Encode

uvicorn，一个无敌的 Python 库！

Github地址：https://github.com/encode/uvicornPythonUvicorn是一个快速的ASGI（AsynchronousServerGatewayInterface）
可口可乐没有乐·2025-02-02 05:11

python post body_python写http post请求的四种请求体

常见的四种编码方式如下：1、application/x-www-form-urlencoded这应该是最常见的POST提交数据的方式了。
weixin_39606575·2025-02-02 02:00

Unet 改进：在encoder和decoder间加入TransformerBlock

目录1.TransformerBlock2.Unet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.TransformerBlockTransformerBlock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。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前
听风吹等浪起·2025-02-01 23:11

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

1.Encoder-Only架构-定义：仅包含编码器部分，主要用于处理输入数据而不生成输出。-适用任务：文本分类、情感分析、命名实体识别等。
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only
AI完全体·2025-02-01 23:09

自然语言处理基础知识入门(四) Transformer模型整体最详解（self- attention机制，mask机制）

的基本架构1.2Seq2Seq的框架实例二、Transformer2.1Transformer的整体架构2.2Transformer的输入2.2.1InputEmbeding2.2.2PositionalEncoder2.2.3Transformer
这个男人是小帅·2025-02-01 18:33

学技术学英语：elasticsearch 文档ID生成算法

Auto-GeneratedDocumentIDsinElasticsearchWhenyouindexadocumentwithoutspecifyinganID,ElasticsearchautomaticallygeneratesauniqueIDforthatdocument.ThisIDisaBase64-encodedUUID
学会了没·2025-02-01 11:34

LLM主要类别架构

基于原始的Transformer框架，衍生出了一系列模型，一些模型仅仅使用encoder或decoder，有些模型同时使encoder+decoder。LLM分类一般分为三种：自编码模型（encod
大模型微调实战·2025-02-01 08:36

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例。Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构，并用多头注意力机制进行了改进，能够在捕捉全局上下文信息的同时，还保持输入输出序列之间的独
AI天才研究院·2025-02-01 04:59

【RocketMQ 存储】- broker 端存储批量消息的逻辑

文章目录1.前言2.DefaultMessageStore#asyncPutMessages批量新增消息2.1Commit#asyncPutMessages2.2Commit#encode批量编码消息2.3MappedFile
月幻星影·2025-01-31 12:18

FFmpeg Metadata

FFmpegMetadataThispagedocumentsallofthemetadatakeysthatFFmpeghonors,dependingontheformatbeingencoded.Contents
xiaojun11-·2025-01-29 21:30

ABAP git客户端

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-28 19:33

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-transformer.py

transformer.pyultralytics\nn\modules\transformer.py目录transformer.py1.所需的库和模块2.classTransformerEncoderLayer
红色的山茶花·2025-01-28 08:47

JSON-RPC是什么？和HTTP request的区别？

JSON-RPC：remoteprocedurecallprotocolencodedinJSONHTTP：可以看作是RPC的一种具体形式区别：HTTP有标准，具有通用性，如格式、字段等等，可以方便地在网络上开放
virusos·2025-01-28 04:23

寒假学web--day06

简介今天的主要内容为文件上传，包括一些简单的和一些高级的绕过姿势一些小细节平时我们通过POST方式上传数据时，enctype是application/x-www-form-urlencode，而在文件上传时
onehang.·2025-01-27 22:07

【开发日记】微信小程序getBackgroundAudioManager播放背景音乐提示播放失败

【解决】如果你的链接中包含中文字符，请使用encodeURI(src)进行编码处理。
二饭·2025-01-27 19:18

logback官方手册

在150多页和数十个具体示例中，它涵盖了基本和高级logback功能，包括：logback整体的架构讨论logback最佳实践和错误实践XML格式的logback配置脚本appendersencoderslayoutsfilters
snowbaobao·2025-01-27 12:26

论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi

3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化
智尊宝人工智能社区·2025-01-27 06:19

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理20-模型构建

1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务
跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:37

论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》

networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
StriveQueen·2025-01-26 08:32

BERT模型在情感分析中的应用：探寻文本情感的智能之路

近年来，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型凭借其强大的上下文理解能力，在情感分析中展现出了卓越的性能。本文将深
Echo_Wish·2025-01-24 20:26

ChatGPT

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-24 16:01

Encoder（编码器）和Decoder（解码器）有什么区别

编码器和解码器的区别主要功能：编码器：编码器的主要功能是处理输入数据，并将其转换成一种内部表示（contextvectors），这种表示捕捉了输入数据的重要特征。编码器特别适合于自然语言理解（NLU）任务。解码器：解码器的主要功能是基于某种内部表示或前一个状态的输出来生成新的输出。解码器特别适合于自然语言生成（NLG）任务。处理方式：编码器通常一次性处理整个输入序列，捕捉序列中的信息，并生成一个固
YiHanXii·2025-01-24 15:49

腾讯AI开放平台的接口调用指南

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-24 11:49

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。
程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

npm publish 发布一个 Angular 库的时候报错以及解决方法

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-23 22:32

Python笔记1.2（open、logging、os、shutil、glob、decode、encode、pickle、tqdm）

Python笔记1.1（datetime、argparse、sys、overwrite、eval、json、os、zfill、endswith、traceback、深浅拷贝）Python笔记2（函数参数、面向对象、装饰器、高级函数、捕获异常、dir）Python笔记1.214、withopen()asfile和open()参数详解15、logging日志的等级logging.basicConfig
qq742234984·2025-01-23 21:28

300行ABAP代码实现一个最简单的区块链原型

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-23 17:19

python md5加密

以下是一个简单的例子：importhashlibdefmd5_encryption(data):md5=hashlib.md5()#创建一个md5对象md5.update(data.encode('utf
计算机辅助工程·2025-01-23 11:53

python md5加密_Python MD5加密实例详解

#创建md5对象hl=hashlib.md5()#Tips#此处必须声明encode#若写法为hl.update(str)报错为：Unicode-objectsmustbe
weixin_39870238·2025-01-23 01:57

python MD5加密

安装依赖第三方库pipinstallhashlib代码一#string这是要加密的字符串defmark_md5(string)string=str(string).encode("utf8")str_md5
lvyou88·2025-01-23 01:21

c++ 十六进制数组转字符串转ascii

#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){coutimg_encode){stringstreamss;conststringhex="0123456789ABCDEF
小鱼仙官·2025-01-22 14:58

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

‘urllib‘ has no attribute ‘urlencode‘

报错解释：在Python3.x中，urllib库已经被分解为几个子模块，urllib.parse中包含了urlencode函数，用于将字典或者字节序列转换为URL编码的查询字符串。
计算机辅助工程·2025-01-21 16:59

Docker 实战教程之从入门到提高 (五)

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-21 12:15

一文学习python中编码和解码

5python的字符串编解码5.1使用str.encode()编码，str.decode()解码5.2解码的乱码问题5.316进制字符串转为普通字符串6python字符串和unicode类型编码转换什么是编码和解码大家都知道计算机是二进制的世界
科雷learning·2025-01-21 00:30

旋转编码器驱动-标准库和HAL库

一、标准库Encoder.c-标准库#include"stm32f10x.h"//Deviceheader#include"Delay.h"int8_tEncoder_Count;/***函数：旋转编码器初始化
末时清·2025-01-20 23:50

成功编译和运行roslaunch qbo_webi qbo_webi.launch(解决qbo_object_recognition之后的其他问题)

fromposter.encodeimportmultipart_encodeImportError:Nomodulenamedposter.encodesudoapt-getinstallpython-postersudoa
皮熊·2025-01-20 16:18

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-20 12:25

http协议之方法与状态码

key:value)空行然后主体信息(发送内容)POST10606/02.phpHTTP/1.1HOST:localhostcontent-type:application/x-www-from-urlencodedcontect-length
线程A·2025-01-20 10:11

微信小程序-base64加解密

base64.js://实现Base64加密functionbase64Encode(str){letbase64=newBase64();returnbase64.encode(str);}//实现Base6
叶落无痕123·2025-01-20 02:54

（七）- plane/crtc/encoder/connector objects

planeRockchipRK3399-DRMframebuffer、plane基础知识-大奥特曼打小怪兽-博客园2，crtcRockchipRK3399-DRMcrtc基础知识-大奥特曼打小怪兽-博客园3，encoder
-佩奇的爸爸·2025-01-20 02:52

python str转bytes类型

在Python中，将字符串（str）类型转换为字节（bytes）类型，通常可以使用以下几种方法：方法一：使用encode()方法这是最常用的方法，适用于任何类型的字符串，尤其是包含非ASCII字符的字符串
三希·2025-01-19 21:31

python之str与bytes互转

bytesbytes(str_object,encoding="utf8")#bytes转strstr(bytes_object,encoding="utf-8")#方法（2）#str转bytesstr.encode
ancy_i_cv·2025-01-19 20:56

PYTHON中字符串(str)类型和比特(bytes)类型转换

所以就需要进行数据类型转换例如socket编程中的.send()和.recv()就需要用到str类型和bytes类型转换一、str转bytes:第一种：在str类型前加b，即b"str"第二种：在str后加.encode
齐柏林fly 艇·2025-01-19 20:23

python str与bytes之间的转换

=bytes(s,encoding="utf8")#bytestostrbs=str(b,encoding="utf8")#analternativemethod#strtobytessb2=str.encode
upDiff·2025-01-19 19:49

js utf8转jb2312 代码

functionUrlEncode(str){vari,c,ret="",strSpecial="!\"#$%&'()*+,/:;?
司江龙·2025-01-19 08:17

BERT详解

1.背景结构1.1基础知识BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的
comli_cn·2025-01-18 17:18

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
少林码僧·2025-01-18 16:12

通过Java代码实现图片的放大和缩小

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-18 14:25
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