**【NLP高频面题-Transformer篇】Positionencoding为什么选择相加而不是拼接呢？**重要性：★首先明确：Transformer会对原始输入做嵌入(embedding)，从而映射到需要的维度，可采用一个变换矩阵做矩阵乘积的方式来实现，Transformer中的positionembedding也是加在这个嵌入后

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为了无可争议的主角。然而，尽管它们在许多任务中表现优异，却始终面临一个关键问题：如何有效地编码序列中的位置信息。传统的绝对位置编码（AbsolutePositionEncoding）和相对位置编码（RelativePositionEncoding）方法虽然解决了部分问

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一：迭代器 iter特点：每次迭代得到的结果都是下一次迭代的初始值。迭代对象：字符串，列表，元组，集合，字典。可迭代对象的表现形式为内置了iter方法的数据,都属于可迭代对象。声明迭代器：方法一：        变量名=可迭代对象.__iter__()方法二：      

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一、问题描述TLS1.3在两次握手后，开始加入加密传输。具体表现ChangeCipherSpec之后出现ApplicationData（加密后的数据，WireShark不能解密）。二、解决方案tls1.3交互的双方分别是谷歌浏览器和支持tls1.3的服务器。WireShark在抓包过程中的作用是呈现数据交互，它本身不会存储

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本文和DailySchedule仓库同步进度。Plan今天是2024年12月2日（校历第十四周），给这周画个饼。月底差不多就要期末考了，这个月要准备各种大作业和水课的期末考，忙起来了（悲），下个月元旦过完差不多放假了（估计1月10日）。蓝桥杯：这周过完理论开始做东西。FJCPCTools：弄个初版，

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