Transformer模型是深度学习领域的一种创新架构，尤其在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。它是由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中首次提出的。以下是对Transformer模型的详细介绍：Transformer的起源和重要性Transformer模型的提出是为了解决传统循环

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新建example26_max_speed_measurement 添加依赖[env:featheresp32];这是一个环境配置标签，指定了代码将运行的硬件平台和框架platform=espressif32;指定了使用的平台为Espressif32board=featheresp32;指定使用的硬件板为FeatherESP32framework=arduino;

上节做完小车，遥控时小车前进时你应该会发现，小车很难走一条直线，但明明我们给到两个电机的PWM占空比都是相同的，原因在于每一个电机的硬件参数并不能完全的保证一致，所以当我们采用开环控制时，即使我们给到每个电机相同的电压，也不能让两个电机保持相同的转速。要解决这个问题我们就要

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Transformer模型的架构是由多个编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层堆叠而成的。一、编码器（Encoder）        编码器由多个相同的编码器层（EncoderLayer）堆叠而成。每个编码器层包含两个主要子层：自注意力（Self-Attention）子层和前馈神经网络（FeedForwardNeuralNetwork，FFN）子

一、自注意力层（Self-AttentionLayer）并行处理目标序列        自注意力层的任务是计算输入序列中每个位置之间的关系，并生成每个位置的表示。这一过程可以并行处理，因为它并不依赖于前一个位置的计算结果。自注意力机制的具体步骤1.输入嵌入与位置编码      

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............纯   干  货........上篇地址：深度学习各算法的优缺点和适用场景！！纯干货，建议收藏。（上篇）-CSDN博客目录废话不说，直接上干货自编码器1、标准自编码器（VanillaAutoencoder）2、稀疏自编码器（SparseAutoencoder）3、去噪自编码器（Denoisin

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