Attention专题第3页

平面点排序（结构体专题)

(1)题目描述平面上有n个点，坐标均为整数。请按与坐标原点（0,0）距离的远近将所有点排序输出。可以自己写排序函数，也可以用qsort库函数排序。输入描述输入有两行，第一行是整数n（1#include#include//定义数组记录点到（0.0）的距离;structpoint{inta[2];}poi[10];//一个包含10个point结构体的数组voidjh(int*x,int*y)//函数:

Moring.·2025-02-23 22:27

YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法

向哆哆·2025-02-23 21:22

双指针专题4：区间最大和

描述给定n个正整数组成的数列a1,a2，⋅⋅⋅，an和一个整数m。求出这个数列中的一个子区间[i,j]，也就是在这个数列中连续的数字使得这个子区间的和在不超过m的情况下最大。如果有多个区间符合要求，请输出最靠前的那一个区间。输入描述输入共两行。第一行，两个整数n,m;第二行，n个整数a输出描述一行，三个整数，表示符合题意的区间的左端点、右端点和累加和。解释一个样例：mx=-1,l1=-1,r1=-

williamzhou_2013·2025-02-23 18:31

排列组合(深搜专题复习)

有n种物品，并且知道每种物品的数量。要求从中选出m件物品的排列数。例如有两种物品A,B，并且数量都是1，从中选2件物品，则排列有"AB","BA"两种。Input每组输入数据有两行，第一行是二个数n,m(1#include#include#include#include#include#include#include#include#includeconstintmaxn=1e5+5;typede

weixin_30267697·2025-02-23 18:30

蓝桥杯专题之递归+dfs+bfs篇

题目列表：2013年：第39级台阶2014年：李白打酒，地宫取宝2015年：牌型种数2016年：方格填数，剪邮票2018年：全球变暖2019年：迷宫2020年：走方格，七段码2022年模拟赛：2021变1的最短操作数2022年第一次模拟赛：15级台阶2022年国赛：扩散1.第39级台阶小明刚刚看完电影《第39级台阶》，离开电影院的时候，他数了数礼堂前的台阶数，恰好是39级!站在台阶前，他突然又想着

胃口很大的一条小蛇仔·2025-02-23 18:59

先进制造aps专题三十用免费生产排程软件isuperaps进行长期生产计划制定

isuperaps是生产排产软件，同时也可以用来制定长期生产计划通过isuperaps制定长期生产计划，一个指导原则就是大bom,单工序，大bom的意思是bom中只包含主要的半成品和原料，单工序的意思是半成品/产品生产以工厂或车间为基本生产单位只设计一个工序1多工厂场景比如工厂1生产半成品a,需要原材料m1,工厂2生产半成品2，需要原材料m2,工厂3组装成品，那么就可以建立以工厂为生产单位的大bo

lijianhua_9712·2025-02-23 07:12

Transformer解析——（五）代码解析及拓展

本系列已完结，全部文章地址为：Transformer解析——（一）概述-CSDN博客Transformer解析——（二）Attention注意力机制-CSDN博客Transformer解析——（三）Encoder-CSDN

cufewxy2018·2025-02-23 04:19

VGG 改进：加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力

目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

目录1.EMAAttention模块2.vgg改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA（ExponentialMovingAverage

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

【系统架构设计师】专题：基于构件的软件工程考点

数据知道·2025-02-23 01:22

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation）2.加法（Addition）3.乘法（Multiplication/Attention

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

DeepSeek新作-Native Sparse Attention

NSA概述长文本建模的重要性与挑战长文本建模的重要性：长文本建模对于下一代语言模型至关重要。这意味着模型需要能够处理和理解长篇幅的文本内容，例如长篇文章、书籍、复杂的对话等，这对于语言模型的推理、生成和理解能力提出了更高的要求。标准注意力机制的挑战：传统的注意力机制（如Transformer中的全注意力机制）在处理长文本时面临巨大的计算成本。这是因为全注意力机制需要计算每个词与其他所有词之间的关系

数据分析能量站·2025-02-22 21:21

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。

Jason_Orton·2025-02-22 20:08

零食行业研究系列报告

零食行业板块投资探讨专题-拥抱极致性价比与下沉时代系列：从下游折扣业态看零食投资(盐津铺子002847／三只松鼠300783)2024-2025年零食坚果_干货商机指南报告零食行业深度报告(系列一)：万亿零食赛道全图谱

seed2016·2025-02-22 13:50

Neat Vision：深度学习NLP注意力机制可视化工具教程

NeatVision：深度学习NLP注意力机制可视化工具教程neat-visionNeat(NeuralAttention)Vision,isavisualizationtoolfortheattentionmechanismsofdeep-learningmodelsforNaturalLanguageProcessing

纪亚钧·2025-02-22 11:57

【有啥问啥】DeepSeek NSA（Native Sparse Attention）：开启高效推理与降本增效的新篇章

DeepSeekNSA（NativeSparseAttention）：开启高效推理与降本增效的新篇章在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）的浪潮中，性能与效率一直是研究者和开发者关注的焦点

有啥问啥·2025-02-22 09:46

【重识云原生】第四章云网络4.3.7.3节——BGP协议实现原理

《重识云原生系列》专题索引：第一章——不谋全局不足以谋一域第二章计算第1节——计算虚拟化技术总述第二章计算第2节——主流虚拟化技术之VMareESXi第二章计算第3节——主流虚拟化技术之Xen第二章计算第

江中散人·2025-02-22 09:16

分布式消息中间件（十三）——RocketMQ延时消息

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-02-22 07:58

SD模型微调之LoRA

好评笔记·2025-02-22 06:22

国科大《人工智能原理与算法》2021年期末试题+2024经验（2025指南）

声明：本专题几乎每次作业都有两份答案作为参考，后附两次考试原题+备期末考指南。仅做参考交流使用。

MatsumotoChrikk·2025-02-22 05:44

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

公式推导及模块分析的详细解析：深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer，主要模块包括：稀疏多头自注意力（SparseMulti-HeadSelf-Attention

wyg_031113·2025-02-22 01:26

Transformer Decoder 详解

TransformerDecoder由N个相同的层堆叠而成，每个层包含以下组件（与Encoder不同，Decoder包含两种注意力机制）：Input(ShiftedOutput)│├─>MaskedMulti-HeadSelf-Attention

idealmu·2025-02-22 00:51

DeepSeek最新论文：原生稀疏注意力

昨天，DeepSeek团队新发布一篇论文，介绍了一种新的注意力机制NSA(NativelySparseAttention，原生稀疏注意力机制)。

大模型老炮·2025-02-22 00:18

ssd训练自己的数据集

(该专题以操作为主）SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比

reset2021·2025-02-21 17:22

YOLOv8与BiFormer注意力机制的融合：提升多场景目标检测性能的研究

文章目录保姆级YOLOv8改进：适用于多种检测场景的BiFormer注意力机制（Bi-levelRoutingAttention）1.YOLOv8的改进背景2.BiFormer注意力机制的核心原理2.1Bi-levelAttention

向哆哆·2025-02-21 09:12

人工智能专业毕业设计题目精选：推荐合集

HaiLang_IT·2025-02-21 02:58

探索AI音乐创作的未来：八款顶尖AI音乐生成工具（本期介绍国外-国内另外专题介绍）

探索AI音乐创作的未来：八款顶尖AI音乐生成工具（本期介绍国外-国内另外专题介绍）在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，其中音乐创作也不例外。

带娃的IT创业者·2025-02-20 18:56

“网约车霸主“地位面临挑战专题报告

原文链接：tecdat.cn/?p=36528原文出处：拓端数据部落公众号广汽埃安新能源汽车，在中国车市竞争加剧的浪潮中，坚定立场，誓不言退。近期，集团虽遭遇“反内卷”讨论及裁员传言的风暴，但埃安迅速且明确地澄清，所谓的“20%人员效率提升”并非裁员举措，而是优化调整，并承诺对受影响的应届毕业生履行合同赔偿，彰显企业责任感。同时，埃安宣布泰国与长沙新厂的投产及扩招蓝图，力证其持续稳健发展的决心与实

拓端研究室·2025-02-20 18:24

计算机程序制作的小作品,义乌市中小学生电脑作品制作比赛201203

1、浙江省义乌市教育研修院关于举办2012年义乌市中小学生电脑作品制作比赛暨首届青少年网络道德建设专题创作活动的通知各中小学：为进一步推进和加强中小学信息技术教育，普及信息技术知识，培养学生创新精神和实践能力

东南前哨·2025-02-20 15:32

DeepSeek和ChatGPT的全面对比

模型基础架构对比（2023技术版本）维度DeepSeekChatGPT模型家族LLAMA架构改进GPT-4优化版本参数量级开放7B/35B/120B闭源175B+位置编码RoPE+NTK扩展ALiBiAttention

陈皮话梅糖@·2025-02-20 12:00

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

刷题计划day28 动规（二）【不同路径】【不同路径 II】【整数拆分】【不同的二叉搜索树】

⚡刷题计划day28动规（二）继续，下一期是背包专题，可以点个免费的赞哦~往期可看专栏，关注不迷路，您的支持是我的最大动力~目录题目一：62.不同路径法一：动态规划法二：动态规划空间优化题目二：63.不同路径

哈哈哈的懒羊羊·2025-02-20 06:10

刷题day27 动态规划（一）【斐波那契数】【爬楼梯】【使用最小花费爬楼梯】

⚡刷题计划day27动态规划（一）开始，第三期后是背包专题，可以点个免费的赞哦~往期可看专栏，关注不迷路，您的支持是我的最大动力~目录什么是动态规划动态规划的解题步骤题目一：509.斐波那契数题目二：70

哈哈哈的懒羊羊·2025-02-20 06:40

Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

本文是LLM系列文章，针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。

UnknownBody·2025-02-20 05:00

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

US201816021971A，ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题：为什么需要自注意力机制？

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

flash_atten库安装失败

地址：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases?page=52.安装，这里我选择abiFALSE版本的才

心平气和不要慌·2025-02-19 18:02

flash-attention安装教程

flash-attention不仅能加快速度，还可以节省显存。安装方法如下：首先搞清楚你的python什么版本，torch什么版本，cuda什么版本，操作系统是什么。

深度求索者·2025-02-19 18:00

【C++】双指针算法专题

目录前言对撞指针快慢指针习题练习1.移动零.-力扣（LeetCode）算法思路算法流程代码实现2.复写零.-力扣（LeetCode）算法思路算法流程代码实现3.快乐数.-力扣（LeetCode）算法思路算法流程代码实现4.盛水最多的容器.-力扣（LeetCode）算法思路代码实现5.有效三角形的个数.-力扣（LeetCode）算法思路代码实现6.和为S的两个数.-力扣（LeetCode）算法思路代

啊QQQQQ·2025-02-19 03:32

Dest1ny漏洞库：用友 U8-CRM 系统 ajaxgetborrowdata.php 存在 SQL 注入漏洞

大家好，今天是Dest1ny漏洞库的专题！！会时不时发送新的漏洞资讯！！大家多多关注，多多点赞！！！

Dest1ny（信息安全业务随时dd）·2025-02-19 00:54

2025 民营企业座谈会重要讲话：为民营经济发展注入强劲动力

专题课程Flotherm

莱歌数字·2025-02-19 00:52

JavaScript系列（75）--代理模式专题

JavaScript代理模式专题JavaScript的Proxy提供了强大的对象代理能力，能够拦截和自定义对象的基本操作。本文将深入探讨Proxy的各种模式、应用场景和最佳实践。

ᅟᅠ ‌‍‎‏ 一进制·2025-02-18 23:15

【有啥问啥】DeepSeek 技术原理详解

是一款具有突破性技术的大型语言模型，其背后的技术原理涵盖了多个方面，以下是对其主要技术原理的详细介绍：架构创新多头潜在注意力机制（MLA）传送门链接:DeepSeekV3中的Multi-HeadLatentAttention

有啥问啥·2025-02-18 19:34

【LeetCode系列】【字符串专题】

目录专题四：字符串专题LeetCode38报数1、分析2、代码LeetCode49字母异位词分组1、分析2、代码LeetCode151翻转字符串里的单词1、分析2、代码LeetCode165比较版本号1

烊萌·2025-02-18 12:41

七.工控之工控机专题

1.防止工控机突然断电导致数据丢失防止工控机突然断电问题后，数据无法及时保存在磁盘问题，可以有如下2种举措：安装UPS电源。添加磁盘阵列功能。2.CPU选择Intel的E系列CPU是服务器专用，主打超长时间稳定运行，多线程任务处理，而Intel的I系列CPU是桌面级的，主打游戏娱乐、办公设计。这个是完全不同的两个产品线，没有好坏之分，服务器就E，普通电脑就I。因此在工业领域，尤其是一些对电脑、系统

小何的Blog·2025-02-18 06:44

【深度学习基础】什么是注意力机制

从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中，注意力机制（AttentionMechanism

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

本专题初步梳理了当前社区上一些典型的LLM以及对应的创空间应用，方便大家对于L

汀、人工智能·2025-02-17 12:40

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习

论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti

kingking44·2025-02-17 12:08

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）(1)定义“多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention

9命怪猫·2025-02-17 11:33

【合集】Java进阶——Java深入学习的笔记汇总 & 再论面向对象、数据结构和算法、JVM底层、多线程、类加载、

目录前言面向对象专题再论面向对象封装和关键字private，t

web_15534274656·2025-02-17 10:21

大数据专业毕业设计选题118例：数据挖掘数据分析可视化

HaiLang_IT·2025-02-17 01:10

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