《深度学习实战》第4集：Transformer 架构与自然语言处理（NLP）
《深度学习实战》第4集：Transformer 架构与自然语言处理（NLP） 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 架构的出现彻底改变了传统的序列建模方法。它不仅成为现代 NLP 的核心，还推动了诸如 BERT、GPT 等预训练模型的发展。本集将带你深入了解 Transformer 的工作原理，并通过实战项目微调 BERT 模型完成情感分析任务。 1. 自注意力机制与多头注意力 1.1 ...
【Vue 3 | Uniapp】 从一个页面 (index) 传输数值到另一个页面 (form) 的方法详解（附Demo）
torage 或 sessionStorage 前言 在 Vue 3 开发中，经常需要在不同组件或页面之间传递数据，例如从 index 页面获取某个数值（如 cntr、tradeId）后，将其传输到 form 页面进行填写或编辑 本文将介绍几种常见的数据传输方法，并为每种方法提供一个小的 Demo 代码示例 基本的知识推荐阅读：详细分析uni-app中的页面路由基本知识（附Demo） 总结对比 推荐方案 ...
Jmeter进阶篇（34）如何解决jmeter.save.saveservice.timestamp_format=ms报错？
述 今天使用Jmeter完成压测执行，然后使用命令将jtl文件转换成html报告时，遇到了报错！ 大致就是说jmeter里定义了一个jmeter.save.saveservice.timestamp_format=ms的时间格式，但是jtl文件中的时间格式不是标准的这个ms格式，导致无法正常解析。对于这个问题，有如下三种解决方案！ 1. 检查 JTL 文件时间戳格式 打开对应的.jtl 文件（比如图片中的...
【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍
【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍 一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害？九、Transformer的应用十、总结 一、引言 在自然语言处理（N...
【深度学习】Transformer技术报告：架构与原理
【深度学习】Transformer 技术报告：架构与原理 一、引言二、Transformer 的基本架构2.1 总体架构2.2 编码器（Encoder）2.3 解码器（Decoder）2.4 输入嵌入与位置编码 三、Transformer 的关键特性四、应用场景五、总结 一、引言 Transformer 是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的深度学习架构，最初由 Vaswani...
BUG解决：安装问题transformer_engine+pytorch
安装命令 pip install transformer_engine[pytorch] 或 pip install git+https://github.com/NVIDIA/TransformerEngine.git@main Cmake报错信息解决 如果出现cmake相关CUDA/CUDNN错误： （eg.缺少cudnn.h） 更改CUDA_PATH和CUDNN_PATH 版本检查CUDA 12....
Yocto项目 - 解读CROss PlatformS (CROPS)
一、概述 Yocto项目是一个用于创建自定义Linux发布版本的工具集成项目，在应对复杂应用场景时能提供高度可自定义性。但是在多端机应用中，如何在不同的平台上可靠地完成构建工作？CROss PlatformS (CROPS)即展示了其重要作用。 CROPS是Yocto项目展示和实现多平台构建的重要部分，通过利用并优化Docker工具，提供一个突破不同操作系统不兼容的标准化环境。 二、CROPS概念 1....
Transformers as SVM（2023 NIPS）
中探讨了过参数化如何促进全局收敛，并提出了一个更广泛的SVM等价模型来预测非线性头下的隐式偏差。这些发现有助于理解多层变压器作为分层最大间隔令牌选择机制的工作原理。 全文摘要 这篇论文探讨了Transformer模型中自注意力层的优化几何与支持向量机（SVM）问题之间的联系。作者证明了一层Transformer模型在梯度下降下优化时会倾向于找到一个最小化核范数或Frobenius范数的支持向量机解，并且提...
【Sceneform-EQR】实现3D场景背景颜色的定制化（背景融合的方式、Filament材质定制）
写在前面的话 Sceneform-EQR是基于（filament）扩展的一个用于安卓端的渲染引擎。故本文内容对Sceneform-EQR与Filament都适用。 需求场景 在使用Filament加载三维场景的过程中，一个3D场景对应加载一个背景纹理。而这样的话，即便有多个3D场景是同一个风格，但由于背景颜色不同，也需要UI设计师准备不同的背景切图。这不仅仅会造成资源的浪费，也会增大UI设计师的工作。 ...
《Transformer架构完全解析：从零开始读懂深度学习的革命性模型》
Transformer 架构是深度学习领域（尤其是自然语言处理）的革命性模型，由 Google 团队在 2017 年的论文 Attention Is All You Need 中提出。它完全基于注意力机制（Self-Attention），摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），显著提升了模型并行计算能力和长距离依赖建模能力。 以下是 Transformer 架构的完整解析： 一、核心...