Transformer变形

AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革

从技术原理层解析空间智能的核心模块，结合生成对抗网络（GAN）、Transformer模型等前沿算法，展示从创意生成到

AI天才研究院·2025-07-09 09:02

PagedAttention和Continuous Batching

PagedAttention是什么PagedAttention是一种用于优化Transformer架构中注意力机制的技术，主要用于提高大语言模型在推理阶段的效率，特别是在处理长序列数据时能有效减少内存碎片和提高内存利用率

流浪大人·2025-07-09 06:15

TensorRT-LLM：大模型推理加速引擎的架构与实践

前言：技术背景与发展历程：随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现，传统推理框架面临三大瓶颈：显存占用高（单卡可达80GB）、计算延迟大（生成式推理需迭代处理）、硬件利用率低（Transformer

·2025-07-09 05:03

想要了解大模型，看懂这一篇就够了！大模型工作流程及核心参数介绍！

从用户输入到大模型输出，整个工作的处理流程如下：输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处

Gq.xxu·2025-07-09 03:49

Python训练打卡Day46

transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的

编程有点难·2025-07-08 16:08

Tansformer的Multi-Head Attention组件

一、Transformer的注意力机制Transformer的注意力机制是对传统序列建模方法的颠覆性创新。

数字化与智能化·2025-07-08 15:36

深入详解 AI 与深度学习：从零开始掌握 BERT 模型架构

深入详解AI与深度学习：从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理（NLP）领域，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是近年来最具影响力的模型之一

拉不拉斯AICoding·2025-07-08 14:31

Transformer模型架构深度讲解

Transformer是一种在自然语言处理（NLP）和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。

·2025-07-08 11:13

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显关键词：人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要：本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer

AI学长带你学AI·2025-07-08 09:50

扩散模型中的 Transformer：图像生成及其延展应用询问 ChatGPT

本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用，并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式，从而建立基本背景。

DeepSeek大模型官方教程·2025-07-08 05:26

【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8

1989·2025-07-08 05:54

AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025）

这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破：扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成；十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题；而面向影视、电商

Liudef06小白·2025-07-08 01:50

《声音的变形记：Web Audio API的实时特效法则》

用户期待更丰富、更具沉浸感的听觉体验时，基于WebAudioAPI实现的实时音频特效，就像是为这片森林注入了灵动的精灵，让简单的声音蜕变为震撼人心的听觉盛宴。回声特效带来空间的深邃回响，变声效果赋予声音全新的个性面貌。接下来，我们将深入探索WebAudioAPI如何实现这些神奇的实时音频特效。WebAudioAPI是浏览器中用于处理音频的强大工具，它构建了一个完整的音频处理体系。不同于传统的HTM

程序猿阿伟·2025-07-07 23:41

Python 训练营打卡 Day 46

transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。

2401_86382089·2025-07-07 23:03

html2Canvas不支持object-fit属性导致图片变形了

html2Canvas是不支持object-fit属性data(){return{leftImageStyle:{position:'absolute',width:'1952px',height:'3600px',left:'0',top:'0'}};},mounted(){this.$nextTick(()=>{this.calculateImageDimensions();});},calc

懒大王、·2025-07-07 22:01

Spatie Laravel-Data 数据转换器深度解析

laravel-dataPowerfuldataobjectsforLaravel项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/laravel-data什么是数据转换器在SpatieLaravel-Data项目中，数据转换器(Transformers

倪俪珍Phineas·2025-07-07 19:10

探索 Qwen3-0.6B：轻量级大模型的技术突破与应用潜力

一、Qwen3-0.6B核心技术架构Qwen3-0.6B基于Transformer架构进行优化，采用了一系列先进的技术手段，在保证模型

·2025-07-07 15:42

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题，提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案

pk_xz123456·2025-07-07 14:34

“试验台铁地板:优越的选择高性能铁地板材料“

试验台铁地板的特点试验台铁地板通常采用高强度铸铁或合金材料制成，具有高稳定性、耐磨性和抗变形能力。其表面经过精密加工，确保平面度和平行度符合高精度测试需求。部分产品还会进行防锈处理，延长使用寿命。

·2025-07-07 12:49

Abaqus许可价格高，项目组如何合理调度资源？

它能够处理复杂接触、塑性变形、大变形、断裂、复合材料等高难度问题，尤其适合航空航天、汽车碰撞、精密工程等领域的计算模拟。

·2025-07-07 10:07

顶点着色器：3D世界的魔法化妆师

它通过坐标变换、属性传递和动画变形等功能，使角色和场景动态化，如角色骨骼动画、水面波动和旗帜飘动等。

你一身傲骨怎能输·2025-07-07 10:03

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。

·2025-07-07 09:28

Longformer: The Long-Document Transformer（2020-4-10）

模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果，这些成功的部分原因在于Self-Attention机制，它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。

不负韶华ღ·2025-07-07 08:21

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形

蓝婷儿·2025-07-07 08:21

机器学习19-Transformer和AlexNet思考

Transformer和AlexNet思考关于Transformer和AlexNet发展的一些思考1-核心知识点Word2Vec的作用是什么，和Transformer的诞生有什么关系吗？

坐吃山猪·2025-07-07 05:01

文末含资料链接！YOLOv11性能飞跃：深度融合iRMB注意力机制，实战教程助你突破检测极限！

文章目录1.介绍：揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要：洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述：深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感：CNN与Transformer的珠联璧合iRMB

博导ai君·2025-07-07 02:46

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Python 库包 sentence-transformers

sentence-transformers是一个非常流行的Python库，专门用于将文本（句子、段落、文档）转换为高质量的语义向量（嵌入）。

音程·2025-07-07 00:35

【AI智能推荐系统】第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践

DeepFaye·2025-07-06 23:26

【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通DRCT源码，获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果，修正论文中FLOPs的计

十小大·2025-07-06 22:18

水下航行器外形之变体式与回转体的区别

例如，通过舱室的伸缩或变形来改变内部容量，以适应不同设备的安

森焱森·2025-07-06 17:34

Transformer已死？2025年十大替代架构实战评测

点击跳转到网站封面图建议：十大架构3D渲染图环绕碎裂的Transformer图标，背景为动态性能雷达图副标题：实测推理速度/显存占用/长文本能力，附迁移成本决策树一、争议源起：Transformer的时代性局限

·2025-07-06 17:30

多模态大模型：技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点

人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer

AI天才研究院·2025-07-06 17:58

聚焦的伟力：注意力机制与Transformer的创世纪

当LSTM和GRU凭借其精密的门控系统，成功驯服了时间的长河，让神经网络能够跨越数十甚至数百步记住关键信息，并在机器翻译、文本生成等领域大放异彩时，一个看似微小却影响深远的瓶颈逐渐浮出水面，尤其是在序列到序列（Seq2Seq）框架中。在标准的Seq2Seq模型（如用于神经机器翻译）里，编码器（通常是一个RNN如LSTM）需要将整个输入序列（如一个英语句子）的信息压缩成一个固定长度的上下文向量（Co

田园Coder·2025-07-06 17:28

《卷积神经网络到Vision Transformer：计算机视觉的十年架构革命》

点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer

HeartException·2025-07-06 17:57

YOLO融合synergisticNet中的模块

入门到入土使用教程YOLOv11改进汇总贴：YOLOv11及自研模型更新汇总《HyperSINet:ASynergeticInteractionNetworkCombinedWithConvolutionandTransformerforHyperspectralImageClassification

今天炼丹了吗·2025-07-06 15:18

Happy-LLM 第二章 Transformer

Transform架构图片来自[Happy-llm](happy-llm/docs/chapter2/第二章Transformer架构.mdatmain·datawhalechina/happy-llm

HalukiSan·2025-07-06 10:58

happy-llm 第二章 Transformer架构

文章目录一、注意力机制核心解析1.1注意力机制的本质与核心变量1.2注意力机制的数学推导1.3注意力机制的变种实现1.3.1自注意力（Self-Attention）1.3.2掩码自注意力（MaskedSelf-Attention）1.3.3多头注意力（Multi-HeadAttention）二、Encoder-Decoder架构详解2.1Seq2Seq任务与架构设计2.2核心组件解析2.2.1前馈

weixin_38374194·2025-07-06 09:55

Nystromformer：一种基于 Nyström 方法的自注意力近似算法

1.摘要Transformer已经成为广泛自然语言处理任务中的强大工具。

AI专题精讲·2025-07-06 09:24

【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码

✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而，光伏功率具有高度的非线性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高光伏功率预测精度提供了新的途径

matlab科研助手·2025-07-06 06:05

ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络

摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。

·2025-07-06 01:32

目标检测新纪元：DETR到Mamba实战解析

【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代：DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索（含示例代码）目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR，再到DINO、

加油吧zkf·2025-07-06 00:59

OpenCV中DPM（Deformable Part Model）目标检测类cv::dpm::DPMDetector

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV中用于基于可变形部件模型（DPM）的目标检测器，主要用于行人

村北头的码农·2025-07-06 00:57

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020

AI大模型应用工坊·2025-07-05 22:16

水利水库大坝结构安全自动化监测主要测哪些内容？

（一）变形监测大坝的变形监测包括水平位移（横向和纵向）、垂直位移（竖向位移）坝体及坝基倾斜、表面接缝和裂缝监测。对于土石坝除设有上述的表面变形监测项目外，还设有内部变形监测。内部变形包

深圳安锐科技有限公司·2025-07-05 21:08

氧化铈：低调的稀土明星材料

特性揭秘氧化铈最神奇的是它的"变形"能力：在缺氧环境下会转变成灰黑色的Ce₂O₃，遇到氧气又能变回来。这种可逆变化让它成为绝佳的催化剂。

DeepCeLa·2025-07-05 21:36

LLM面试题14

算法岗面试题介绍下Transformer模型。

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:00

RT‑DETR 系列发展时间顺序

RT‑DETR系列发展时间顺序RT‑DETR系列是由百度提出的一系列基于Transformer的实时端到端目标检测器，以下列出了从提出到演化的主要milestone：时间线概览版本时间主要改进/特点DETR2020

要努力啊啊啊·2025-07-05 16:29

MOBILEVIT: 轻量级、通用且适用于移动设备的视觉Transformer

为了学习全局表示，基于自注意力的视觉Transformer（ViT）被采用。与CNN不同，ViT是重量级的。

AI专题精讲·2025-07-05 12:01

【LLM论文阅读】

LLM论文阅读论文重点论文链接RopeRoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbeddingRoPE论文阅读YarnUnderstandingYaRN

一只齐刘海的猫·2025-07-05 11:23

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