the illustrated transformer
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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第4章 - Python项目实战之网络机器人
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The Illustrated Transformer – Jay Alammar.pdf
tranformer,self-attention,multi-attention
以下是关于自然语言处理(NLP)、Transformer 模型、YOLO(You Only Look Once)等技术应用
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Transformers资料汇总.pdf
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Transformer中的Encoder、Decoder
一、Transformer博客推荐 Transformer源于谷歌公司2017年发表的文章Attention is all you need,Jay Alammar在博客上对文章做了很好的总结: 英文版:The Illustrated Transformer CSDN上又博主(于建民)对其进行了很好的中文翻译: 中文版:The Illustrated Transformer【译】 Google AI blog写的一篇简述可以作为科普文: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding 李宏毅
自然语言处理(NLP)、Transformer、YOLO等技术应用资源的推荐
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图解GPT-2,满满干货完整版
前言 这篇文章翻译自http://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/。多图详细解释当今最为强大的人工智能 GPT-2(截至 2019 年 8 月 12 日)。 今年,我们看到了机器学习在许多场景的广泛应用。OpenAI GPT-2(https://openai.com/blog/better-language-models/)表现出了令人印象深刻的能力,它能够写出连贯而充满激情的文章,这超出了我们当前对语言模型的预期效果。GPT-2 不是一个特别新颖的架构,而是一种与 Transformer 解码器非常类似的架构。不过 GPT-2 是一个巨大的、基于 Transformer 的语言模型,它是在一个巨大的数据集上训练的。在这篇文章,我们会分析它的结构,以及这种结构产生的作用。我们会深入了解 Self Attention 层的细节。然后我们会再了解一下这种只有 Decoder 的 Transformer 在语言建模之外的应用。 这篇文章可以看作是之前文章《图解Transformer(完整版)!》的补充。图解 Transformer 的文章使用了更多
BERT学习1
笔记本:深度学习创建时间:更新时间:作者:BERT学习夏目博客:英文版博客: http://jalammar.github.io/illustrated-夏目。
大语言模型原理、底层逻辑和应用的资源推荐
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基于深度学习的中文语音识别系统
**注意**:本人于近期想对该项目进行翻新,tf 现在已经将 keras 作为重要的一部分,因此可能将代码用 TensorFlow2 来进行修改。大家有什么建议可以在 issue 提一下。 ## 1. Introduction 该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模,其中声学模型包括 CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC,语言模型包含 [transformer](https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)、[CBHG](https://github.com/crownpku/Somiao-Pinyin),数据集包含 stc、primewords、Aishell、thchs30 四个数据集。 本项目现已训练一个迷你的语音识别系统,将项目下载到本地上,下载 [thchs 数据集](http://www.openslr.org/resources/18/data_thchs30.tgz)并解压至 data,运行 `test.py`,不出意外能够进行识别,结果如下: the
How NLP Cracked Transfer Learing
The year 2018 has been an inflection point for machine learning models handling text (or more accurately, Natural Language Processing or NLP for short). Our conceptual understanding of how best to represent words and sentences in a way that best captures underlying meanings and relationships is rapidly evolving. Moreover, the NLP community has been putting forward incredibly powerful components that you can freely download and use in your own models and pipelines . One of the latest milestones in this development is the release (https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bertstate- of-art-pre.html) of BERT (https://github.com/google-research/bert), an event described (https://twitter.com/lmthang/status/1050543868041555969) as marking the beginning of a new era in NLP. BERT is a model that broke several records for how well models can handle language-based tasks. Soon after the release of the paper describing the model, the team also open-sourced the code of the model, and made available for download versions of the model that were already pre-trained on massive datasets. This is a momentous development since it enables anyone building a machine learning model involving language processing to use this powerhouse as a readily-available component – saving the time, energy, knowledge, and resources that would have gone to training a language-processing model from scratch. (It’s been referred to as NLP’s ImageNet moment (http://ruder.io/nlp-imagenet/), referencing how years ago similar developments accelerated the development of machine learning in Computer Vision tasks)
restful restful所需要的jar包
restful restful所需要的jar包 ========================================= Restlet, a RESTful Web framework for Java ========================================= http://www.restlet.org ----------------------------------------- Native REST support * Core REST concepts have equivalent Java classes (UniformInterface, Resource, Representation, Connector for example). * Suitable for both client-side and server-side web applications. The innovation is that that it uses the same API, reducing the learning curve and the software footprint. * Restlet-GWT module available, letting you leverage the Restlet API from within any Web browser, without plugins. * Concept of "URIs as UI" supported based on the URI Templates standard. This results in a very flexible yet simple routing with automatic extraction of URI variables into request attributes. * Tunneling service lets browsers issue any HTTP method (PUT, DELETE, MOVE, etc.) through a simple HTTP POST. This service is transparent for Restlet applications. Complete Web Server * Static file serving similar to Apache HTTP Server, with metadata association based on file extensions. * Transparent content negotiation based on client preferences. * Conditional requests automatically supported for resources. * Remote edition of files based on PUT and DELETE methods (aka mini-WebDAV mode). * Decoder service transparently decodes compressed or encoded input representations. This service is transparent for Restlet applications. * Log service writes all accesses to your applications in a standard Web log file. The log format follows the W3C Extended Log File Format and is fully customizable. * Powerful URI based redirection support similar to Apache Rewrite module. Available Connectors * Multiple server HTTP connectors available, based on either Mortbay's Jetty or the Simple framework or Grizzly NIO framework. * AJP server connector available to let you plug behind an Apache HTT
php实现excel数据导入导出
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在php5.4平台上对PHPExcel-1.8版本进行应用时,仅需使用Classes目录中的文件,并将文件名更改为phpexcel 1。接着,需创建一个mysql数据库,并将excel_demo.sql文件导入至该数据库,同时确保数据库采用utf-8编码格式。其次,在导入数据时,应遵循xls/demo.xls的文件格式规范,并且确保在linux系统中的xls目录具备相应的读写权限。此外,系统默认只包含一条数据记录,因此导出操作至少应包含一条数据。再者,若数据总量不超过5万条,则无需进行数据分割处理。然而,该程序并未对文件大小及文件类型进行检测和判断。另外,该工具支持 xls 和 xlsx 文件的导入与导出,但并不支持csv文件格式。最后,若在上传文件之前该文件已损坏,程序将能够识别并作出相应处理。
论文复现带有攻击角约束的大机动目标协同攻击制导律(Simulink仿真、Matlab代码实现)
内容概要:本文档围绕“带有攻击角约束的大机动目标协同攻击制导律”这一课题,提供基于Simulink仿真环境与Matlab编程语言实现的科研论文复现资源。核心内容聚焦于针对高速、大机动目标实施多武器协同攻击的先进制导策略研究,重点实现了超扭滑模控制(STSMC)、快速终端滑模控制(FTSMC)等非线性控制算法,并探讨了其在满足特定攻击角度约束条件下的协同作战能力。资源不仅包含完整的仿真模型与代码,还延伸至高阶滑模、磁链无感观测电机控制等多个相关技术领域,为研究者提供了一套系统性的控制系统设计与仿真验证工具。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab/Simulink软件操作,对现代控制理论,尤其是滑模控制、非线性控制及多智能体协同控制有浓厚兴趣的研究生或研发人员。; 使用场景及目标:① 帮助研究人员深入理解并复现带有攻击角约束的三维多弹协同攻击制导律,通过提供的Simulink仿真模型和Matlab代码进行算法验证与性能测试;② 为探索超扭滑模(STSMC)、快速终端滑模(FTSMC)等先进控制策略在高速机动目标拦截、精确打击等实际工程问题中的应用潜力,提供可靠的仿真平台和技术参考。; 阅读建议:读者应首先熟练掌握Matlab/Simulink的基本操作,然后循序渐进地学习文档中由简至繁的控制算法和仿真模型。建议从单一制导律入手,再逐步过渡到复杂的多弹协同场景,鼓励结合自身研究方向,对现有模型进行修改和优化,以开展更具创新性的研究工作。
光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型(Similink仿真实现)
内容概要:本文详细介绍了光伏储能虚拟同步发电机(VSG)并网仿真模型的Simulink实现方法,重点研究了VSG在并网过程中的动态特性与控制策略。该模型将光伏发电与储能系统相结合,通过虚拟同步发电机技术赋予新能源系统类似传统同步发电机的惯量和阻尼特性,有效提升了电网的稳定性与电能质量。研究涵盖了VSG的自适应惯量阻尼控制、根轨迹分析、调节系数对比等关键技术,并支持多时间尺度调度与需求侧响应策略的联合仿真。资源包含完整的Matlab代码与Simulink模型,便于用户复现、验证与进一步拓展研究。 适合人群:具备电力系统、自动控制或新能源发电等相关基础知识的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于科研工作中复现VSG控制策略并开展创新性研究;②作为高校教学案例帮助学生深入理解虚拟同步机的工作原理与并网控制技术;③支撑高比例新能源接入的微电网、智能电网系统的仿真建模、优化设计与稳定性分析。 阅读建议:建议读者结合提供的完整资源目录与网盘资料,按照文档结构循序渐进地学习,重点关注模型搭建的关键环节与代码实现逻辑,动手运行仿真以深入掌握VSG的动态响应特性、参数整定方法及其在复杂电网环境中的适应性表现。
科技服务机构如何通过数据分析提升服务附加值?.docx
科技服务机构如何通过数据分析提升服务附加值?
高速通信PCIe 3.0物理层实现挑战:8GT/s速率下发射机与接收机均衡架构设计
内容概要:本文深入探讨了PCI Express 3.0物理层(PHY)在8GT/s高速传输下的实现挑战。重点分析了发射机(TX)和接收机(RX)的设计难点,包括3-tap FIR滤波器引入的预加重与去加重技术、自适应均衡、联合收发端调节机制,以及线性均衡器与决策反馈均衡器(DFE)的架构选择与优化。文章还讨论了PCS层面临的性能导向架构问题,并展示了基于40nm工艺的实际硅片测试结果,验证了关键技术的有效性。此外,文档强调了在不改变信道条件的前提下实现向后兼容性和多速率支持所带来的复杂模拟电路设计挑战。; 适合人群:从事高速接口电路设计、具有数字/模拟
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