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【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力

问道飞鱼·2025-03-21 08:09

Selenium自动化之鼠标悬停操作

光标移到指定元素上，停留几秒fromselenium.webdriverimportActionChainsActionChains(self.driver).move_to_element§.perform

DansonC·2025-03-21 07:33

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

python构造函数

__age=ageprint("您好")def__work(self):print("疫情严重，在家学习")print("年龄：{0}".format(self.

yimaoyingbi·2025-03-21 06:18

react hook:useRef,forwardRef, useImperativeHandle父子通信

/children';import{Button,FormInstance}from'antd';interfaceCustomFormInstanceextendsFormInstance{reLoadPage

取啥好·2025-03-21 04:37

互联网打工人的发际线保卫战：与代码共舞，和头发共存

一、发量消失的元凶图谱三重暴击下的毛囊末日

·2025-03-21 03:23

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202

AndrewHZ·2025-03-21 02:21

浏览器的组成、渲染过程及缓存机制

用户用URI（UniformResourceIdentifier统一资源标识符）来指定所请求资源的位置浏览器的组成浏览器可以分为两部分，shell和内核。其中shell的种类相对比较多，内核则比较少。

全马必破三·2025-03-21 02:51

css实现标题跑马灯效果

css实现标题跑马灯效果滚动字幕@keyframesmarquee{0%{transform:translateX(300%);}100%{transform:translateX(-300%);}}.

爱吃羊的狗·2025-03-21 02:21

laravel 对数据库 json 字段的查询方式汇总

1:查询json字段,多层级publicstaticfunctionformRoleDelCheck($params){$user=Auth::user();$check=WorkorderSet::whereRaw

王大爷~·2025-03-20 23:23

使用libCurl从Web服务器下载文件

XlibCurl有两种下载文件方式，同步方式使用easy接口的curl_easy_perform，异步方式可以同时下载多个文件，使用multi接口的curl_multi_perform，通过curl_multi_wait

eamon100·2025-03-20 22:13

OceanBase数据库常用巡检SQL

一、版本信息select*frominformation_schema.GLOBAL_VARIABLESWHEREVARIABLE_NAMElike'version%';二、集群状态select*fromoceanbase.v

MoMoSQL666·2025-03-20 22:42

Navicat 17 for Mac 数据库管理

Navicat17forMac数据库管理文章目录Navicat17forMac数据库管理一、介绍二、效果三、下载一、介绍NavicatPremium17forMac是一款专业的数据库管理工具，适用于开发人员

1alisa·2025-03-20 21:38

鸿蒙NEXT开发之开屏广告实现

可以考虑以下结构：1.1创建广告加载函数import{advertising,identifier}from'@kit.AdsKit';import{hilog}from'@kit.PerformanceAnalysisKit

怀男孩·2025-03-20 20:31

【万字总结】前端全方位性能优化指南（四）——虚拟DOM批处理、文档碎片池、重排规避

通过虚拟DOM的批处理引擎将千次操作坍缩为单次提交，借助文档碎片池实现90%节点的跨时空复用，再以transform替代top等20项反重排铁律，我们将彻底终结「JavaScript线

庸俗今天不摸鱼·2025-03-20 20:27

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二）

本文将介绍如何使用Transformers库进行模型推理（相较于qwen1系列，使用方式上有较大的调整），现在，我们赶紧跟上脚步，去体验一下新版本模型

开源技术探险家·2025-03-20 19:23

dig 命令深入学习

一、dig命令有什么用dig命令（DomainInformationGroper）是一个用于查询DNS(域名系统）记录的强大工具，它提供了详细的DNS信息，主要用于帮助用户诊断、调试和验证与域名解析相关的问题

·2025-03-20 18:01

echarts柱状图区间滚动

00','06:00'];constbarData=[5,20,36,10,10,20];option={tooltip:{show:true,trigger:'axis',confine:true,formatter

没有天赋的搬砖者·2025-03-20 17:07

Lodash源码分析-every,some,size,includes

,includes一、源码地址GitHub地址:GitHub-lodash/lodash:AmodernJavaScriptutilitylibrarydeliveringmodularity,performance

初学者7.·2025-03-20 17:35

Lodash源码分析-uniq,uniqBy,uniqWith

,uniqWith一、源码地址GitHub地址:GitHub-lodash/lodash:AmodernJavaScriptutilitylibrarydeliveringmodularity,performance

初学者7.·2025-03-20 17:35

mybatis plus sql性能分析插件

性能分析插件一、mybatis-plus自带的性能分析/**SQL执行效率插件性能分析插件*/@Bean@Profile({“dev”,“test”})//设置devtest环境开启publicPerformanceInterceptorperformanceInterceptor

asvxc324deas·2025-03-20 14:16

python-flask复习(一)

一、Python现阶段三大主流Web框架Django、Tornado、Flask对比Django主要特点是大而全，集成了很多组件（例如Models、Admin、Form等等）,不管你用得到用不到，反正它全都有

胖虎是只mao·2025-03-20 14:42

【使用 Element UI 实现手动上传文件：FormData 追加文件和其他参数，支持单文件覆盖上传】

使用FormData追加文件和其他参数：将文件和其他表单数据一起提交。单文件覆盖上传：只允许上传一个文件，新文件会覆盖旧文件。1.实现思路为了实现上述功能，我们需要以下

Hermione_log·2025-03-20 13:38

在Qt代码中使用Windows事件机制WaitForMultipleObjects、SetEvent

首先需要介绍本篇本篇博客需要用到的几个WindowsAPI:一、需要用到的WindowsAPIWaitForMultipleObjectsWaitForMultipleObjects是WindowsAPI

令狐掌门·2025-03-20 13:30

复旦：过程奖励优化多模态推理

标题：VisualPRM:AnEffectiveProcessRewardModelforMultimodalReasoning来源：arXiv,2503.10291摘要我们引入了VisualPRM，这是一种具有

大模型任我行·2025-03-20 13:59

Python个人学习笔记（17）：模块（sys、pickle&json）

sys.exit()：退出while1:print(123)sys.exit(0)#程序退出，0是正常退出，1是非正常退出，记录在日志中sys.version：得到当前解释器的运行环境sys.platform

NEET_LH·2025-03-20 12:25

神经网络之参数初始化

合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题，并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸：在深度神经网络中，参数初始化对梯度流动非常重要。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

python -m bitsandbytes 报错解释与解决

RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation

MityKif·2025-03-20 07:44

【mysql】mysql之主从部署以及介绍

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中

向往风的男子·2025-03-20 04:20

杭州宇树科技有限公司（Hangzhou Yushu Science And Technology Co., Ltd.） [19]，简称宇树，是一家从事软件和信息技术服务业民用机器人公司 [19-20]

UnitreeRoboticsisaworld-renownedcivilianroboticscompany,whichisfocusingontheR&D,production,andsalesofconsumerandindustry-classhigh-performancegeneral-purposeleggedandhumanoidrobots

分享是一种传递，一种快乐·2025-03-20 03:10

图像处理篇---图像预处理

1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习（如CNN、Transformer

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题ImportError: cannot import name ‘initialize_tasks‘ from ‘lm_eval.task

Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题1问题背景在LLM评测的时候，要用lm_eval模型，而对于像是llama3/Mistrual等比较新的模型，较低的Transformers

neverwin6·2025-03-20 02:58

WPF 制作机械手动画

-----------------------------------------------------------------------------涵盖知识：1.不可不知的WPF转换（Transform

TomCat2025·2025-03-20 00:44

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

焊接性能分析代码（Python）

welding_performance_data.xls数据文件。

骑蜗牛上月亮·2025-03-19 22:59

列出0 racle Forms配置文件？思维导图代码示例（java 架构)

OracleForms配置文件OracleForms应用程序的配置涉及到多个文件，这些文件用于定义运行时环境、数据库连接、安全设置等。

用心去追梦·2025-03-19 22:24

C# Windows Forms点击事件详解

在C#WindowsForms开发中，点击事件是最基础且高频使用的交互机制。

Ro小陌·2025-03-19 21:49

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

然而，现实世界的形状往往存在可变性（Variability），主要体现在以下几个方面：形变（Deformation）：物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

SQL分类

DDL(DataDefiationLanguage)数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库、表、字段）数据库操作——查询所有数据库：show.databases；注：information_schemamysqlperformance_schemasys

penglaifei·2025-03-19 19:36

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat

意.远·2025-03-19 19:36

vue中ref解析

创建了一个对组件的引用，可以在脚本中通过loginForm.value访问该元素。示例：constloginForm=ref(null)//在setup函数中

肉肉不吃肉·2025-03-19 19:02

Autoformer 架构详细解释及举例说明

Autoformer架构详细解释上述图片展示了Autoformer架构的工作流程，包含编码器和解码器的结构。

six.学长·2025-03-19 17:49

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。

dev.null·2025-03-19 17:49

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

Transformer精选问答

Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块

EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

超越传统！wangEditor编辑器如何实现excel、ppt、pdf及word一键导入？

技术支持编辑器：wangEditor前端：vue2,vue3,vue-cli,html5后端：java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform

2501_90699780·2025-03-19 16:15

提到一个项目的“验证LOV”属性？提到lov和list项目有什么区别？思维导图代码示例（java 架构)

验证LOV（ListofValues）属性在OracleForms中，LOV(ListofValues)是一种用于显示可供选择的值列表的组件。

用心去追梦·2025-03-19 16:44

迁移学习入门

一般预训练模型具备复杂的网络模型结构；一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型，基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候，以transformer

EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

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