1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att…

1. jQuery load() 方法 jQuery load() 方法是简单但强大的 AJAX 方法. load() 方法从服务器加载数据,并把返回的数据放入被选元素中. 语法: $(selector).load(URL,data,callback); 必需的 URL 参数规定您希望加载的 URL. 可选的 data 参数规定与请求一同发送的查询字符串键/值对集合.//这个就是往服务器传数据的 可选的 callback 参数是 load() 方法完成后所执行的函数名称.// 下面的例子把 "d…

ISO七层模型详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在我刚刚接触运维这个行业的时候,去面试时总是会做一些面试题,笔试题就是看一个运维工程师的专业技能的掌握情况,这个很正常,给以一定的时间,你能回答出出题人满意的答案,就会给你进行加分,在做面试的时候我曾遇到过问FTP属于ISO的哪一层?其实这个是最简单的,这种面试题看到问题就应该随口说出答案的,如果你不能说出答案的话那么久跟着我以前来了解一下ISO七层模型的知识点吧. 由于最近刚刚工作需要,不得不捡起一些网络的知…

转: SENet详解及Keras复现代码 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址:https://github.com/hujie-frank/SENet 1.通道间的特征关系 近些年来,卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破.而卷积核作为卷积神经网络的核心,通常被看做是在局部感受野上,将空间上(spatial)的信息和特征维度上(channel-wise)的信息进行聚合的信息聚合体.卷积神经网络由一系列卷积层.非线性层和下采样层构成,这…

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015…

详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I…

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本节目标:        学习platform机制,如何实现驱动层分离 1.先来看看我们之前分析输入子系统的分层概念,如下图所示: 如上图所示,分层就是将一个复杂的工作分成了4层, 分而做之,降低难度,每一层专注于自己的事情, 系统只将其中的核心层和事件处理层写好了,所以我们只需要来写驱动层即可,接下来我们来分析platform机制以及分离概念 2.分离概念 优点: 将所有设备挂接到一个虚拟的总线上,方便sysfs节点和设备电源的管理 使得驱…

框架的视图层由WXMKL(WeiXin Markup language)与WXSS(WeiXin Style Sheet)编写,由组件进行展示. 对于微信小程序而言,视图层就是所有.wxml文件与.wxss文件的集合. 微信小程序在逻辑层将数据进行处理后发送给视图层展现出来,同时接受视图层的事件反馈. ♦ .wxml文件用于描述页面的结构. ♦ .wxss文件用于描述页面的样式. 视图层以给定的样式展现数据并将时间反馈给逻辑层,而数据展现是以组件来进行的.组件(Component)是视图的基本单…

本文将详解 equals()与hashCode()方法 概述 java.lang.Object类中有两个非常重要的方法: public boolean equals(Object obj) public int hashCode() Object类是类继承结构的基础,所以是每一个类的父类.所有的对象,包括数组,都实现了在Object类中定义的方法. equals()方法详解 equals()方法是用来判断其他的对象是否和该对象相等. equals()方法在object类中定义如下: public…