目录

公众号：泷羽Sec-尘宇安全声明！学习视频来自B站up主泷羽sec有兴趣的师傅可以关注一下，如涉及侵权马上删除文章，笔记只是方便各位师傅的学习和探讨，文章所提到的网站以及内容，只做学习交流，其他均与本人以及泷羽sec团队无关，切勿触碰法律底线，否则后果自负！！！！有兴趣的小伙伴可以点击

论文阅读笔记5——TransCenter:TransformerswithdensequeriesforMOT-CSDN博客TransCenter:TransformerswithDenseQueriesforMultiple-ObjectTracking-CSDN博客多目标跟踪TransCenter解读-CSDN博客简介：时间：2022期刊：TPAMI作者：YihongXu,YutongBan,Guill

PDF:https://arxiv.org/pdf/2005.12872Code:https://github.com/facebookresearch/detr一、大体内容DETR（DEtectionTRansformer）基于Transformer提出了一个全新的端到端的目标检测框架，之前的目标检测方法，不管是两阶段、一阶段还是Anchor-free和Anchor-based方法，最后都需要有NM

我整理了1000道算法面试题：获取各模型的atttion计算逻辑如下PrefixLM（前缀语言模型）定义：PrefixLM，即前缀语言模型，是一种在给定一个文本前缀的情况下，模型能够基于这个前缀生成接下来的文本内容。注意力机制：在这种模型中，解码器（Decoder）可以访问整个输入序列（包括前缀和之前生

今天学习Burpsuite中的简单模块：Decoder、Compare和Logger免责声明本文章仅供学习交流使用，旨在帮助广大安全爱好者提升技术水平和分享经验。文中所提到的任何工具、脚本、方法或案例，均用于合法范围内的网络安全学习与研究，禁止将其用于任何非法目的。请严格遵守相关法律法规，

大家好！今天和大家聊聊，为什么大模型都是decoder-only架构目前主要的架构有3种：Bert为代表的encoder-only架构，ChatGLM为代表的encoder-decoder，以及GPT为代表的decoder-onlyencoder-only采用的是maskedtoken预训练，一般用于nlu任务。decoder-only采用nexttoken预训练，天然适

从视频编解码实现的过程涉及使用 MediaCodec API进行视频的编码和解码。以下是一个详细的步骤指南，有助于我们理解如何实现视频编解码，不足之处望谅解。1.环境准备确保你的Android项目中已经添加了必要的权限和依赖项。在 AndroidManifest.xml 中添加以下权限：<uses-pe

最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。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。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。总结如下：《大模型面

1、用这个drop语句举例：droptableT;在之前的老版本中，但如果表T比较大，占用的各种缓存较多，这个SQL在对表进行删除的时候，需要依次清理掉bufferpool中的page，时间久回比较久；清理的动作会影响到在线的业务;在老版本的内核中的大致逻辑如下：扫描lru链表，如果page属于Ｔ表，就从lru链表，hash

Assignment4220pts(+140bonuspts)Duedate:11:59PMPST,Dec6(Fri),2024Readtheentiredocumentcarefullyandprovideappropriateanswersbasedonthecontext.<Backgrounds>Figure1.Anillustrationofthebatchedmatrixmultiplication(BMM)

1.不使用临时变量来交换变量的值例如我们想要将a于b的值交换leta=1,b=2;//交换值[a,b]=[b,a];//结果:a=2,b=12.对象解构，让数据访问更便捷const{name,age}={name:'张三',age:23};//结果:name='张三',age=233.浅克隆对象

任务1_1源代码：1#include<stdio.h>2#defineN534voidinput(intx[],intn);5voidoutput(intx[],intn);6voidfind_min_max(intx[],intn,int*pmin,int*pmax);78intmain(){9inta[N];10intmin,max;1112prin

保持大脑高速运转，对于前端开发者来说至关重要，这需要结合生活习惯和专业技能的提升。以下是一些建议：生活习惯方面：充足的睡眠:睡眠是大脑修复和整理信息的criticaltime。7-8小时的优质睡眠能够让你精力充沛，思维敏捷。均衡的饮食:大脑需要各种营养物质来维持正常运转。

前言

目录大模型常用微调方法LoRA和Ptuning的原理介绍StableDiffusion的原理为何现在的大模型大部分是Decoder-only结构如何缓解LLMs复读机问题为什么Transformer块使用LayerNorm而不是BatchNormTransformer为何使用多头注意力机制监督微调SFT后LLM表现下降的原因微调阶段样本

问题这里，记录一下在使用LoRa进行微调时遇到的错误。设备不一致的问题ValueError:CaughtValueErrorinreplica0ondevice0.这个问题时有由于多块GPU不在一个设备上引起的。解决方法很简单。使用当个GPU，最直接的操作就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonxxx.py。制定GPU的

AI大模型原理与应用：AI可以7*24小时工作、提供经济价值1.背景介绍1.1问题的由来近年来，人工智能(AI)发展迅速，已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手，到电商平台的个性化推荐，再到自动驾驶汽车，AI正以惊人的速度改变着世界。然而，传统的AI模型通常

概述Decoder也是N=6层堆叠的结构，每层被分3层:两个注意力层和前馈网络层，同Encoder一样在主层后都加有Add&Norm，负责残差连接和归一化操作。Encoder与Decoder有三大主要的不同：第一层MaskedMulti-HeadAttention:采用Masked操作第二层Multi-HeadAttention:K,V矩阵是

AttentionisallyouneedTransformeronlybasedonattentionmechanisms,dispensingCNN,RNNIntroductionandBackgroundRNN必须将前一步生成的h