自注意力

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

自2017年首次推出以来，MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代，每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

【Godot】Window类

（参考自deepseek回答）在Godot引擎中，Window是一个用于管理应用程序窗口的类。它是Godot4.0引入的新特性，取代了旧版本中的OS类对窗口的管理功能。
Octopus2077·2025-03-17 02:21

【Godot】Camera2D

（参考自deepseek回答）在Godot引擎中，Camera2D是一个用于2D游戏的节点，它允许你控制游戏视图的显示区域。通过Camera2D，你可以实现视角的跟随、缩放、边界限制等功能。
Octopus2077·2025-03-17 02:21

【产品经理】设计一流产品九步法

转载自：老二牛车教育»【产品经理】设计一流产品九步法百度高管舒迅（@舒迅）曾经带领百度贴吧创造出一年内用户注册量增长10倍、浏览量3倍增长的奇迹，作为一名在中国互联网摸爬滚打超过12年的老兵，在和百度内部同事的相互磨砺中
程矢·2025-03-17 01:46

第5章 构造、析构、拷贝语义学4：析构函数语义学

析构函数也是根据编译器的需要才会合成出来，两种情况：class中有某个object拥有析构函数；继承自某个baseclass,该baseclass含有析构函数。
qq_40178082·2025-03-17 00:35

深入理解Java字符串处理三剑客：String、StringBuffer、StringBuilder全面解析

核心特性对比1.不可变性类名可变性底层存储结构String不可变对象privatefinalcharvalue[]（JDK8及之前）或byte[]（JDK9+优化）StringBuffer可变对象继承自AbstractStringBuilder
xiyubaby.17·2025-03-16 22:26

卓伊凡怒揭真相：鸿蒙自研铁证如山，岂容无端抹黑？

在此，卓伊凡必须郑重且明确地向所有人宣告：鸿蒙，毫无疑问是一款彻头彻尾的自研系统！然而，即便在科技发展日新月异的2025年，仍有部分人，对鸿蒙系统从未有过实际的接触与了解，便在一旁肆意发表不实言论。
卓伊凡·2025-03-16 19:33

默默的学python——两个重要的函数dir()、help()

2.基础自基类的属性和
xiaoli_panpan·2025-03-16 11:35

Python的那些事第四十五篇：继承自Nose的测试框架Nose2

Nose2：继承自Nose的测试框架摘要本文深入探讨了Nose2这一继承自Nose的测试框架。在软件开发过程中，测试是确保代码质量和稳定性的重要环节，而测试框架为测试工作的开展提供了有力支持。
暮雨哀尘·2025-03-16 09:23

第5课 树莓派的Python IDE—Thonny

初始的用户界面会删除可能分散初学者注意力的所有功能。查看变量方便。当写完代码后，可
嵌入式老牛·2025-03-16 09:21

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n
Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。
心若成风、·2025-03-16 07:07

算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制

多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤：先不分多头，对输入张量分别做变换，得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split；用Q,
夜半罟霖·2025-03-16 07:37

python:数据类构建器

引用自《流畅的python（第二版）》1.基础数据类使用@dataclass装饰器
愚戏师·2025-03-16 06:04

【PCDN】2020架构: 提高穿透和分享、BGP协议

小溪流科技自研海外PCDN系统技术架构与演进转载自腾讯云文/张道远整理/核心组网我们自己的P2P组网模型。我们采用了树形组网，但是我们规避优化了传统树形模型的缺点。
等风来不如迎风去·2025-03-16 05:53

【AI热点】Manus技术细致洞察报告（篇2）

1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初，大模型及其
碣石潇湘无限路·2025-03-16 05:50

MyBatis一对多关联查询

转自:MyBatis一对多关联查询一对多级联关系的处理一对多的级联关系：在我们日常开发中有很多这样的情况，如:一个用户下面会有很多订单，但是每一个订单都只会属于一个用户，这就是一个典型的一对多的级联关系操作
qq_25073223·2025-03-16 04:45

Qt 为窗体设置透明图标

Widget构造，继承自QWidgetQImageimage(QSize(10,10),QImage::Format_ARGB32);image.fill(Qt::transparent);QPixmaptempPixmap
log159·2025-03-16 03:09

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github，有需要的朋友自
大模型八哥·2025-03-16 02:34

【数字IC验证】博客内容全览

“凡是能用钱买来的时间就是便宜的；凡是能用时间换来的注意力持续就是有价值的。”（附上超链接
MoorePlus·2025-03-16 02:32

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播

：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力
KangkangLoveNLP·2025-03-16 01:53

Linux系统crontab定时任务用法详解

文章目录1.crontab语法格式示意图2.开机自启命令3.定时执行实例命令4.不生效的可能原因5.执行日志检查方法6.在线配置检验工具参考资料1.crontab语法格式示意图crontab修改方式指令编辑
驯龙高手_追风·2025-03-15 21:53

嵌入式硬件设计 — 智能设备背后的隐形架构大师

（二）存储器（三）传感器与执行器（四）电源管理芯片（五）通信接口芯片三、嵌入式硬件代码开发（一）开发环境搭建（二）底层驱动程序开发引言嵌入式系统已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机、智能家居到工业自
begei·2025-03-15 20:48

数组作为HashMap的键

如果一定要用数组来作为map的key值的话，有两种方法：1，将数组转化为string2，用list代替记录自：力扣-剑指OfferII033.变位词组，链接力扣。
南京鼎山电子设备维修张师傅·2025-03-15 20:46

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。
ghx3110·2025-03-15 19:16

Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位

然而在这个充满创新的领域，有一个"老兵"正悄然发挥着不可替代的作用——自1995年诞生至今的Java语言，凭借其独特的工程化基因，正在构建起AI世界的底层基础设施。
琢磨先生David·2025-03-15 19:15

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

1.Transformer架构概述1.1Transformer的核心思想1.2Transformer架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer的自回归文本生成
二进制独立开发·2025-03-15 19:11

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天，我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本，带大家通俗解读如何利用Transf
步子哥·2025-03-15 16:51

本月之后，华为再无Windows PC，微软亲自“扶鸿蒙上马”

华为PC的现状与转变契机自去年8月华为上架MateBookGT14后，已有长达7个月的时间没有新品PC推出。这期间，华为PC的销量也受
佳晓晓·2025-03-15 15:46

使用 Doris 和 Iceberg

自0.15版本起，ApacheDoris引入Hive和Iceberg
向阳1218·2025-03-15 15:10

使用 Doris 和 LakeSoul

自0.15版本起，ApacheDoris引入Hive和Iceberg
向阳1218·2025-03-15 15:10

《解锁华为黑科技：MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》

华为MindSpore：AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来，迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构，为开发者提供了全场景的AI开发支持。
程序猿阿伟·2025-03-15 14:33

3 招学会 UI 色彩搭配，让你的设计亮眼出众

一个优秀的UI色彩搭配方案，不仅能够吸引用户的注意力，提升产品的视觉吸引力，还能引导用户行为，增强用户对产品的认知与情感共鸣。接下来，我们将详细介绍3招学会UI色彩搭配的技巧，助你让设计亮眼出众。
大千UI工场·2025-03-15 14:00

JVM汇总篇

转自：https://blog.csdn.net/wolf_love666/article/details/85712922书中内容来自于深入理解java虚拟机，作者周志明。
xk_一步一步来·2025-03-15 13:56

从静态PPT到智能演讲——人工智能在演示文稿中的应用

1.概述在这个信息过载的时代，能够吸引并持续吸引观众的注意力无疑成为了一项艰巨的任务。公众演讲领域正经历着一场由人工智能（AI）引领的革命。
知来者逆·2025-03-15 12:19

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横
cv君·2025-03-15 09:19

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务
听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

Python真经：代码修仙录

Python真经自诞生之日起，便遵循GPL（GN
zzzzjflzdvkk·2025-03-15 06:58

CCF CSP 第30次（2023.05）（2_矩阵运算_C++）（暴力破解）(矩阵相乘)

：样例解释：子任务：提示：解题思路：思路一（暴力破解）：代码实现代码实现：部分代码解读时间限制：5.0s空间限制：512.0MB题目背景：Softmax(Q×KT/√d)×V是Transformer中注意力模块的核心算式
Dream it possible！·2025-03-15 05:41

事件驱动架构模型_模型驱动架构简介

最近几个月，许多组织已开始将注意力集中在模型驱动的体系结构（MDA）1上，作为应用程序设计和实现的一种方法。由于几个原因，这是一个非常积极的发展。
cusi77914·2025-03-15 04:30

《解锁华为黑科技：MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》

华为MindSpore：AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来，迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构，为开发者提供了全场景的AI开发支持。
·2025-03-15 02:43

Flutter 按钮组件 ElevatedButton 详解

ElevatedButton继承自ButtonStyleButton，相比Tex
帅次·2025-03-15 01:05

LLM推理和优化（1）：基本概念介绍

一、LLM推理的核心过程：自回归生成LLM（如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等）的推理本质是自回归生成：从初始输入（如[CLS]或用户prompt）开始，逐token预测下一个词，直到生成结束符
AndrewHZ·2025-03-14 23:50

生成对抗网络优化医疗影像分析方法

值得注意的是，算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明，将联邦学习
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

2024年最佳Todo清单APP：从效率到协作全覆盖

在多任务处理时，大脑需要频繁切换注意力，每次切换都会消耗时间和精力，这种现象被称为“切换成本”（SwitchingCost）。
·2025-03-14 22:36

从零到一：Transformer模型的原理与实战之旅

1.2自注意力机制的核心1.3Transformer的结构2.实战：构建Transformer模型2.1任务目标2.2环境准备2.3数据准备2.4模型构建2.5模型训练3.推理实战：完整示例与输出结果3.1
樽酒ﻬق·2025-03-14 21:06

如何通过自动化测试提升DevOps效率？

本文将从理论到实践，系统阐述如何通过自
测试渣·2025-03-14 19:39

仍未接入DeepSeek，字节有自己的计划！

DeepSeek如烈火般蔓延，用深度思考之火席卷整个AI界，一时间，与AI相关的产品陆陆续续接入DeepSeek，百度、腾讯等大厂虽有自研AI，却依旧毫不犹豫地投入DeepSeek怀抱。
蜂耘·2025-03-14 18:04

深入解析ADC寄存器：从原理到实战配置

**调试技巧**五、寄存器优化设计趋势1.自
Electron-er·2025-03-14 17:30
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