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

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

机器翻译及实践初级版：含注意力机制的编码器—解码器模型前言一、什么是机器翻译？二、所需要的前置知识（一）.Seq2Seq1.什么是Seq2Seq2.机器翻译为什么要用Seq2Seq3.如何使用Seq2Seq3.1编码器的实现3.2解码器的实现3.3训练模型（二）.注意力机制1.什么是注意力机制2.机器翻译为

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      

//@ts-nocheck//引入three.jsimport*asTHREEfrom'three'//导入轨道控制器import{OrbitControls}from'three/examples/jsm/controls/OrbitControls'//导入hdr加载器（专门加载hdr的）import{RGBELoader}from'three/examples/jsm/loaders/RGBELoad

视频编码是将视频数据进行压缩和解压缩的过程，以减少存储和传输带宽需求。在这个过程中，不同类型的帧（帧是视频的基本组成单元）扮演着不同的角色。I帧（Intra-codedFrame）I帧是视频编码中的一种关键帧，它独立于其他帧进行编码。这意味着一个I帧可以完全重建出一个完整的图像，而不

BuildingadecodertransformermodelonAMDGPU(s)—ROCmBlogs在这篇博客中，我们展示了如何使用PyTorch2.0和ROCm在单个节点上的单个和多个AMDGPU上运行AndrejKarpathy精美的PyTorch重新实现的GPT。我们使用莎士比亚的作品来训练我们的模型，然后进行推理，看看我们的模

9.2图像分割场景描述：图像分类图像识别图像分割不同标注出每个目标的类别像素级别的图像识别，标注出图像中每个像素所属的对象类别不同对整张图像进行识别进行稠密的像素级分类应用场景视频软件中的背景替换、避开人物的弹幕模板、自动驾驶以及医疗辅助判断等分类前景分割（f

遇到看不明白的地方，欢迎在评论中留言呐，一起讨论，一起进步！需掌握的前提知识：Seq2seq、编码器&解码器神经网络本文参考：【官方双语】一个视频理解神经网络注意力机制，详细阐释！在基本的编码器-解码器中，展开的LSTM会将整个输入句子压缩成单个上下文向量，这对于短句子是可行

大模型进化树灰色代表其他模型粉色表示encoder-only绿色代表encoder-decoder蓝色代表decoder-only1.encoder-only代表的有google的bert模型。专注于理解和编码输入信息，常用于分类、标注等任务优点：强大的理解能力：能够有效处理和理解输入数据。缺点：生成能力有限：不擅

Autoform

粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题，它是指在数据传输时，接收方未能正常读取到一条完整数据的情况（只读取了部分数据，或多读取到了另一条数据的情况）就叫做粘包或拆包问题。从严格意义上来说，粘包问题和拆包问题属于两个不同的问题，接下来我们分别来看。1.粘包问题粘包问题是指在网络

POCH.264中的POC（PictureOrderCount）用于表示解码帧的显示顺序。当视频码流中存在B帧时，解码顺序和显示顺序可能不一致，因此需要根据POC来重新排列视频帧的显示顺序，以避免跳帧或画面不连贯的问题。具体来说，POC的作用包括：重排显示顺序：POC确保即使在存在B帧的情况下，视频帧

今天我们要聊的主题是Netty的编解码机制，特别是如何解决TCP的拆包和沾包问题。如果你曾在处理网络数据传输时遇到数据包混乱的情况，那么你已经体验过拆包和沾包的“乐趣”了。别担心，Netty提供了一系列强大的解码器，帮助我们轻松应对这些问题。本文将详细介绍这些解码器的工作原

​AVS3是中国AVS工作组制定的第三代音视频编解码技术标准，也是全球首个已推出的面向8K及5G产业应用的视频编码标准。AVS工作组于2019年3月9日完成第三代AVS视频标准（AVS3）基准档次的制订工作，参考软件的测试表明，AVS3基准档次的性能比上一代标准AVS2和HEVC提升了约30%。libuavs3d是AV

教程及参考文档QwenBlog科普神文，一次性讲透AI大模型的核心概念Largelanguagemodels,explainedwithaminimumofmathandjargon0.前置知识由于我没有LLM基础，所以直接上手看文档看的是一头雾水。然后就去补了一下基础知识，这里算是一点简单的个人理解和总结吧。LLM

​AVS3是中国AVS工作组制定的第三代音视频编解码技术标准，也是全球首个已推出的面向8K及5G产业应用的视频编码标准。AVS工作组于2019年3月9日完成第三代AVS视频标准（AVS3）基准档次的制订工作，参考软件的测试表明，AVS3基准档次的性能比上一代标准AVS2和HEVC提升了约30%。libuavs3d是AVS

这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO，因为只缓存一次KV对，所以可以大量的节省内存。以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量，可以在当前生成步骤中重用它们。键值(KV)缓存避免了对每个词元再次编码的过程，这样可以大大提高了推理速度。但是随着词元

第11章神经机器翻译器——端到端机器翻译神经机器翻译，google旗下的NMT编码-解码模型：用编码器和解码器组成一个翻译机，先用编码器将源信息编码为内部状态，再通过解码器将内部状态解码为目标语言。编码过程对应了阅读源语言句子的过程，解码过程对应了将其重组为目标语言的过程——

6.1.1电阻串DAC最直接的实现\(N-bit\)D/A转换器的方式是产生\(2^N\)个参考信号，并根据数字输入码，将合适的信号传递到输出。我们将这种D/A转换器成为基于解码器的转换器。最早的8-bit集成MOSD/A转换器是基于通过一个开关网络选择一部分分段电阻串[Hamade,1978]。开关网络连接在

一个非常实用的H264视频解码器开源项目音视频开发技术 ​关注他 29人赞同了该文章一、前言:为了弄清楚H264整个解码流程，为此我专门按照H264标准文档《T-REC-H.264-201704-S!!PDF-E.pdf》，用C++实现了一个H264裸码流视频解码器，代码工程地址为:h

代码#include<stdio.h>#define__STDC_CONSTANT_MACROS//因为ffmpeg是C语言编写的所以要继承C语言的语法格式extern"C"{#include"libavcodec/avcodec.h"#include"libavformat/avformat.h"#include"libswscale/swscale.h"};intmain(i

目录1.sequence2sequence任务特点2.编码器与解码器参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38816145sequence2sequence模型发展到今天，根据不同任务有着不同的变体。了解了最基本的框架之后，再看别的模型就没有太大问题了。1.sequence2sequence任务特点输入输出时不定长的。比

1、整体结构在Transformer之前，主要采用RNN(循环神经网络)来处理文本序列数据，当RNN将序列作为输入时，它会逐字处理句子。采用的是一种顺序化的处理，无法并行执行。另外，当此类序列太长时，模型容易忘记序列中远处位置的内容或将其与后续位置的内容混合在一起。Transformer提