TRANSFORM 第22页

小熊奔跑DEMO示例

效果图二、素材准备小熊三、代码小熊奔跑body{margin:0px;padding:0px;background-color:#cccccc;}div{position:absolute;top:50%;transform

周星星的学习笔记·2024-01-23 09:17

【ICCV2023论文阅读】XNet(能跑通代码)

这里写目录标题论文阅读摘要介绍方法overviewwhyusewavelettransform?

鱼小丸·2024-01-23 06:25

13- OpenCV：霍夫检测：直线、圆检测

使用霍夫变换的步骤二、霍夫变换—直线检测1、霍夫直线变换介绍2、霍夫直线变换的例子3、相关API学习（代码例子）三、霍夫变换—圆检测1、霍夫圆检测原理2、相关API学习（代码例子）一、霍夫变换简介霍夫变换（HoughTransform

Ivy_belief·2024-01-23 06:42

Flink之Transformation

数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。一个Flink程序的核心，其实就是所有的转换操作，它们决定了处理的业务逻辑。基本转换算子映射（map）map()是大家非常熟悉的大数据操作算子，主要用于将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流。简单来说，就是一个“一一映射”，消费一个元素就产出一个元素。我们只需要基于DataStrema

不加班程序员·2024-01-23 06:55

WEB前端3D变换效果以及如何应用js代码

WEB前端DAY8变换效果3dbody{/*视距：设置距离xy轴构成的平面有多少像素距离*/perspective:500px;}div{/*设置变化效果为3d*/transform-style:preserve

桔梗.py·2024-01-23 06:51

中国的数字化转型 China’s digital transformation

1.传统企业的发展新思路：数字化转型随着个别公司采用网络技术，他们获得了简化从产品开发和供应链管理到销售、营销和客户互动的一切事务的能力。对于中国的小企业来说，更大的数字化提供了一个机会来提高他们的劳动生产率，以新的方式进行合作，并通过电子商务扩大他们的影响范围。——McKinseyGlobalInstitute麦肯锡全球研究所互联网不仅仅是实现自动化和提高效率的工具，它还迅速扩大了市场。如果政府

Autumn_hui·2024-01-23 04:02

AI大模型开发架构设计（3）——如何打造自己的大模型

文章目录如何打造自己的大模型1新时代职场人应用AIGC的5重境界2人人需要掌握的大模型原理职场人都能听懂的大语音模型的训练过程职场人都能听得懂的大语言模型的Transformer推理过程3如何构建自己的大模型需要具备三个方面的能力

讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-01-23 04:58

Transformer 深度学习模型

文章目录Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。

JNU freshman·2024-01-23 03:44

php transform,css3 transform属性详解及transform使用总结

CSS3中有一个强大的属性Transform。有了这个特性，各种特效轻松搞定。引用一句歌词“旋转，跳跃，我不停歇”。

凹凸头·2024-01-23 03:11

html中的transform属性,css3的transform属性详解

transform变形属性(主要讨论2D)css3的transform属性可以修改css中可视化模型的坐标空间，元素通过transform属性进行移动(translate)、旋转(rotate)、缩放(

笑活子·2024-01-23 03:11

fit,transform,fit_transform详解

写在前面fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。

wang_xuecheng·2024-01-23 03:10

LLM自回归解码

在自然语言处理（NLP）中，大型语言模型（LLM）如Transformer进行推理时，自回归解码是一种生成文本的方式。在自回归解码中，模型在生成下一个单词时会依赖于它之前生成的单词。

eduics·2024-01-23 03:38

Transform模型

Transformer。它在NLP各个任务中都取得了优异的性能，它是预训练语言模型的核心网络。

东石有海·2024-01-23 03:08

一文让你由浅入深的理解Transform模型

简单解释Transform是在神经网络之后又发展的一个比较流行的深度模型，今天就给大家解释一下这个模型的原理。首先先抛出一个问题？

lhz泽少·2024-01-23 03:06

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder

eduics·2024-01-23 03:35

【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（3）转换算子（Transformation）【用户自定义函数（UDF）】

【Flink-1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（3）转换算子（Transformation）【用户自定义函数（UDF）】1）函数类（FunctionClasses）2）富函数类

bmyyyyyy·2024-01-23 03:23

【Flink-1.17-教程】-【四】Flink DataStream API（2）转换算子（Transformation）【基本转换算子、聚合算子】

【Flink-1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（2）转换算子（Transformation）【基本转换算子、聚合算子】1）基本转换算子（map/filter/flatMap）

bmyyyyyy·2024-01-23 03:51

李沐深度学习-多层感知机从零开始

参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

【NLP】BERT模型解析记录

1.bert简单介绍BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是谷歌在2018年10月份的论文《Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding

tianyunzqs·2024-01-23 00:09

iOS-面试题性能优化（夯实基础学习笔记-温故知新6）

image.pngimage.pngimage.png卡顿优化-CPU尽量用轻量级的对象，比如用不到事件处理的地方，可以考虑使用CALayer取代UIView不要频繁地调用UIView的相关属性，比如frame、bounds、transform

朱允见·2024-01-22 23:28

小周带你读论文-2之“草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整“Attention is all you need(2)

书接前文：小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attentionisallyouneed(1)(qq.com)上文书说到为什么我们要用casual-decoder架构

周博洋K·2024-01-22 22:21

Unity中获取触发器触发点和碰撞器触发点

privatevoidOnTriggerEnter2D(Collider2Dother){hitPos=other.bounds.ClosestPoint(transform.position);print

我寄人间雪满头丶·2024-01-22 22:10

datawhale 大模型学习第四章-新模型架构

一、现状GPT3是一个通过96个Transformerblock堆叠在一起的神经网络.即：每一个TransformerBlock是一个多头注意力层的Block目前大模型的规模已经到了极限（模型越大，需要训练资源和时间也就越长

fan_fan_feng·2024-01-22 21:48

【BERT】详解

BERT简介BERT是谷歌在2018年时提出的一种基于Transformer的双向编码器的表示学习模型，它在多个NLP任务上刷新了记录。

onlyfansnft.art·2024-01-22 16:46

P1205 [USACO1.2] 方块转换 Transformations（C++）

#includeusingnamespacestd;//旋转90boolrotate_90(chara[10][10],intn){charb[10][10];for(inti=0;i>n;chara[10][10];charb[10][10];for(inti=0;i>a[i][j];}}for(inti=0;i>b[i][j];}}if(rotate_90(a,n)){//旋转90度intsi

weixin_51538193·2024-01-22 15:51

企业公司门户网站首页设计（html+css静态实现，响应式布局，带源码）

home_chYourcompanynameorlogoHomeservicesOurTeamContactUs中文/EnglishHomeservicesOurTeamContactUs中文/EnglishEnabledigitaltransformationforyourenterprisesExcellenceinquality

鸡鸭扣·2024-01-22 13:36

十分简明易懂的FFT（快速傅里叶变换）

FFT前言快速傅里叶变换(fastFouriertransform)，即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。

Thomas会写字·2024-01-22 12:59

快速傅立叶变换FFT学习笔记

FFT（FastFourierTransformation）是离散傅氏变换（DFT）的快速算法，即快速傅氏变换。

Mr.zwX·2024-01-22 12:57

Kotlin map flatten flatMap 区别

目录mapflattenflatMapmapThemappingtransformationcreatesacollectionfromtheresultsofafunctionontheelementsofanothercollection

滥觞LanShang·2024-01-22 12:48

一次性讨论清楚Kotlin的map和flatMap

概述首先，名字即功能，map和flatMap是为实现“映射”而存在的，官网是这么描述映射的：Themappingtransformationcreatesacollectionfr

锐湃·2024-01-22 12:45

论文精读(MobileVIT)《MOBILEVIT: LIGHT-WEIGHT, GENERAL-PURPOSE, AND MOBILE-FRIENDLY VISION TRANSFORMER》

文章目录ABSTRACT1、INTRODUCTION2、RELATEDWORK3、MOBILEVIT:ALIGHT-WEIGHTTRANSFORMER3.1、MOBILEVITARCHITECTURE3.2MULTI-SCALESAMPLERFORTRAININGEFFICIENCY4

一个小猴子｀·2024-01-22 12:30

洛谷OJ-字符串大小写转化

;for(auto&c:s){c=toupper(c);}cout<transform(word.begin(),

CPPZWW·2024-01-22 11:07

基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库，我构建了一个电影推荐系统

Python算法实战·2024-01-22 10:00

Transformer and Pretrain Language Models3-3

insightsofattention注意力机制的特点我们引入的attention机制到底给端到端的模型带来了什么变化？1、信息瓶颈问题：注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的，这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候，都可以直接关注到encoder端所有位置的信息，信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN中的梯度消失的问题，它通过在en

ringthebell·2024-01-22 10:33

Transformer and Pretrain Language Models3-1

contenttransformerattentionmechanismtransformerstructurepretrainedlanguagemodelslanguagemodelingpre-trainedlanguemodels

ringthebell·2024-01-22 10:27

pipeline内部发生了什么?(PyTorch)

前言参考说明过程说明前言最近一直疑惑HuggingFace的Transformers库中的pipeline函数的具体是干了什么，多方询问以及翻看了HuggingFace的官方说明，终于是弄清楚了其原理，

yuQnY·2024-01-22 10:16

Kafka（八）使用Kafka构建数据管道

ETLELT2.6安全性2.7故障处理2.8耦合性和灵活性临时数据管道元数据丢失末端处理3使用ConnectAPI3.1Connect的数据处理流程sourcesinkconnectorsTasksWorkersTransformerConverters

yunyun1886358·2024-01-22 07:35

Transformer and Pretrain Language Models3-2

transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体：如果两个向量的维度不一样，我们就需要在中间加上一个权重矩阵，来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention

ringthebell·2024-01-22 07:12

掌握大语言模型技术: 推理优化

掌握大语言模型技术_推理优化堆叠Transformer层来创建大型模型可以带来更好的准确性、少样本学习能力，甚至在各种语言任务上具有接近人类的涌现能力。

扫地的小何尚·2024-01-22 07:02

为大模型工程提效，基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

作者：张凯背景以GPT（GenerativePre-trainedTransformer）和Diffusionmodel为代表的大语言模型（Largelanguagemodel，LLM）和生成式人工智能

阿里云云原生·2024-01-22 07:13

bert 是单标签还是多标签的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类...

ELMo，ULMFiT和OpenAITransformer是其中几个关键的里程碑。

weixin_39629617·2024-01-22 06:08

Android全埋点解决方案（ASM+Transform 二）

前言之前写过Android全埋点解决方案（ASM一Transform），但是这个实际上只有transform，没有asm相关的。它只是使用transform遍历下文件而已。今天会使用到ASM做插桩。

旺仔_100·2024-01-22 06:34

三月和四月的学习计划

在四月初对一篇论文进行复现，接下来再搞Transformer……编码能力好差啊，真不知道该怎么提升……

我的昵称违规了·2024-01-22 06:24

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。

Java之弟·2024-01-22 05:27

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的各种变体一：直接点积二：中间乘以一个矩阵三：Additiveattention：使用一层前馈神经网络来获得注意力分数…Transformer概述输入层BPE（BytePairEncoding

N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

vue编写坐标系以及echarts编写坐标系、highcharts编写坐标系（包含圆形间隔）

包含圆形间隔）前言记录一下，耗时两天一、vue编写坐标系代码如下：//坐标轴的样式.heng{position:absolute;top:50%;left:50%;width:100%;height:1px;transform

???xixi·2024-01-22 04:58

Hugging Face公司和模型测评榜单简单介绍

HuggingFace提供了一个名为Transformers的开源库，这个库为开发者和研究人员提供了一系列预训练模型，以及用于训练和微调这些模型的工具。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-22 00:22

GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力（MHSA）对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别，这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是，从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t

athrunsunny·2024-01-21 19:40

【COMP9319】Web Data Compresssion and Search

YourtaskinthisassignmentistocreateasearchprogramthatimplementsBWTbackwardsearch,whichcanefficientlysearcharun-lengthencodedandBWTtransformed

iuww1314·2024-01-21 18:03

BUUCTF逆向题Transform

一、工具：1、IDA（64位）二、解题思路：①、载入IDA②、通过字符串窗口找到关键字符串双击，定位到关键位置，生成伪代码括起来的是解题最关键的地方，接下来我们解读代码，由语句if(strlen(*(constchar**)&argc)!=33)可以知道，flag的长度位33个字节，v6保存的是正确的flag，而for循环通过对v6进行换位加异或的处理，最终得到的字符串与aGyURsywBFbLw

安全不再安全·2024-01-21 18:31

推荐频道

TRANSFORM