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transformer
CNN理解 RNN Why： CNN都是水平方向延伸，没有考虑单个隐藏层在时间上时序的变化。RNN关注每一个神经元在时间维度上的不断成长 普通的结构 加入时序关联的结构：表示隐藏层在不同时刻的状态 其中每个时间段的UWV权重矩阵都是共享一个 参考资料： LSTM 参考: 【LSTM长短期记忆网络GEE：城市热岛效应分析
目录 一、问题描述：二、热岛效应1、定义2、成因3、危害 三、城区里温度较高的区域分析1、分析步骤2、加载数据并显示 四、城市热岛区域面积提取五、学习小结： 一、问题描述： 如何使用GEE分析城市热岛效应？获取城市区域温度较高的区域，并获取该区域的面积？ 分析区域，选取北京市【论文笔记】MAE: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
论文地址：http://arxiv.org/abs/2111.06377 项目地址：（非官方）https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorch 本文的主要观点是：掩码自编码器 (MAE) 是适用于计算机视觉的可扩展自监督学习器。 如果说ViT对应于NLP中的Tranformer，MAE实际上是对应于BERT。 MAE的核心思想是随机屏带掩码的自编码器MAE详解和Pytorch代码实现
监督学习是训练机器学习模型的传统方法，它在训练时每一个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有一种训练机器学习模型的方法不需要收集标签，会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学习算法被称为自监督学习。这种方法在自然语言处理中工作得很好。一个Patches Are All You Need?
paper：https://openreview.net/forum?id=TVHS5Y4dNvM code：https://github.com/tmp-iclr/convmixer 名词解释： patch：因为transformer的输入是在backbone的feature map，可以视feature map的每一个像素均为原图的一块，也就是本文的patch。 前言：作者很有个性，基本上没按八股格式写，而且pytorch 中 DataLoader 和 Dataset 的使用
加载顺序 pytorch中加载数据的顺序是： ①创建一个dataset对象 ②创建一个dataloader对象 ③循环调用dataloader对象，获取data,label数据拿到模型中去训练 Dataset 你需要自己定义一个class继承父类Dataset，其中至少需要重写以下3个函数： ①__init__：传入数据，或者加载数据 ②__len__：返论文笔记1：Kaleido-BERT: Vision-Language Pre-training on Fashion Domain
Kaleido-BERT 引入了一种新颖的 kaleido 策略，基于transformer的时尚领域跨模态表示。同时设计了一种 alignment guided masking 策略，使模型更加关注图像-文本之间的语义关系。模型采用 NLP 中标准的 transformer 结构，以此来保证 Kaleido-BERT 的可扩展性。它在包括文本检索（R@l：4.03javascript基础修炼(11)——DOM-DIFF的实现
一. 再谈从Virtual-Dom生成真实DOM在上一篇博文《javascript基础修炼(10)——VirtualDOM和基本DFS》中第三节演示了关于如何利用Virtual-DOM的树结构生成真实DOM的部分，原本希望让不熟悉深度优先算遍历的读者先关注和感受一下遍历的基本流程，所以演示用的DOM节点只包含了类名和文本内torch.nn.unfold && torch.nn.Fold
torch.nn.unfold 提取滑动窗口patches 1 inputs = torch.randn(1, 2, 4, 4) 2 print(inputs.size()) 3 print(inputs) 4 unfold = torch.nn.Unfold(kernel_size=(2, 2), stride=2) 5 patches = unfold(inputs) 6 print(patches.size()) 7 print(patches) View Code浅析如何实现一个 Virtual DOM 算法
最近看到一篇文章写diff算法实现（深度剖析：如何实现一个 Virtual DOM 算法 #13），研究了一下写的确实不错，转载如下： 本文会教你怎么用 300~400 行代码实现一个基本的 Virtual DOM 算法，并且尝试尽量把 Virtual DOM 的算法思路阐述清楚。希望在阅读本文后，能让你深入理解 Virtual DHigh-Resolution Deep Image Matting
High-Resolution Deep Image Matting 1.背景 在实际应用中，图像抠图经常被用于尺寸为5000 × 5000甚至更高的HR图像。由于GPU内存等硬件限制，以往的深度学习方法无法直接处理HR图像。 适应这些方法的两种常见策略是对输入进行下采样或琐碎的基于patch的推理。前一种策略Notes | A large-Scale Empirical Study of Security Patches
A large-Scale Empirical Study of Security Patches IntroductionData ResourceRelated workData collection methodology1. Finding Public vulnerabilities2. Identifying software repositories & security patches3. Identifying Non-Security Bug Fixes4. Processin树莓派 kernel 源码
参考文档 https://www.raspberrypi.org/documentation/linux/kernel/building.md 代码下载 git clone https://github.com/raspberrypi/linux 64bit image下载 https://downloads.raspberrypi.org/raspios_lite_arm64/images/raspios_lite_arm64-2020-08-24/ 代码用树莓派【java】330. 按要求补齐数组
给定一个已排序的正整数数组 nums，和一个正整数 n 。从 [1, n] 区间内选取任意个数字补充到 nums 中，使得 [1, n] 区间内的任何数字都可以用 nums 中某几个数字的和来表示。请输出满足上述要求的最少需要补充的数字个数。 示例 1: 输入: nums = [1,3], n = 6 输出: 1 解释: 根How to Apply WebLogic Server (WLS) Patches Using Smart Update
本文目的： 描述weblogic10.3.6及之前的版本，如何通过Smart Update打补丁 先决条件： You should download and apply the enhanced Smart Update when using WLS 10.3.6 to avoid performance issues while patching 操作步骤： 1，从MOS（My Oracle Support）下载Patch，示例如下Android Studio 更新失败的解决办法
原文链接：http://www.cnblogs.com/sunjie21/p/3340800.html 编辑$ANDROID_STUDIO_HOME/bin/ 下的 studio.exe.vmoptions（如果系统用的Ubuntu，文件应该是studio.vmoptions或者如果是64位系统，应该是studio64.vmoptions），追加： -Djava.net.preferIPv4Stack=trueLeetCode-330 Patching Array
题目描述 Given a sorted positive integer array nums and an integer n, add/patch elements to the array such that any number in range [1, n] inclusive can be formed by the sum of some elements in the array. Return the minimum number of patches required.深度剖析：如何实现一个 Virtual DOM 算法 #13
作者：戴嘉华 原文链接：https://github.com/livoras/blog/issues/13 目录： 1 前言 2 对前端应用状态管理思考 3 Virtual DOM 算法 4 算法实现 4.1 步骤一：用JS对象模拟DOM树 4.2 步骤二：比较两棵虚拟DOM树的差异 4.3 步骤三：把差异应用到真正的DOM树上 5 结语 6 References 1 前言 本(转载)Universal Correspondence Network
转载自：Chris Choy's blog Universal Correspondence Network In this post, we will give a very high-level overview of the paper in layman’s terms. I’ve received some questions regarding what the Universal Correspondence Network (UCN) is and the limitation深度剖析：如何实现一个 Virtual DOM 算法
作者：戴嘉华 转载请注明出处并保留原文链接（ #13 ）和作者信息。 目录： 1 前言 2 对前端应用状态管理思考 3 Virtual DOM 算法 4 算法实现 4.1 步骤一：用JS对象模拟DOM树 4.2 步骤二：比较两棵虚拟DOM树的差异 4.3 步骤三：把差异应用到真正的DOM树上 5 结语 6 References 1 前言 本