Transformer 模型是 AI 系统的基础.已经有了数不清的关于 "Transformer 如何工作" 的核心结构图表. 但是这些图表没有提供任何直观的计算该模型的框架表示.当研究者对于 Transformer 如何工作抱有兴趣时,直观的获取他运行的机制变得十分有用. Thinking Like Transformers 这篇论文中提出了 transformer 类的计算框架,这个框架直接计算和模仿 Transformer 计算.使用 RASP 编程语言,使每个程序编译成一个特殊

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 在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型,今天给大家介绍google新发布的BERT模型.BERT来头可不小,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了11项NLP任务的当前最

零.Java反序列化漏洞 java的安全问题首屈一指的就是反序列化漏洞,可以执行命令啊,甚至直接getshell,所以趁着这个假期好好研究一下java的反序列化漏洞.另外呢,组里多位大佬对反序列化漏洞都有颇深的研究,借此机会,努力学习,作为狼群中的哈士奇希望成功的继续伪装下去,不被识破,哈哈哈哈!!! 参考文档:感谢所有参考文献的作者: 1.https://www.cnblogs.com/bencakes/p/6139477.html 2.https://www.cnblogs.com/ssoo

启动过程及原理 1 spring boot 应用启动运行run方法 StopWatch stopWatch = new StopWatch(); stopWatch.start(); ConfigurableApplicationContext context = null; FailureAnalyzers analyzers = null; configureHeadlessProperty(); SpringApplicationRunListeners listeners = getRu

方案选择可参考:[Scikit-learn] 4.3 Preprocessing data 代码示范可参考:[ML] Pyspark ML tutorial for beginners 本篇涉及:Feature Transformers Tokenizer StopWordsRemover nn-gram Binarizer PCA PolynomialExpansion Discrete Cosine Transform (DCT) StringIndexer IndexToString On

前言介绍 附录:Spring源码学习专栏 在上一章的学习中,我们对Bean的创建有了一个粗略的了解,接着本文挑一个比较重要的知识点Bean的懒加载进行学习 1.什么是懒加载? 懒加载(Lazy-initialized beans):懒加载模式是bean在第一次调用时候被实例,而不是spring容器启动时候,默认是不开启的,( A lazy-initialized bean tells the IoC container to create a bean instance when it is f

​ 论文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代码:https://github.com/naver-ai/pit 获取:在CV技术指南后台回复"0006" 点个关注,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少.从 CNN 的成功设计原则出发,我们研究了空间维度转换的作用及其对基于tran

  前面详细的给大家介绍了SpringBoot的核心内容,有了这部分的基础支持的话,我们再来分析SpringCloud中的相关组件就很容器了,本文我们来给大家开始介绍Ribbon的相关内容,首先来介绍下Ribbon项目在启动的时候完成了哪些操作. 一.项目案例准备   首先我们大家案例环境,通过[RestTemplate]来实现服务调用,通过[Ribbon]实现客户端负载均衡操作. 1.Order服务   我们的Order服务作为服务提供者.创建SpringBoot项目,并添加相关依赖 <?xm

Ribbon的核心作用就是进行请求的负载均衡,它的基本原理如下图所示.就是客户端集成Ribbon这个组件,Ribbon中会针对已经配置的服务提供者地址列表进行负载均衡的计算,得到一个目标地址之后,再发起请求. 那么接下来,我们从两个层面去分析Ribbon的原理 @LoadBalanced 注解如何让普通的RestTemplate具备负载均衡的能力 OpenFeign集成Ribbon的实现原理 @LoadBalancer注解解析过程分析 在使用RestTemplate的时候,我们加了一个@Load

1 序列化与反序列化 1.1 概念 序列化: 将数据结构或对象转换成二进制串的过程 反序列化:将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程 1.2 使用场景 当你想把的内存中的对象状态保存到一个文件中或者数据库中时候. 当你想用套接字在网络上传送对象的时候. 当你想通过 RMI 传输对象的时候. 2 RMI 2.1 什么是 RMI RMI(Remote Method Invocation)为远程方法调用,是允许运行在一个 Java 虚拟机的对象调用运行在另一个 Java 虚拟机上

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

KVM 虚拟化原理探究- overview 标签(空格分隔): KVM 写在前面的话 本文不介绍kvm和qemu的基本安装操作,希望读者具有一定的KVM实践经验.同时希望借此系列博客,能够对KVM底层有一些清晰直观的认识,当然我没有通读KVM的源码,文中的内容一部分来自于书籍和资料,一部分来自于实践,还有一些来自于自己的理解,肯定会有一些理解的偏差,欢迎讨论并指正.本系列文章敬代表我个人观点和实践,不代表公司层面. KVM虚拟化简介 KVM 全称 kernel-based virtual mac

H5单页面手势滑屏切换是采用HTML5 触摸事件(Touch) 和 CSS3动画(Transform,Transition)来实现的,效果图如下所示,本文简单说一下其实现原理和主要思路. 1.实现原理 假设有5个页面,每个页面占屏幕100%宽,则创建一个DIV容器viewport,将其宽度(width) 设置为500%,然后将5个页面装入容器中,并让这5个页面平分整个容器,最后将容器的默认位置设置为0,overflow设置为hidden,这样屏幕就默认显示第一个页面. <div id="v

.NET Core中间件的注册和管道的构建(1)---- 注册和构建原理 0x00 问题的产生 管道是.NET Core中非常关键的一个概念,很多重要的组件都以中间件的形式存在,包括权限管理.会话管理.路由等.所以搞明白中间件是如何注册并最终构建成管道的很重要.园子里很多先驱早已经开始了这方面的研究学习,也写了很多文章,不过我看了后有些地方还不是特别明白.毕竟每个人都是不同的,有些内容作者觉得是常识不需要多写的地方对我来说可能就是个盲区.幸好.NET Core整个项目都是开源的,找到源码看了下解

python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1   概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2   应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面 业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体

3月份开始从客户端转后台,算是幸运的进入全栈工程师的修炼阶段.这段时间一边是老项目的客户端加服务器两边的维护和交接,一边是新项目加加加班赶工,期间最长经历了连续工作三天只睡了四五个小时的煎熬,人生也算是完整了...写博客也算是又一次废了... 一边赶项目,一边看TCP/IP相关的书,本科学的网络知识一直都是一知半解,现在终于有机会深入研究一下了. TCP/IP主要就是各种协议,各种接口.校验这个概念,一直都不陌生.之前在客户端用的最多的校验是MD5.CRC校验,在逻辑层网络协议,客户端文件等用的

在完成Struts2的HelloWorld后,对Struts2的工作原理进行学习.Struts2框架可以按照模块来划分为Servlet Filters,Struts核心模块,拦截器和用户实现部分,其中需要用户实现的部分只有三个,那就是struts.xml,Action,Template(JSP),如下图: 2.3.31中的org.apache.struts2.dispatcher.ActionContextCleanUp已经被标记为@Deprecated Since Struts 2.1.3,2

先出2个考题: 1. 上面打印的是几,captureNum2 出去作用域后是否被销毁?为什么? 同样类型的题目: 问:打印的数字为多少? 有人会回答:mutArray是captureObject方法的局部变量,mutArray指针 保存到栈上,那么当执行完captureObject方法后,出去了作用域mutArray变量就会被系统自动释放. 所以当执行captureBlk([[NSObject alloc] init]); 的时候,mutArray为nil,每次打印的为0. 当然上面说的是错的.