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C# 学习笔记

pictureBox显示不出图片从网上找了一段代码，复制进visualstudio，显示本地的图片，结果始终显示不出来，查了好久，终于发现在Form1的构造函数中多了一个“InitializeComponent

·2025-02-02 19:42

DeepSeek 使用的核心技术预测

1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化：基于Transformer架构进行改进，可能引入稀疏注意力机制（如Longform

eso1983·2025-02-02 18:22

python图形化界面开发工具_七个python gui图形界面开发框架

Pyforms诞生只有两年的Pyforms是一个Python2.7/3.x跨环境图形应用开发框架，模块化和代

weixin_39653717·2025-02-02 16:38

pythonrequests发送数据_对python requests发送json格式数据的实例详解

这里就记录一下如何用requests发送json格式的数据，因为一般我们post参数，都是直接post，没管post的数据的类型，它默认有一个类型的，貌似是application/x-www-form-urlencoded

weixin_39652869·2025-02-02 16:37

详细介绍：使用 Axios 上传图片文件

通过用户选择图片文件后，使用FormData构造上传的文件数据，并通过Axios将其提交到服务器。服务器返回图片的URL后，页面会显示上传的图片。下面是详细的

还是鼠鼠·2025-02-02 16:33

DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术

视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法，利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象，同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。

扫地僧985·2025-02-02 15:01

transformer之Attention机制及代码实现

目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention：一种Attention机制，用于处理单个输入序列中的依赖关系。Cross-Attention：一种Attention机制，用于处理两个或多个输入序列之间的依赖关系。Gated

AIVoyager·2025-02-02 15:30

echarts样式设置笔记

,'2020']}设置y轴的小标题yAxis:[{type:'value',name:'预算总额',min:0,max:25,interval:5,//可以添加单位和后缀//axisLabel:{//formatter

weixin_45907672·2025-02-02 15:58

sqoop导出orc数据至mysql,将Sqoop导入为OrC文件

IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?

终有尽头·2025-02-02 15:28

sqoop从orc文件到oracle,Sqoop import as OrC file

问题IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?

余革革·2025-02-02 15:58

【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，论文

必读文章：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows

XD742971636·2025-02-02 14:54

Spring的设计理念之【事务管理】

统一事务抽象提供PlatformTransactionManager接口，抽象不同事务实现（如

冰糖心158·2025-02-02 13:44

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。

kakaZhui·2025-02-02 13:43

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型，旨在提高水质参数

Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

不同模型对 Emoji 和普通文本的处理表现，Emoji的向量嵌入（含测试代码）

验证代码fromtransformersimportAutoTokenizer#测试的模型列表models=["bert-base-uncased",#BERT"vinai/bertweet-base"

2301_79306982·2025-02-02 13:41

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言

道友老李·2025-02-02 12:04

qnx参考文档

http://www.qnx.com/developers/docs/7.0.0/音视频api查看：QNXSoftwareDevelopmentPlatform7.0Audio&GraphicsAPI

存活能力·2025-02-02 11:28

光通信知识基本介绍

PlesiochronousDigitalHierarchy）3.2SDH（同步数字系列，SynchronousDigitalHierarchy）3.3MSTP（多业务传输平台，Multi-ServiceTransmissionPlatform

villainV8·2025-02-02 10:53

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

摘要：本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用，突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。

AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

Polysemy 清晰架构示例项目指南

清晰架构示例项目指南PolysemyCleanArchitectureShowcasinghowthePolysemylibrarycanbeusedtoimplementaRESTapplicationconformingtotheguidelinesoftheCleanArchitecturemodel

林广红Winthrop·2025-02-02 08:08

Python——pyqt5——消息框（QMessageBox）

一、提供的类型QMessageBox.information信息框QMessageBox.question问答框QMessageBox.warning警告QMessageBox.ctitical危险QMessageBox.about

少年痴北城·2025-02-02 07:26

Pyqt5_QMessageBox

QMessageBoxheader:会话窗标题info：会话窗内容#弹出5种不同类型的消息框reply1=QMessageBox.information(self,"title","infocontent

weixin_33850890·2025-02-02 07:25

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。

kakaZhui·2025-02-02 07:54

aspose 换行写_利用Aspose.Word控件实现Word文档的操作

Aspose系列的控件，功能都挺好，之前一直在我的Winform开发框架中用Aspose.Cell来做报表输出，可以实现多样化的报表设计及输出，由于一般输出的内容比较正规化或者多数是表格居多，所以一般使用

weixin_39974223·2025-02-02 03:40

点、线、圆、矩形、抛物线的类定义_德语词汇-数学类

德语词汇-数学类定理derTheorem公理dasAxiom定义dieDefinition法则dasGesetz定律dieRegel公式dieformel原理dasPrinzip性质dieBeschaffenheit

weixin_39818662·2025-02-02 03:04

python post body_python写http post请求的四种请求体

常见的四种编码方式如下：1、application/x-www-form-urlencoded这应该是最常见的POST提交数据的方式了。

weixin_39606575·2025-02-02 02:00

WebForms DataList 深入解析

WebFormsDataList深入解析引言在Web开发领域，控件是构建用户界面（UI）的核心组件。

wjs2024·2025-02-02 00:47

Unet 改进：在encoder和decoder间加入TransformerBlock

目录1.TransformerBlock2.Unet改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.TransformerBlockTransformerBlock

听风吹等浪起·2025-02-01 23:11

TWebbrowser自动点击链接

delphi中TWebbrowser自动点击链接,其中TWebBrowser的Navigate方法并不完全等同于点击链接procedureTForm1.btnClickUrlClick(Sender:TObject

nfenghklibra·2025-02-01 23:41

Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python

算子：rdd的api的操作，就是算子，flatMap扁平化算子，map转换算子Transformation算子Action算子步骤：1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据

2401_84181704·2025-02-01 23:09

python读取nc文件并转换成csv_使用Python截取nc文件数据保存到CSV文件-Go语言中文社区...

(nc文件数据格式参见笔者其他文章)实验内容(附代码)实验数据介绍(通过实验介绍你对NC数据的认识)nc文件即NetCDF全称为networkCommonDataFormat，中文译法为“网络通用数据格式

达拉崩吧叭叭叭·2025-02-01 23:37

《OpenCV》——图像透视转换

计算透视变换矩阵：利用OpenCV的cv2.getPerspectiveTransform函数，依据前面选取的对应点来计算透

Kai HVZ·2025-02-01 20:44

LightM-UNet（2024 CVPR）

论文标题LightM-UNet:MambaAssistsinLightweightUNetforMedicalImageSegmentation论文作者WeibinLiao,YinghaoZhu,XinyuanWang

刘若里·2025-02-01 19:06

starrocks 2.5版本日期递增，实现对应序号

selectDATE_FORMAT(date_add('2024-08-05',(unnest-1)),'%Y-%m-%d')date_time,'N'enable,unnestseqfrom(selectarray_cum_sum

西瓜汁大数据·2025-02-01 19:06

自然语言处理基础知识入门(四) Transformer模型整体最详解（self- attention机制，mask机制）

文章目录前言一、Seq2Seq1.1Seq2Seq的基本架构1.2Seq2Seq的框架实例二、Transformer2.1Transformer的整体架构2.2Transformer的输入2.2.1InputEmbeding2.2.2PositionalEncoder2.2.3Transformer

这个男人是小帅·2025-02-01 18:33

Freadhub Mac版它来了，Android开发三年月薪才12K

FlutterSDKFlutterstable2.0+开启MacOS支持：flutterconfig--enable-macos-desktop创建MacOS环境配置:fluttercreate--platforms

阿里—蚂蚁开发·2025-02-01 18:31

Android 安卓kts 打包按照年月日生成apk build.gradle.kts

importjava.text.SimpleDateFormatimportjava.util.

未来之窗软件服务·2025-02-01 18:59

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed

Blankspace空白·2025-02-01 18:58

Kafka 实现之消息及消息格式

目录一.前言二.Kafka消息（Messages）三.Kafka消息格式（MessageFormat）3.1.消息批次（RecordBatch）3.1.1.控制批次（ControlBatches）3.2

流华追梦·2025-02-01 18:55

大数据笔记之 Flink1.17 算子

随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map

凡许真·2025-02-01 17:20

【ETL：概念、流程与应用】

ETL：概念、流程与应用目录什么是ETLETL的工作流程2.1数据抽取（Extract）2.2数据转换（Transform）2.3数据加载（Load）ETL的应用场景常见的ETL工具ETL的挑战与解决方法

三日看尽长安花·2025-02-01 17:19

pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）

以下是一个完整的词嵌入（WordEmbedding）示例代码，使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型，并通过transformers加载模型，获取中文句子的词嵌入

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:05

PyTorch中的unsqueeze函数(自用)

前言最近在学习swin_transformer的模型搭建，其中用到了广播机制，在理解广播机制的过程中发现自己对torch.unsqueeze()函数比较困惑，所以做了个小实验帮助自己理解。

黯岚岚岚岚岚·2025-02-01 15:58

【Neo4j】SOLVED:java.lang.RuntimeException: Error starting Neo4j database server

数据库服务启动失败java.lang.RuntimeException:ErrorstartingNeo4jdatabaseserver问题分析：APOC插件问题解决办法1：关闭APOC占用程序进程（zuluplatformx64architecture

村口小张·2025-02-01 14:27

深度学习-笔记1

gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型，结合了Transformer

·2025-02-01 12:15

【项目集成Husky】

pnpmadd--save-devhusky初始化Huskynpxhuskyinit这会在项目根目录下创建一个.husky目录在.husky→pre-commit文件中添加想要执行的命令pnpmrunformat

软件205·2025-02-01 10:55

深入理解 ECMAScript 2024 新特性：字符串 isWellFormed 方法

ECMAScript2024引入了一个新的字符串实例方法：String.prototype.isWellFormed。这一新增功能是为了帮助开发者更容易地验证字符串是否为有效的Unicode文本。

李游Leo·2025-02-01 10:54

Nginx--日志（介绍、配置、日志轮转）

如有侵犯您的权益，请联系删除一、Nginx日志介绍nginx有一个非常灵活的日志记录模式，每个级别的配置可以有各自独立的访问日志,所需日志模块ngx_http_log_module的支持，日志格式通过log_format

m0_74825466·2025-02-01 08:09

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。

不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

LLM主要类别架构

LLM主要类别架构介绍LLM主要类别LLM本身基于transformer架构。

大模型微调实战·2025-02-01 08:36

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