Transformer复现

git——Bug分支（git stash命令的使用背景及作用）

的bug的任务时，很自然地，你想创建一个分支issue-101来修复它，但是，当前正在dev上进行的工作还没有提交（进行了add）此时可以使用gitstash命令，把当前工作现场“储藏”起来，等以后恢复现场后继续工作
知北行·2025-01-24 06:06

MasterSAM downloadService任意文件读取（CVE-2024-55457）（附脚本）

免责申明：本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。
iSee857·2025-01-24 05:56

7-Zip Mark-of-the-Web绕过漏洞复现(CVE-2025-0411)

免责申明：本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。
iSee857·2025-01-24 05:56

vite-plugin-vconsole在windows不生效的原因排查

场景复现windows客户端"vite-plugin-vconsole":"^1.1.0""vite":"^2.7.0","vconsole":"^3.9.5",nodev12.18.3yarn1.22.15vite.config.js
·2025-01-24 03:09

Transformer中query、key和value的状态为什么要是 contiguous？

Transformer中query、key和value的状态为什么要是contiguousd值？
AI老兵·2025-01-24 01:29

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

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代

一、GPT-4对话模型概述GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4）是OpenAI开发的一种
Echo_Wish·2025-01-23 20:19

【Codex】Evaluating Large Language Models Trained on Code

这篇文章来解读最近比较有意思的Transformer预训练模型在自动生成代码方面的应用，PaperLink:EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode自动生成Code
NLP_wendi·2025-01-23 05:57

Python基础入门之随机数种子(seed)方法的使用

这对于调试程序和复现实验结果非常有用。在Python中
我的小星星·2025-01-23 04:20

Gradio + Transformers** 实现带记忆功能的对话系统完整代码示例

以下是一个使用Gradio+Transformers实现带记忆功能的对话系统完整代码示例，无需额外数据库依赖：importgradioasgrimportnumpyasnpfromtransformersimportAutoTokenizer
大霸王龙·2025-01-23 03:42

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习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。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

基于OpenCV的道路损伤识别

记得先点赞后阅读哦~所属专栏：传知代码论文复现欢迎访问我的主页：Srlua小谢获取更多信息和资源。✨✨目录一、背景介绍二、算法原理（一）中值滤波（二）直方图均衡化（三）调节阈值（
Srlua小谢·2025-01-22 21:54

WordPress Hunk Companion插件节点逻辑缺陷导致Rce漏洞复现（CVE-2024-9707）（附脚本）

免责申明：本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。
iSee857·2025-01-22 20:21

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展
清风AI·2025-01-22 17:26

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer
__如果·2025-01-22 17:55

应用跳转歌曲播放页转场卡顿性能优化工具使用案例

如果不通过性能工具集进行分析，开发者需要：1、复现问题；2、抓取trace；3、分析trace找出丢帧问题点。操作步骤多，耗时较长。本场景通过采用静态检查工具进行问题发现、定位及修改。
·2025-01-22 16:33

文档图像矫正任务的前沿进展：引入Transformer框架、极坐标的思路

Transformer架构下的文档矫正探索代表性工作DocTr:DocumentImageTransform
·2025-01-22 16:01

Transformer中的注意力机制：从基础概念到高级变体的全面解析

注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体：自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention)注意力评分函数的类型和特点多头注意力的现代变体：MHA(Multi-HeadAttention)MQA(Multi-QueryAttention)GQA(Grouped-
XianxinMao·2025-01-22 13:48

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望*

概述：深入探讨Transformer模型的工作原理，分析其在NLP领域的应用场景，并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。
泰山AI·2025-01-22 09:46

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。
AI天才研究院·2025-01-22 09:16

大语言模型原理基础与前沿 指令生成

大语言模型、指令生成、Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Fine-tuning、PromptEngineering1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModels
AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:04

Jira中bug的流转流程

1.处理Bug的流程2.bug状态流转详述bug的状态通常包括1.处理Bug的流程2.bug状态流转详述bug的状态通常包括未解决1.测试人员创建一个bug，填写bug的详细信息，如概要、bug级别、复现步骤
_小杜小杜_·2025-01-22 06:58

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

最近，基于Transformer的端
YOLO大师·2025-01-22 05:14

LLama 架构一览

LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化：为什么大模型llama选RMSNorm，而不是其他？
Debroon·2025-01-22 04:08

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法，充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能，还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路，推动了计算机视觉技术的发展。通过结合自注意力机制和卷积神经网
清风AI·2025-01-22 03:32

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型
通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络CNN深度学习理论基础（六）Transformer
小仇学长·2025-01-22 01:48

transformer模型代码

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
地瓜不是呱·2025-01-22 01:17

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求求了给个star和关注吧参考资料求求了，给个star和关
Ace_bb·2025-01-22 00:08

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
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型
m0_74823683·2025-01-21 20:08

解决ERROR: This version of pnpm requires at least Node.js xxx 的问题

1.复现错误今天从gitee下载某项目，用来学习前端开发，在执行npmi-gpnpm命令时，虽然没有报错，但出现不分警告，暂忽略这些警告，执行如下命令时，却报出错误：PSC:\test>pnpmiERROR
互联网全栈开发实战·2025-01-21 20:08

用 Python Turtle 库绘制精美圣诞树教程

文中包含完整代码及详细注释，帮助读者轻松理解并复现这个有趣的绘图项目。一、引言在圣诞节来临之际，我们可以通过编程的方式来增添节日的氛围，使用Python的Turtle库就能绘制出一棵漂亮的圣诞树哦！
从以前·2025-01-21 19:55

AI大模型：开启智能革命新纪元

尽管业界对大模型的定义尚未统一，但通常指的是基于Transformer框架的大型语言模型，广义上也包括了多模态大模型，如涉及语言、声音、图像、视频等，技术
洋洋科创星球·2025-01-21 17:09

YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！

YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！所有改进代码均经过实验测试跑通！
AI棒棒牛·2025-01-21 16:02

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
qq1309399183·2025-01-21 15:56

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？

生成性人工智能目前有两种主要的框架：GAN（GenerativeAdversarialNetwork）和GPT（GenerativePre-trainedTransformer）。GAN目前广泛应
Ai17316391579·2025-01-21 12:54

[ vulhub漏洞复现篇 ] Apache Tomcat 文件包含漏洞 (CVE-2020-1938)

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论⭐️一起进步文末有彩蛋作者水平有限，欢迎各位大佬指点，相互学习进步！目录博主介绍一、漏洞简介二、漏洞编号（选填）三、漏洞靶场（选填）1.vulhub靶场环境搭建2.切换到此靶场目录3.启动靶
_PowerShell·2025-01-21 11:12

深入理解AIGC背后的核心算法：GAN、Transformer与Diffusion Models

深入理解AIGC背后的核心算法：GAN、Transformer与DiffusionModels前言随着人工智能技术的发展，AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）已经不再是科幻电影中的幻想
忘梓.·2025-01-21 10:36

Redis CVE-2022-24834 复现

(CVE-2022-24834)在Redis中执行的特制Lua脚本可能会触发cjson和cmsgpack库中的堆溢出，并导致堆损坏和潜在的远程代码执行。从2.6开始，所有支持Lua脚本的Redis版本都存在该问题，并且仅影响经过认证和授权的用户。GitHub-convisolabs/CVE-2022-24834Contributetoconvisolabs/CVE-2022-24834develo
hicode0101·2025-01-21 00:59

SimpleHelp远程管理软件 任意文件读取漏洞复现(CVE-2024-57727)（附脚本）

免责申明：本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。
iSee857·2025-01-20 19:47

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。
·2025-01-20 17:50

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力
Qpeterqiufengyi·2025-01-20 07:38

提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录YOLOv8改进|主干篇|SwinTransformer替换Backbone（
步入烟尘·2025-01-20 05:57

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象
AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

BLO-SAM

optimalsolutionW∗^*∗(A)辅助信息有SAM基础可以尝试复现，否则不推荐
宇来风满楼·2025-01-20 04:16

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移
二进制独立开发·2025-01-20 02:46
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