前段时间，不知道为什么Kimi突然在各大平台爆火，dyb站都能看到它的身影。抱着试试看的态度，我也去体验了一下Kimi的效果，我只能说一言难尽。。。。。。国产模型我还是回去用通义千问吧哈哈哈哈哈。圆规正转，今天想聊的是Kimi的“护城河”--大模型如何来解决长上下文输入问题。前

 1。效果视频：基于mscnn-bigru-attention深度学习模型江南大学轴承故障诊断带界面_哔哩哔哩_bilibili 2.江南大学轴承数据集介绍采样频率：50khz，采样时间：10s转速：6008001000/rpm内圈故障：ib外圈故障：ob滚动体故障：tb正常：N 以600转速下的内圈故障数据为例展示：开始数据

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。1.项目背景随着大数据时代的到来，对复杂数据结构的理解和预测成为许多领域的重要课题。在这些领域中，无论是视频分析、语音识别还是自然语言处理，都面临着需

为什么大模型相比中小模型，有更突出的性能和泛化能力，也许大多数人并没有想过这个问题，业内一般从函数曲线拟合的角度，来理解模型为什么能解决现实中的问题。1、模型为什么越大，性能和泛化越好？在AI领域，对需要解决的业务问题，将其视为满足一定条件的数据分布，先通过特征工程的方式，从

1、自动驾驶、机器人、电商、监控等行业都涉及到image的sematicsegmentation，传统的方式：per-pixelclassification，每个像素点都要分类；如果进一步做 instance-levelsegmentation，可能还要改networkarchiture后重新训练，很麻烦。FAIR在2021年10月份的时候发表了论文：Per-PixelC

1.ISSA(改进的麻雀优化算法)功能:ISSA用于优化模型参数（如CNN和BIGRU的超参数），帮助提高模型的性能和准确性。机制:寻食策略:模拟麻雀在觅食过程中如何探索和利用资源，通过随机游走和局部搜索，寻找最优解。自适应权重:ISSA可以根据搜索空间动态调整探索和利用的权重

Attentionmechanism是自然语言处理和计算机视觉领域的一项重要技术，但存在一些缺点和改进空间。主要缺点包括：1.计算复杂性高；2.缺乏解释性；3.可能产生不必要的注意力分配；其中，计算复杂性高可能限制了在大规模数据上的应用。改进方向包括：1.优化算法效率；2.增强模型解释性；3.精确控制注

Transformer模型中的attention结构是一种突出重要特征的机制，它使模型能够关注输入序列中的不同部分。Attention结构的主要作用包括：1、捕捉长距离依赖关系；2、并行计算；3、提供全局上下文信息。其中，捕捉长距离依赖关系意味着模型能够理解句子中相隔较远的词汇之间的联系，从而增强了对

attention机制和一维卷积都在深度学习领域中被广泛应用，但它们的核心思想、实现方式以及应用场景存在明显的区别。区别包括：1.核心思想不同；2.操作细节不同；3.参数量和计算复杂度不同；4.应用领域和场景的偏好不同；5.与时间序列的交互方式不同。1.核心思想不同attention机制的目的是

1.相关工作2.模型架构3.如何理解LayerNorm4.Encoder和Decoder结构5.从attention到ScaledDot-ProductAttention6.Multi-HeadAttention7.Transformer的三个multi-headattention的原理和作用8.Embedding和Softmax层9.PositionalEncoding10.为

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ScaledDot-ProductAttention的公式中为什么要除以\(\sqrt{d_k}\)？在学习ScaledDot-ProductAttention的过程中，遇到了如下公式\[\mathrm{Attention}(\mathbf{Q},\mathbf{K},\mathbf{V})=\mathrm{softmax}\left(\dfrac{\mathbf{Q}\mathbf{K}}{\sqrt{d_k}}\righ

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引言任务：光学遥感显著目标检测-关系推理论文地址：RRNet:RelationalReasoningNetworkWithParallelMultiscaleAttentionforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：rmcong/RRNet_TGRS2021(g

StandardAttention标准Attention计算可以简化为：\[O=softmax(QK^T)V\tag{1}\]此处忽略了AttentionMask和维度归一化因子\(1/\sqrt{d}\)。公式(1)的标准计算方式是分解成三步：\[S=QK^T\tag{2}\]\[P=softmax(S)\tag{3}\]\[O=PV\tag{4}\]但这样做的问题在于，假设\(

 

一面手撕重排链表，k个最小元素秒了，面试官后续引导我大根堆优化，没get到，说没关系前面的算我做出来了论文环节，问的不细，大体问了下思路SGD、AdaGrad、Adam的区别，各自适用场景用过什么损失函数实际用过什么attention:GAT,targetattention和selfattention结束后马上电话

作业描述及代码参见：cs149gptWarm-Up：访问张量张量/数组都是按行存储的，四维数组可以看作元素为三维数组的数组，元素大小即为三维数组内元素总数，以此类推。第1部分：简单（但不太高效）的注意力机制实现主要实现两个矩阵乘法和一个softmax运算。第2部分：块矩阵乘法和UnfusedSof