通道注意力机制

python | OpenCV小记（一）：cv2.imread(f) 读取图像操作（待更新）

python|OpenCV小记（一）：cv2.imread（f）读取图像操作1.为什么`[:,:,0]`提取的是第一个通道（B通道）？
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 12:22

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

基于Transformer的多通道肌电信号序列分类

表面肌电信号(sEMG)为十分重要的人体感官信号，不同的动作和状态对应不同的肌电信号，利用肌电信号的表征能力，我们可以实现对NAO机器人的控制。本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类，数据使用excel进行保存，使用Pytorch架构建立模型并训练，利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。在这里贴上该项目的github仓库连接，大家用得到的可以点个星
咖啡百怪·2025-01-31 10:04

零碎的知识点（十二）：卷积神经网络CNN通道数的理解！

卷积神经网络CNN通道数的理解！
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:31

6.3、OTN 保护

可以看到有工作通道和保护通道，两端都有OLP（光线路保护）模块。原理：业务信号在工作通道传输，同时有一个独立的保护通道作为备份。
费·2025-01-31 00:08

使用STM32高级定时器通道和互补通道驱动有刷直流电机的单极性驱动程序

为了有效地驱动有刷直流电机，我们可以利用STM32微控制器的高级定时器通道和互补通道。本文将详细介绍如何利用这些功能来实现有刷直流电机的单极性驱动，并提供相应的源代码。
QoyOle·2025-01-30 18:20

Android车机DIY开发之硬件篇(三)—NXP开发板介绍

Android车机DIY开发之硬件篇(三)—NXP开发板介绍1.讯为iTOP-iMX8MMini开发板官网介绍MINIPCIE可外接miniPCIE接口的4G模块,具备PCIE2.0单通道WIFI/BT
勿忘初心91·2025-01-30 13:59

【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

【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

STM32 ADC

stm32单片机-ADC-技术详细解+程序示范（FREERTOS+HAL+多通道+DMA）-知乎(zhihu.com)记录自己的嵌入式学习之路-CSDN博客【STM32】ADC_stm32adc-CSDN
Asa319·2025-01-29 19:43

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

【Golang】Go语言中的并发模式

文章目录1.Goroutine使用场景优点缺点2.通道（Channel）使用场景优点缺点3.工作池（WorkerPool）使用场景优点缺点4.扇出扇入（Fan-Out,Fan-In）使用场景优点缺点5.
RumIV·2025-01-29 16:18

云服务器拖拽文件,快捷拖动文件到远程服务器

快捷拖动文件到远程服务器内容精选换一换远程桌面协议(RemoteDesktopProtocol，RDP)，是微软提供的多通道的远程登录协议。
weixin_39631370·2025-01-29 07:21

Netty和Websocket的区别

Websocket：WebSocket是一种通信协议，可通过单个长期连接提供全双工通信通道。它
moton2017·2025-01-29 04:50

SSH隧道连接(基于linux)

它提供了安全的通信通道，可以
小熊同学哦·2025-01-29 01:51

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

【Conda】解决 Conda 安装包时遇到的 `Collecting package metadata` 问题

目录引言一、问题展示二、问题分析三、解决步骤1.更新Conda2.创建新环境3.指定包版本4.使用`--no-cache-dir`参数5.更换安装通道6.清理Conda缓存7.查看Conda配置8.使用详细日志模式
丶2136·2025-01-28 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

华为鲲鹏ARM处理器920、916系列

鲲鹏处理器-鲲鹏社区(hikunpeng.com)产品规格鲲鹏920系列型号：7260（64核）、5250（48核）、5220（32核）、3210（24核）7260核数64核主频2.6GHz内存通道8TDP
itmanll·2025-01-28 08:17

Go语言中的Select

Select在Go语言中，select是一种用于处理多个通道操作的控制结构。它允许你同时监听多个通道上的通信操作（发送或接收），并根据哪个操作先完成来执行相应的代码块。
Cxzzzzzzzzzz·2025-01-28 05:30

一文读懂BOLL布林线指标，10种形态教学，识别主力资金意图（建议收藏）

在币圈交易实践中，布林通道是常用于判断价格“进、出场时机”的技术指标，在纳入平均值、标准差的概念之后，进而找出市场的价格突破点、反转点，也可以利用布林通道来判断市场价格的超买和超卖条件。
智识微光Intelligence·2025-01-28 04:21

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7 附件（项目文档）

下面是就这一应用场景和“天意ChatGPT”（自称是ChatGPT4.0的直通通道）的Q&A。在现在各种AI聊天工具层出不穷的今天，我觉得特
一水鉴天·2025-01-28 04:16

TCP/IP 网络协议栈传输层详解

1、传输层概述网际层提供了主机之间的逻辑通道，即通过寻址的方式，把数据包从一个主机发到另一个主机上。如果一个主机有多个进程同时在使用网络连接，那么数据包到达主
wespten·2025-01-28 02:29

【Python篇】Python + OpenCV 全面实战：解锁图像处理与视觉智能的核心技能

1.1.1OpenCV的优势1.2安装OpenCV1.3OpenCV中的图像读取与显示1.3.1读取图像1.3.2显示图像1.3.3保存图像1.3.4示例：图像读取、显示与保存1.4图像的基本属性1.4.1图像通道第二章
半截诗·2025-01-27 21:25

Python Paramiko模块-SSH远程连接服务器操作

Paramiko的特点：支持SSHv2协议和SFTP协议支持密码和密钥认证提供高级的加密和身份验证选项可以执行远程命令和传输文件支持多种认证方式，如用户名密码、公钥、密钥等允许通过Shell、SFTP或SCP等通道访问远程
上海-悠悠·2025-01-27 20:21

Android15音频进阶之MediaRecorder支持通道数(一百零五)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课
Android系统攻城狮·2025-01-27 10:18

Web API开发中的RPC和REST

把HTTP当成传输数据的通道，不关心HTTP谓词。通过Que
AAA猪饲料批发李师傅·2025-01-27 08:02

Microchip 系列：SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_（12）.ADC和DAC模块应用

ADC配置在开始使用ADC之前，需要进行一些基本配置，包括选择ADC通道、设置
kkchenkx·2025-01-27 08:01

游戏总体框架设计

图形表示游戏中的各项显示，比如精灵，粒子，动画之类（它最基本的是1个带纹理的quad,粒子是多个带透明通道的quad变换，帧动画1个quad的多个纹理切换，骨骼动画是多个quad的变换）。
缥缈的云·2025-01-27 05:45

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

Flutter调用HarmonyOS NEXT原生相机拍摄&相册选择照片视频

目录1.项目背景2.遇到的问题3.开发准备4.开发过程首先创建注册调用鸿蒙原生的渠道创建并初始化插件绑定通道完成插件中的功能5.具体步骤根据传值判断是相册选取还是打开相机相册选取照片或视频相机拍摄照片或视频调用
kirk_wang·2025-01-27 04:38

Golang 使用通道实现流程的暂停与继续

Golang中主流程要控制某个协程的暂停与继续，需要两个通道分别接收来自主流程的通知，并在协程中始终监听这两个通知。
·2025-01-27 01:19

Linux驱动开发—IIO子系统

IIO驱动框架基于设备和通道架构。设备代表传感器芯片本身，位于整个层次结构的顶层；通道代
飞奔的小蜗牛~·2025-01-26 20:34

Linux驱动设备--IIO驱动

一、简介加速度计、陀螺仪、电流/电压测量芯片、光传感器、压力传感器等都属于IIO系列设备IIO模型基于设备和通道架构:设备代表芯片本身，它位于整个层次结构的顶层通道表示设备的单个采集线，设备可能有一个或多个通道
玮玮豆豆·2025-01-26 19:33

linux IIO驱动框架

IIO模型采用设备和通道架构。其中设备属于芯片本身，通道则表示设备的单个采集线，设备可能有若干个通道。例如加速度计就有3个通道，每个轴(X、Y和Z)都有一个通道。
内核老工人·2025-01-26 18:25

TensorFlow 的基本概念和使用场景

例如，在图像识别任务中，一张彩色图像可以表示为一个三阶张量，三个维度分别对应图像的高度、宽度和颜色通道（红、绿、蓝）。张量是计算图中数据流动的载体，各种操作都是
秃头小饼干·2025-01-26 12:11

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

图像处理之颜色空间小结

1）RGB是生活中最常见的颜色空间，其中，R代表红色通道，G代表绿色通道，B代表蓝色通道，它们之间的相互搭配组合256*256*256，几乎可以包括人类视力所能感知的所有颜色。
AI洲抿嘴的薯片·2025-01-26 09:43

Java IO模型：BIO、NIO、AIO讲解

BIO、NIO、AIOBIONIONIO实现原理Channel(通道)：Buffer(缓冲区)：Selector(选择器)：AIOBIO、NIO、AIO比较NIO和BIO的比较怎么区别NIO与AIOBIO
我心向阳iu·2025-01-26 08:05

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

前两个维度分别表示图像的宽度和高度，而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255，表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
python收藏家·2025-01-26 07:55

VxLAN 分布式对称 IRB 实验

上开启用户A的vlan20、30的网关要求：全域互访二、配置思路：1、网络侧配置underlayer底层互通1）CE1、2配置IGP，让loo0互通2）CE1、2建立BGPEVPN邻居，建立EVPN路由传输通道
jiecy·2025-01-25 23:46

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

InceptionV1实现猴痘病识别案例

InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题，使用了1*1的卷积核实现降维操作，以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用：降低输入特征图的通道数
小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

c++中grpc简单使用---函数介绍及其代码演示

配置gRPC可以访问该网站：grpc配置一.函数介绍下面是一些常见的C++gRPC函数及其功能：grpc::Channel：表示一个gRPC通道，客户端通过这个通道与服务端进行通信。
叙白大人·2025-01-24 20:33

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

2.21音频接口

平衡接口：使用两个通道分别传送电压等大反向的信号。接收端将这两组信号相减，从而获得高质量模拟信号。TRS接口、XLR卡农头。非平衡接口：信号线和地线组成。抗干扰能力弱。TS接口、RCA莲花头。
姓学名生·2025-01-23 14:07
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