Encoder

swift 对象转Json

structPerson:Codable{varname:Stringvarage:Int}letperson=Person(name:"John",age:30)letencoder=JSONEncoder

泓博·2025-06-28 02:27

Logstash-Logback-Encoder 教程

Logstash-Logback-Encoder教程logstash-logback-encoderLogbackJSONencoderandappenders项目地址:https://gitcode.com

孟元毓Pandora·2025-06-26 06:27

LSTM、GRU 与 Transformer网络模型参数计算

hidden_size²+hidden_size)4个门控结构GRU3×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)3个门控结构Transformer(Encoder

suixinm·2025-06-26 00:44

预训练语言模型

1.1Encoder-onlyPLMEncoder-only架构是Transformer的重要分支，专注于自然语言理解（NLU）任务，核心代表是BERT及其优化模型（RoBERTa、ALBERT）。

lynnzon·2025-06-25 11:10

大模型学习（Datawhale_Happy-LLM）笔记4: 预训练语言模型

大模型学习（Datawhale_Happy-LLM）笔记4:预训练语言模型一、概述本章按Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only的顺序来依次介绍Transformer

lxltom·2025-06-25 11:09

预训练语言模型之：Encoder-only PLM

1.基础架构：TransformerEncoder所有模型的基石都是TransformerEncoder结构，其核心是自注意力机制：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text

抱抱宝·2025-06-25 10:36

编码器技术解析：从基础原理到应用场景

一、编码器的核心概念1.1定义与基本功能编码器（Encoder）是一种将信息从一种形式转换为另一种形式的设备或程序。

亿只小灿灿·2025-06-23 17:54

内存的代价：如何正确与 WASM 模块传值交互

字符串处理：使用TextEncoder和TextDecoder解决字符串编码问题，确保跨语言兼容性。内存管理：Rust的Drop机制与JS的垃圾回收（GC）需协调配合，防止内存

EndingCoder·2025-06-23 17:19

Transformer 中 QKV 流向全解析（含注意力机制箭头图示）

Transformer中注意力模块分布Transformer结构中含有三种注意力机制，每个机制都会涉及Q、K、V的构建和使用：编码器自注意力（EncoderSelf-Attention）解码器自注意力（

Accelemate·2025-06-23 15:02

swift结构体转字典方式

以下是常见的实现方式：使用Codable协议结构体遵循Codable协议，利用JSONEncoder和JSONDecoder进行转换：structPerson:Codable{varname:Stringvarage

泓博·2025-06-23 05:03

windows编译exe时问题解决

1>------Buildstarted:Project:xxx,Configuration:Debugx64------1>Linking...1>libencoder.lib(mem.obj):errorLNK2005

老爸我爱你·2025-06-22 12:39

机器学习数据预处理：标签编码LabelEncoder

一、什么是标签编码LabelEncoderLabelEncoder是scikit-learn库中的一个预处理工具，用于将分类变量转换为整数标签。

数字化与智能化·2025-06-22 08:14

Transformer结构介绍

[编码器Encoder]←→[解码器Decoder]编码器：输入：源语言序列输出：每个词的上下文表示(embedding)解码器：输入：目标语言序列+编码器输出输出：下一个词的概率分布（目标句子生成）inputs

大写-凌祁·2025-06-20 19:39

【深度学习pytorch-88】BERT

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）简介BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，旨在通过大规模无监督学习来提升下游自然语言处理

超华东算法王·2025-06-20 15:46

69 BERT预训练_BERT代码_by《李沐：动手学深度学习v2》pytorch版

系列文章目录文章目录系列文章目录BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)输入表示预训练任务掩蔽语言模型（MaskedLanguageModeling

醒了就刷牙·2025-06-20 15:45

agentformer论文阅读

参考了这篇博文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/512764984主要有这几个部分a.map_encoderi.对地图进行CNNb.ContextEncoderi.timeencoder

ZHANG8023ZHEN·2025-06-19 13:08

如何让AI永远保持思考

（本文章涉及transformerencoder-decoder架构，以及自注意力和交叉注意力，请确保了解这些知识后再读取本文章）项目：永恒思考的AI（007的win11管理员）主题：将思维链作为AI生命的本体

wq舞s·2025-06-19 12:31

资深Java工程师的面试题目（八）AI大模型

刘一说·2025-06-18 18:31

python简单的预测模型_python简单预测模型

#导入pandas、numpy包，导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderim

HOWARD ZHOU·2025-06-18 14:55

pkl转分类，转关键点

pkl_to_cls.pyimportglobimportjsonimportosimportpickleimporttimeimportcv2importnumpyasnpimportimageiofromPILimportImageimportnumpyasnpimportioclassMyEncoder

AI算法网奇·2025-06-17 01:16

Transformer 核心概念转化为夏日生活类比

以下是把Transformer核心概念转化为「夏日生活类比」，不用看代码也能秒懂，搭配冰镇西瓜式记忆法：一、Transformer=夏日冷饮制作流水线编码器（Encoder）：相当于「食材处理间」把输入

扉间798·2025-06-16 18:00

【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3：大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析

与Encoder-Decoder架构不同，GPT-1仅使用解码器部分，每个解码器层包含：多头自注意力模块：8个头，每个头维度64，

·2025-06-16 14:04

变分自编码器的扩展模型:条件VAE

变分自编码器的扩展模型:条件VAE作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来,变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)作为一种强大的生成式模型,在图像生成、文本生成等任务中展现出了卓越的性能

AI天才研究院·2025-06-14 08:05

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org.springframework.securityspring-security-crypto5.3.2.RELEASEcompile在SpringSecurity中，密码脱敏（加密存储）是通过PasswordEncoder

[听得时光枕水眠]·2025-06-13 07:14

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在06年，Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况，那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。

Alexzhuan·2025-06-13 05:30

BERT

BERT简介BERT，全称是“双向编码器表示来自变换器”（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers），听起来可能有点复杂，但其实它就像一个超级聪明的

D11PMINDER·2025-06-11 22:54

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墨染辉·2025-06-09 17:34

神经网络-Day46

2.1简单CNN的训练2.2特征图可视化三、通道注意力3.1通道注意力的定义3.2模型的重新定义（通道注意力的插入）一、什么是注意力注意力机制，本质从onehot-elmo-selfattention-encoder-bert

红衣小蛇妖·2025-06-09 04:02

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一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-06-08 06:57

为什么 SDXL 用两个文本编码器？

注意事项如果你在提取中间层特征（例如text_encoder.text_model.enc

不当菜鸡的程序媛·2025-06-07 16:27

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项目并行升级的协同作战◦多技术栈并存◦持续集成体系的适配挑战二、进度应用总数已完成应用下线待升级100+731310+三、主要问题域与解决方案1.依赖管理的"蝴蝶效应"•sun.misc.BASE64Encoder

·2025-06-06 18:57

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魏真权·2025-06-06 09:50

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Humbunklung·2025-06-06 09:19

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胖头鱼爱算法·2025-06-04 08:28

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生椰_李点点·2025-06-04 07:50

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Ash Butterfield·2025-06-03 20:00

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山山而川_R·2025-06-03 09:11

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一叶知秋秋·2025-06-02 06:56

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目录一、包结构二、主要方法1.json.dumps()2.json.dump()3.json.loads()4.json.load()三、不常用方法和属性1.JSONEncoder2.JSONDecoder3

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碌碌无为的小张·2025-05-31 19:20

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一、自然语言任务分类1.1、N对1在N对1的任务中，系统接收多个输入元素（N个），但只产生一个输出。这种类型的任务通常涉及整合或总结多个输入点的信息。典型的例子包括：文本摘要：从多个句子或段落中提取关键信息，生成一个摘要。情感分析：分析一段文本（可能包含多个句子），确定其整体情感倾向，如正面、负面或中立（或者商品的评分评价）。语言模型：在给定一系列词（如一个句子）的情况下，预测下一个最可能的词。1

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飞天大蟾蜍·2025-05-21 08:26

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Cemotion2.0模型使用BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)训练得到，会为中文文本返回0～1之间的情感倾向置信度(情感极性

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