025-02-14 04:23

【Transformer】小白入门指南

目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制（Self-AttentionMechanism）多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork
静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

大型语言模型的核心机制解析

随后，这些向量进入多头自注意力层，能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理，以增强模型的学习能力和稳定性。
耶耶Norsea·2025-02-13 23:05

【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)

Attention机制的基本原理数学表示应用总结为什么要使用注意力机制如何实现？简单注意力机制带训练权重的注意力机
Tasfa·2025-02-13 23:33

解码DeepSeek家族系列：大语言模型赛道上的黑马传奇

1.DeepSeek公司概况1.1成立背景与发展历程DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，于2023年7月17日正式成立。
大F的智能小课·2025-02-13 22:52

DeepSeek使用手册，其中一份是清华大学出品

自娶，。https://pan.quark.cn/s/d174471b17c0深入了解DeepSeek：从技术到应用一、DeepSeek是什么？
cpa007·2025-02-13 20:45

Java学习之ArrayList原理剖析

publicclassArrayListextendsAbstractListimplementsList,RandomAccess,Cloneable,java.io.SerializableArrayList继承自AbstractList
李楠琳·2025-02-13 20:45

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

Transformer具有多层架构，每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。
·2025-02-13 16:39

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive
IT古董·2025-02-13 16:15

机器翻译技术的演进与未来趋势：从规则到神经网络的革新

机器翻译技术经历了从基于规则的方法到统计方法，再到如今的神经网络方法的发展历程。本文将探讨机器翻译技术的演进过程及其未来趋势，并结合Python代码示例，展示现代机器翻译技术的应用。
Echo_Wish·2025-02-13 15:43

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

Transformer具有多层架构，每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。
·2025-02-13 15:31

JavaScript Fetch

在前端的发展历程中用于请求网络资源的方式主要有三种：从原生的XMLHttpRequest到jQuery的Ajax再到现在主流的axios，其中Ajax和axios都是对XMLHttpRequest的封装
noPermission·2025-02-13 15:40
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