package com.mxgraph.online; import java.util.Arrays; /** A very fast and memory efficient class to encode and decode to and from BASE64 in full accordance * with RFC 2045.<br><br> * On Windows XP sp1 with 1.4.2_04 and later ;), this encoder an…
import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm import numpy as np # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper P…
集合框架中经常会使用泛型指定集合中所存放元素的类型,保证集合的统一性,从集合中取出元素的时候也避免了类型强制转换的操作,所以我们使用常规的方式来往集合中存放元素的时候,如果指定泛型,那么我们只能向集合内添加泛型类型的对象,如果不指定泛型,那么可以往集合中添加任何类型的对象,因为此时默认元素是Object类的对象,取出时也需要类型强制转换,就如下面代码: ArrayList list = new ArrayList(); list.add(1); list.add("s"); //插入的…
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利…
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 7. Transformer-XL原理介绍 1. 前言 2017年6月,Google Brain在论文<Attention Is All You Need>中提出的Transformer架构,完全摒弃了R…
代码链接:https://github.com/bgshih/aster 方法概述 本文方法主要解决不规则排列文字的文字识别问题,论文为之前一篇CVPR206的paper(Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification,方法简称为RARE)的改进版(journal版). 1. 主要思路 针对不规则文字,先矫正成正常线性排列的文字,再识别: 整合矫正网络和识别网络成为一个端到端网络来训练: 矫正网络使用STN,识别网络用经典的s…
