BEV感知算法：LSS论文与代码详解0. 前言最近几年，BEV感知是自动驾驶领域中一个非常热门研究方向，其核心思想是把多路传感器的数据转换到统一的BEV空间中去提取特征，实现目标检测、地图构建等任务。如何把多路相机的数据从二维的图像视角转换到三维的BEV视角？LSS提出一种显示估

目录1.InputEmbedding2.PositionalEncoding3.Multi-HeadAttention4.Add&Norm5.Feedforward+Add&Norm6.代码展示（1）layer_norm（2）encoder_layer=1最近刚好梳理了下transformer，今天就来讲讲它~        Transformer是谷歌大脑2017年在论文attention

编码器的稀疏注意力块（ProbSparseSelf-AttentionBlock）详细解释1.概述稀疏注意力块是Informer模型的核心组件之一，旨在高效处理长时间序列数据。它通过稀疏自注意力机制（ProbSparseSelf-Attention）显著降低计算复杂度，同时保持较高的性能。2.主要组件稀疏注意力块由以下

        透视表（PivotTable）是数据分析中一种非常强大的工具，用于快速汇总、分析、探索和展示数据。透视表可以根据数据的不同维度和指标进行重组和计算，帮助用户从大量数据中提取有用的信息和发现数据中的模式和趋势。透视表的基本概念行标签（RowLabels）：数据透视表中的

湖南源点调研认为：无论是创业公司，还是在公司内部探索新的项目或者新的产品线等，首先都要做“市场机会分析与调研“，要真正思考并解答以下疑问：我们的目标客户群体是谁，他们如何决策？我们所在的行业未来发展趋势如何，天花板在哪里？我们的行业本质和底层逻辑是什么？我们的生意有清晰

1.引言1.1.讨论背景在本文中，我们将深入探讨近两年最具影响力的架构之一：Transformer模型。自从2017年Vaswani等人发表划时代论文《AttentionIsAllYouNeed》以来，Transformer架构便在众多领域，尤其是自然语言处理（NLP）领域，不断刷新性能上限。这种拥有庞大参数量的Transform

同步发布于公众号：依古比古很无聊前言本文以CS224n课程中assignment4的代码和数据作为基础，探讨基于注意力的LSTM机器翻译模型。笔者认为，只有摸清了一个模型从输入到输出过程中的数据维度变化及其原因才是真正掌握了一个模型的结构，所以本文从数据流动及维度变化的角度出发对

AttentionIsAllYouNeed编码器端Self-attention层用处：将对其他相关单词的“理解”融入我们当前正在处理的单词的方法，类似于RNN通过保持隐藏状态让RNN将其已处理的先前单词/向量的表示与当前正在处理的单词/向量结合起来将单词输入转化为Embedding之后，将Embedding和QKV

一、数据仓库1.1简介  简而言之，数据仓库是一个集成的、面向主题的、相对稳定的数据集合，它能够反映数据的历史变化。在构建数据仓库时，我们会根据不同的主题域对数据进行分类，并通过数据建模技术对数据进行重新组织和抽象，以便从更高的层次对分析对象进行一致且完整的描述

传统数据存储的缺点：生活中的数据来源可以是小程序APP网站日志物联网loT隐藏行为......1、存储方式比较单一。2、不方便统一管理。3、不方便同一分析。4、如果是关系型的数据，表比较单一和少。5、挖掘数据的假肢难度加大，无法充分挖掘数据价值。大致工作流程数据

5.Transformer鞋匠回顾了这一路走来形成的成果：人工神经网络提供了一种模拟现实世界或者学习现实世界处理问题模式的一种方法；人类通过对这个世界的观察，体验到了支配这个世界运行的自然规律，并把这些规律及自身体会表达出来，最后通过语言符号物化下来，这些符号堆积在一起就是人类

注：本文全部内容出自于B站UP主原野郎中的视频，由博主仅凭记忆记录下来。这种烂游戏为什么非要和宇宙扯上关系———原野郎中十二点，你待在房间里，没有留下丝毫起床的痕迹。你看向窗外说：“今天也是个好天气。”你的时间观念很差，朋友们送了你十二面永远准点的闹钟，以提醒你不要对没有

transformer火了之后，基于transformer架构的llama也火了，可能的原因：来自meta，一线互联网大厂，质量有保证；自称70b参数的表现比chatGPT3还好（Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels）！可能会成为大模型界的Android：各种基于llama的微调和应用会越来越多（llama的模型

已解决Error||RuntimeError:sizemismatch,m1:[32x100],m2:[500x10]原创作者：猫头虎作者微信号：Libin9iOak作者公众号：猫头虎技术团队更新日期：2024年6月6日博主猫头虎的技术世界

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例摘要通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果，可以

目录1、二维数组2、多维数组1、二维数组在C语言中，当你定义一个二维数组时，你需要指定两个维度：行数和列数。二维数组就是在一维的数组上再嵌套了一层数组上去，使数组获得一种矩阵的假象。    inta[3][4]int是数组中元素的数据类型a 是数组的名称，即标识符。3是数

维度建模是数据仓库设计中的一种方法，旨在优化数据查询和分析过程。它通过将数据划分为事实表和维度表，使复杂的数据查询变得更加高效和直观。以下是关于数据仓库维度建模的详细介绍：1.维度建模的概念维度建模（DimensionalModeling）是一种数据建模方法，用于设计数据仓库中的数据

文章目录1.引言1.1基本概念1.2事实表定义2.设计原则2.1原则一：全面覆盖业务相关事实2.2原则二：精选与业务过程紧密相关的事实2.3原则三：拆分不可加事实为可加度量2.4原则四：明确声明事实表的粒度2.5原则五：避免同一事实表中存在不同粒度的事实2.6原则六：统一事实的

数据仓库中的7种建模方法及示例原创（https://mp.weixin.qq.com/s/4Nnhih4ccLxs5hguQMZRHA）晓晓数据驱动智能2024-06-0907:19陕西图片试象一下，你是一家繁忙餐厅的分析工程师。每天，顾客都会预订、下订单并完成付款。所有这些数据都会流入餐厅的交易数据库，记录每次互动的详细信

2021年11月，北京华恒智信在上海某物业管理公司的绩效考核体系设计项目正式立项，项目组也入驻客户公司，开始管理诊断及访谈调研工作。同时，借此机会，项目组专家老师在客户现场对如何科学合理地设计、开展企业的绩效考核工作进行专业培训，为项目后续的设计和改革落地奠定良好的基础。

暑期实习基本结束了，校招即将开启。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC在变少，岗位要求还更高了。提前准备才是完全之策。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。总结链接如下：《大模

        数据集（dataset）是专门用来管理数据的组件。虽然每个系列都可以在series.data中设置数据，但是从ECharts4支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。因为这样，数据可以被多个组件复用，也方便进行“数据和其他配置”分离的配置风格。毕竟，在运行时，数据是最常改变的，而

数仓规划数仓规划是开发人员对业务的解析、分类和提炼的过程。数仓开发人员需要根据对整体业务的理解来划分出不同业务领域、业务领域下对应的数据域、以及数据域下的业务过程。根据业务的类型或其他特征来划分业务领域。根据该业务下再细分出的类别来划分数据域。根据业务中

2.1基本概念2.1.2维度建模研讨维度模型应该由业务、模型设计者通过充分的讨论得到。2.1.3四步骤维度设计过程维度设计期间主要设计一下四个主要的决策：选择业务过程声明粒度确认维度确认事实2.1.4业务过程表示一次业务的行为。例如获得订单、学生课程注册，2.1.5粒度粒

参考：地址1.1发展过程业务驱动数据技术发展，业务野蛮生长，以解决业务痛点为核心，导致烟囱式诞生了一些小数据平台。业务精细化运营，数据平台将多业务线条、多场景的能力进行沉淀，形成数据资产。数据中台化建设已完成，数据驱动业务，通过数据挖掘、分析和人工智能，规模化的赋能业