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Transformer——Attention Is All You Need经典论文翻译
转载自：Transformer——Attention Is All You Need经典论文翻译（邓范鑫——致力于变革未来的智能技术） 本文为Transformer经典论文《Attention Is All You Need》的中文翻译https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 注意力满足一切 Ashish Vaswani Google Brain avaswani@googl无监督预训练
无监督预训练 抽象的 在不依赖注释的情况下使用卷积神经网络预训练通用视觉特征是一项具有挑战性且重要的任务。最近在无监督特征学习方面的努力都集中在像 ImageNet 这样的小型或高度精选的数据集上，而在对迁移任务进行评估时，发现使用非精选的原始数据集会降低特征质量。 介绍 假Transformer模块初探
Transformer笔记 前言背景 Transformer 依赖于 Self Attention 的知识。Attention 是一种在深度学习中广泛使用的方法，Attention的思想提升了机器翻译的效果。 2017 年，Google 提出了 Transformer 模型，用 Self Attention 的结构，取代了以往 NLP 任务中的 RNN 网络结构，在 WMT 20VAE
编码器：概率生成模型 解码器：后验模型 可以用梯度下降法求解下列函数：使用图卷积网络对关系数据建模
原文 Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks 出版 The Semantic Web. ESWC 2018. Lecture Notes in Computer Science(), vol 10843. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93417-4_38 申明 版权归原文作者及出版单位所有，如有侵权请联系删除论文阅读笔记-LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation
Title:LinkNet: Exploiting Encoder Representations for Efficient Semantic Segmentation 题目：LinkNet:利用编码器表示实现有效的语义分割 Abstract 视觉场景理解的像素级语义分割不仅需要准确，而且要高效，以便在实时应用中找到任何用途。现有的算法虽然精度很高，但并没有注重对神WebGPU 导入[2] - 核心概念与重要机制解读
目录1. 核心概念① 适配器和设备② 缓冲、纹理、采样器③ 绑定组④ 着色器与管线⑤ 编码器与队列2. 重要机制① 缓冲映射机制② 时间线 1. 核心概念 这部分不会详细展开，以后写教程时会深入。以下只是核心概念，是绝大多数 WebGPU 原生程序要接触的，并不是全部。 ① 适配器和设备 适GraphMAE：将MAE的方法应用到图中使图的生成式自监督学习超越了对比学习
前几天的文章中我们提到MAE在时间序列的应用，本篇文章介绍的论文已经将MAE的方法应用到图中，这是来自[KDD2022]的论文GraphMAE: Self-supervised Masked Graph Autoencoders 生成学习与对比学习 自监督学习从大量的无监督数据中挖掘出自己需要的的监督信息。与监督学习相比，它使用来Android音视频编码录制mp4
Android录制视频有多种方法：MediaRecorder, MediaProjection, MediaMuxer, OpenGL等，每种方法都有其应用场景。 这里介绍的是用MediaCodec + MediaMuxer录制视频，这种方式是将音频流和视频流用MediaCodec编码，然后用MediaMuxer混流合成mp4视频， 这种方式的通用性较好，它不关心数据来源，只台达A2/B2伺服电机编码器改功率软件 台达A2/B2伺服电机编码修改
台达A2/B2伺服电机编码器改功率软件 台达A2/B2伺服电机编码修改， 用于更换编码器写匹配电机参数，更改编码器功率匹配驱动器测试维修用 YID:1958672551170439勇闯天涯RS485接口OSI模型的应用层
OSI 模型不是一套规则，而更像是一个帮助工程师表征系统的模型。RS485接口很好地包含在OSI 模型的前三层中，总线的实际实现在应用层中进行了表征。这一层涵盖了设备使用的地址或命令集以及数据的解释。它还包括设计人员期望获得多少数据，以及对总线本身的控制。 例如，CUI Devices 编ASCLL编码器-算术运算符_四则与取模运算
ASCLL编码器 public static void main(String[] args) { //字符类型变量 char c = 'a'; int i = 1; //字符类型和int类型计算 System.out.println(c+i);//输出结果是98 } 在计算机的内部都是二进制的0、1数据，如何让计算机可以直接识别人类文字的问题呢？就产生出了编码表的概念。PSO--position synchronized output,（位置同步输出）
PSO的主要功能：通过采集实时的编码器反馈进行位置比较，与激光器同步输出信号进行相位同步，在运动轨迹的所有阶段以恒定的空间（而非时间）间隔触发发射激光，包括加速、减速和匀速段，从而实现脉冲能量均匀地作用在被加工物体上。图a为不使用PSOLatent Space 隐空间zz
If I have to describe latent space in one sentence, it simply means a representation of compressed data. 隐空间(Latent Space) 隐空间是 压缩数据的一个表示。隐空间的作用是为了找到 模式(pattern) 而学习数据特征并且简化数据表示。 数据压缩 指用比原来表示更Turbo codes 浅学习
Turbo codes 在1993年于瑞士日内瓦召开的国际通信会议(ICC'93)上，两位任教于法国不列颠通信大学的教授C.Berrou、A.Glavieux和他们的缅甸籍博士生P.thitimajshima首次提出了一种新型信道编码方案——Turbo码，由于它很好地应用了shannon信道编码定理中的随机性编、译码条件，从而获组合逻辑电路
组合逻辑电路的特点：任意时刻的输出只取决于该时刻的输入，与电路原来的状态无关 组合逻辑电路的分析方法 组合逻辑电路的设计方法 1.进行逻辑抽象 （1）分析事件的因果关系，确定输入输出。 （2）对输入输出变量进行二进制编码 （3）列出该事件的真值表，进行逻辑关系的描述 2.写出逻辑函数式 写出逻Ubuntu Firefox浏览器播放视频报错，提示“需要安装所需的视频编码器”——解决方法：安装视频解码器
给电脑重新做了一个Ubuntu的系统，安装系统的时候没有选择安装第三方软件，结果开机进系统打开firefox浏览器看个电影报错，提示“需要安装所需的视频编码器”，效果如下： 解决方法： 安装解码器ffmeg sudo apt-get install ffmpeg 问题解决Transformer模型技术长文
Transformer模型技术长文 可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？ Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？ 由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型20192421 2021-2022-2 《网络与系统攻防技术》实验三实验报告
一、实验内容 1.正确使用msf编码器，veil-evasion，自己利用shellcode编程等免杀工具或技巧 正确使用msf编码器，使用msfvenom生成如jar之类的其他文件 veil，加壳工具 使用C + shellcode编程 2.通过组合应用各种技术实现恶意代码免杀 如果成功实现了免杀的，简单语言描述原理，不要截图。与20192428魏来 《网络与系统系统攻防技术》实验三 免杀原理与实践
《网络与系统攻防技术》实验三 免杀原理与实践 实践目标 正确使用msf编码器，veil-evasion，自己利用shellcode编程等免杀工具或技巧 正确使用msf编码器，使用msfvenom生成如jar之类的其他文件 veil，加壳工具 使用C + shellcode编程 通过组合应用各种技术实现恶意代码免杀 如果成功实变分自编码器VAE详解 (帖子搬运工--)
看了3天的VAE，整理下还不错的帖子： 无监督学习之VAE——变分自编码器详解 - 知乎 (zhihu.com)【基础知识＋详细推理】 一文理解变分自编码器（VAE） - 知乎 (zhihu.com) 此外还有b站北邮鲁鹏老师讲解的VAE视频，超棒。深度学习中的互信息：无监督提取特征
1 自编码器 特征提取是无监督学习中很重要且很基本的一项任务，常见形式是训练一个编码器将原始数据集编码为一个固定长度的向量。自然地，我们对这个编码器的基本要求是：保留原始数据的（尽可能多的）重要信息。 那么我们怎么知道编码向量保留了重要信息呢？一个很自然的想法是这个GPEN论文阅读
论文题目：GAN Prior Embedded Network for Blind Face Restoration in the Wild 翻译：用于野外盲人脸恢复的GAN先验嵌入式网络 解决的问题： 如何利用GAN作为图像先验设计，用于现实人脸图像复原 提出的方法：GPEN. 步骤： 首先训练一个用于高质量人脸图像生成的GAN，并将其作为先验解码VS 2022的二维码编码器和解码器C#类库。NET 6.0（3.0.0版）
二维码库允许您的程序创建（编码）二维码图像，或读取（解码）包含一个或多个二维码的图像。附加的源代码由两个解决方案组成，一个二维码编码器解决方案和一个二维码解码器解决方案。该软件已升级至VS 2022。NET6。0.源代码是用C#编写的。这是一个开源代码。 编码器解决方案 QRCodeEncoderR语言简单自编码器AE
R语言ruta包允许以多种方式创建自动编码器的神经架构。 最简单的方法是使用一个整数向量来描述编码器中每个隐藏层的单元数： library(magrittr) library(ruta) net <- c(1000, 100) net %>% as_network() %>% print() #> Network structure: #> input #> dense(1000 units)