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Swin-Transformer中MSA和W-MSA模块计算复杂度推导（非常详细，最新）
在Swin-Transformer一文中，有这样两个公式，分别为： 1. Transformer中提出的Multi-head Self-Attention模块（MSA） 2. Swin-Transformer中提出的Window Multi-head Self-Attention模块（W-MSA） 两者计算量即计算复杂度分别为： Ω微服务的构建环境比较--Spring Cloud和Kubernetes
背景 Spring Cloud 和 Kubernetes 都声称是开发和运行微服务的最佳环境，但它们本质上有很大不同，并且解决的问题也不尽相同。在本文中，我们将了解两个平台如何帮助搭建基于微服务的架构 (Microservice based architectures, MSA)，它们各自擅长的领域，以及如何各取所长以便在微服务之matlab RANSAC拟合直线
目录 一、功能概述 1、主要函数 二、代码实现 三、结果展示 四、参考链接 一、功能概述 1、主要函数 [model,inlierIdx] = ransac(data,fitFcn,distFcn,sampleSize,maxDistance) 采用随机样本一致性(RANSAC)算法M-估计器样本一致性(MSASwing Transform学习
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Swing-Transform1.1 网络架构1.2 论文思路1.3 亮点和总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器2021-11-12
Alphafold2 1.Alphafold2广泛使用了transformer结构,不挂吧是MSA还是残基–残基对的信息更新都使用了Attention机制,结构化模块使用了三角法则, 简化了计算的复杂度, 准确率也提高了不少. 2.整个模型的Evoformer和structure module部分使用了recycling 3.对于训练部分,先进行AlphaFold2代码阅读（四）
2021SC@SDUSC class EmbeddingsAndEvoformer class EmbeddingsAndEvoformer(hk.Module): def __init__(self, config, global_config, name='evoformer'): super().__init__(name=name) self.config = config self.global_config = global_configAlphaFold2代码阅读（一）
2021SC@SDUSC 文章目录 前言一、各种import1、代码2、解析 二、softmax_cross_entropy函数1、代码2、解析 三、sigmoid_cross_entropy函数1、代码2、解析 四、create_extra_msa_feature函数1、代码2、解析 五、AlphaFoldIteration类 前言 AlphaFold2的代码真的是太从SOA到MSA（上）
纵览云计算与大数据时代的各类技术框架与系统体系架构，它们的共同特征是注重可扩展性、敏捷性与弹性，以集群的整体业务（数据）处理能力及综合服务提供的能力来弥补单一节点的性能劣势，以及对因节点故障、上下线等因素的抗干扰能力强。 如果我们再结合各种XaaS平台以及SDX（软件定义的一nacos实现服务注册中心与配置中心
一、nacos简介 Nacos（DynamicNaming and Configuration Service）是一个应用于服务注册与发现、配置管理的平台，代替了原来SpringCloud系列中的Eureka+Config+Bus。它孵化于阿里巴巴，成长于十年双十一的洪峰考验，沉淀了简单易用、稳定可靠、性能卓越的核心竞争力。 官网地址： https:Backbone - Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
文章目录 0. 前言1. 要解决什么问题2. 用了什么方法3. 效果如何4. 还存在什么问题&可借鉴之处 0. 前言 相关资料： arxivgithub论文解读 论文基本信息 领域：Transformer作者单位：微软亚洲研究院发表时间：2021.3 一句话总结：将 hierarchical 引入 Transformer 1. 要解决