最近ChatGPT大火，其实去年11月份就备受关注了，最近火出圈了，还是这家伙太恐怖了，未来重复性的工作很危险。回归主题，ChatGPT就是由无数个（具体也不知道多少个，哈哈哈哈）Transformer语言模型组成，Transformer最开始在2017年提出，目的是解决序列数据的训练，大多数应用到了语言相关，最近 继续阅读

Paper：Transformer模型起源—2017年的Google机器翻译团队—《Transformer：Attention Is All You Need》翻译并解读-20230802版   目录 相关文章 Paper：Transformer模型起源—2017年的Google机器翻译团队—《Transformer：Attention Is All You Need》翻译并解读-20171206版 Paper&# 继续阅读

1.高斯金字塔 img = cv2.imread('./AM.png') print(img.shape) up=cv2.pyrUp(img) cv_show('up',up)#只是将图片的大小改变了,并且是2倍2倍的增长。 print (up.shape) down=cv2.pyrDown(img) cv_show('down',down) print(down.shape) up_down=cv2.pyrDow 继续阅读

EVO——SLAM轨迹精度评估软件 EVO简介 evo是一款用于视觉里程计VIO和slam轨迹评估 Python 包（Linux / macOS / Windows / ROS）。能够绘制轨迹，评估轨迹与真值的误差。支持多种数据集的轨迹格式（TUM、KITTI、EuRoC的Mav、ROSbag），同时支持这些数据格式之间进行相互转换。 Github网址：https://github.com/Mi 继续阅读

我们知道BEVFormer基于Transformer，所以要想很好的理解BEVFormer，先要理解Transformer，在这篇文章里，我们先讲解一下Transformer的基本概念。 1. 自注意力机制 Transformer中最重要的一个概念之一就是自注意力机制。 1.1. 输入信号定义 Transformer的输入张量是一个张量序列，其中第i个元素为：x(i)∈Rn\boldsymbol{x}^ 继续阅读

transformer结构在Muli-Head Attention层之后还添加了一层Feed-Forward层。Feed-Forward层包括两层全连接层以及一个非线性激活函数ReLu。 注意到在Mui-Head Attention的内部结构中，我们进行的主要都是矩阵乘法(scaled Dot-Product Attention)，即进行的都是线性变换，而线性变换的学习能力是不如非线性变化的强的，所以Mui-Head Attention的 继续阅读

普通二本生（大二）没获奖，因为驱动方面和视觉协同问题没有做好(驱动方面跑太快，速度降不下来)只跑了最初级的，这个文章就是去记录一下我的成长过程吧。 目录1.使用神经网络来进行识别2.使用模板匹配来进行识别1.1 将这种灰度图转化为黑白图检测更快更准1.2第一次进行识别记住给的数字1.3 第二次识别十字与T字后，再次识别数字判断左右转3.巡线代码的实现4.与主控芯片的通信5.完整代码 1.使用神经网络来进行 继续阅读

请记住，您是一位NLP领域的专家和优秀的算法工程师。使用带有 tensorflow2.0 subclass api 的 python 从头开始实现 transformer 模型。 全部内容如下： 构建transformer模型架构和依赖层；生成并预处理一些假样本数据，用于训练上面构建的模型；上面生成的样本数据的训练模型示例教程；上面生成的样本数据的预测模型示例教程；上面生成的示例数据的部署模型示例 继续阅读

六月的雨 作者:逆时针 | 2018-06-08 | 浏览:437 　　南方的天气阴晴不定，五月份气温居高不下，炎炎烈日炙烤着大地，俨然煎熬着路上行人的蒸笼，一到六月份便下起了雨，哗啦啦的雨水瞬间熄灭了世间的噪热与烦闷，心情大好。然而，期盼已久的雨越下越来劲，没有丝毫停歇的迹象，已持续了整整一周。六月的雨，是谁在哭泣？　　雨天，道路突然有变宽阔的视觉感，路上除了驶过的机动车，行人寥寥无几，漆黑的油泊路面被雨水洗刷得亮锃锃的，雨水涌集到排水口咕噜咕噜作响，泛着水纹的路面映着街边的景物 继续阅读

分类目录：《深入理解深度学习》总目录 BERT是由堆叠的Transformer Encoder层组成核心网络，辅以词编码和位置编码而成的。BERT的网络形态与GPT非常相似。简化版本的ELMo、GPT和BERT的网络结构如下图所示。图中的“Trm”表示Transformer Block，即基于Transformer的特征提取器。 ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以 P ( w i ∣ w 1 , w 继续阅读

文章分享了作者对于运营的界限、能力以及未来发展的一些理解，希望能够对你有些启发。 如上图所示，我们假设给一个公司的产品策划及产品运营评分，那么最终得分，是产品和运营两个模块各自的得分相乘出来的，而不是相加出来的。如果要细分下去，产品策划还可以细分成功能体验、交互体验、视觉体验三个板块，产品运营可以分为用户运营、活动运营、内容运营三个板块。如果上述的每个板块都做得差强人意而不是出类拔萃，那就会相差很多个0，进而被拉开巨大的差距。因此，也不 继续阅读

产品展示推广是一种常见的营销方式，它的目的是为了通过展示和推广的方式，让消费者了解更多关于产品的信息，从而激发消费者购买欲望，有效提高产品的销量。下面我们就来看看产品展示推广有哪些方法： 1、视觉投放海报 视觉投放海报是一种有效的产品展示推广方式，通过海报上所传达出来的信息，可以吸引更多消费者前来购买，而且海报可以按照消费者的特点和偏好来定制，更能提升消费者的购买热情，有效提升销量。 2、社交媒体推广 社交媒体推广也是一种有效的产品展示 继续阅读