论文：arxiv.org/pdf/2302.01791importtorchimporttorch.nnasnnfromfunctoolsimportpartialfromtimm.models.layersimportDropPath,to_2tuple,trunc_normal_fromtimm.models.registryimportregister_modelfromtimm.models.vision_transformerimport_cfg

Attention顾名思义，说明这项机制是模仿人脑的注意力机制建立的，我们不妨从这个角度展开理解2.1人脑的注意力机制人脑的注意力机制，就是将有限的注意力资源分配到当前关注的任务，或关注的目标之上，暂时忽略其他不重要的因素，这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDMlp(nn.Module):'''用来提取局部特征'''def__init__(self,dim,growth_rate=2.0):super().__init__()hidden_dim=int(dim*

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassPCFN(nn.Module):'''使用带有GELU的激活函数的1*1卷积对扩展的隐藏空间进行跨信道交互。然后将隐藏特征分割成两块对其中一块使用3*3卷积核GELU激活函数编码局部上下文将处理后的结

引言文本风格迁移是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它可以将文本从一种风格转换为另一种风格，同时保留其原有的内容。随着深度学习技术的发展，文本风格迁移的方法变得越来越先进和高效。本文将探讨基于序列到序列模型（Seq2Seq）的文本风格迁移技术，并提供基于PyTorch的代码示例

这一篇学习笔记我在新浪发表过，那边还在审核。在这里也记录一下。前两天QQ群里面有人询问能不能快速的给WINCC画面上的控件设置操作权限，这个是比较容易的。比如有个画面有10个IO域，在VBA编辑器写下面的脚本：SubIOField_PropertyTrigger1()DimobjectsDimobjDimobjdynamicDi

paperclassLinearSelfAttention(nn.Module):"""Thislayerappliesaself-attentionwithlinearcomplexity,asdescribedin`https://arxiv.org/abs/2206.02680`Thislayercanbeusedforself-aswellascross-attention.Args

paperclassConvBN(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=1,s=1,p=None,g=1,d=1):super(ConvBN,self).__init__()ifpisNone:p=k//2ifisinstance(k,int)else[x//2forxink]self.conv=nn.Conv2d(c1,c2,k,s,p,groups=

paper`importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassGroupBatchnorm2d(nn.Module):definit(self,c_num:int,group_num:int=16,eps:float=1e-10):super(GroupBatchnorm2d,self).init()assertc_num>=group_numself.grou

   第一步：准备数据头发分割数据，总共有1050张图片，里面的像素值为0和1，所以看起来全部是黑的，不影响使用第二步：搭建模型DeepLabV3+的网络结构如下图所示，主要为Encoder-Decoder结构。其中，Encoder为改进的DeepLabV3，Decoder为3+版本新提出的。1.1、Encoder在Encoder部分，主要

`importtorch.nnasnnimporttorchclassMEEM(nn.Module):definit(self,in_dim,hidden_dim,width=4,norm=nn.BatchNorm2d,act=nn.GELU):super().init()self.in_dim=in_dimself.hidden_dim=hidden_dimself.width=widthself.in_conv=nn.Sequential(nn

`importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFclassModifyPPM(nn.Module):definit(self,in_dim,reduction_dim,bins):super(ModifyPPM,self).init()self.features=[]forbininbins:self.features.append(nn.Sequential(nn.Adaptive

在分享之前先提出三个问题：1.为什么KVCache不保存Q2.KVCache如何减少计算量3.为什么模型回答的长度不会影响回答速度？本文将带着这3个问题来详解KVcacheKVcache是什么kvcache是指一种用于提升大模型推理性能的技术，通过缓存注意力机制中的键值（Key-Value）对来减少冗余

【语义分割|代码解析】CMTFNet-4:CNNandMultiscaleTransformerFusionNetwork用于遥感图像分割！【语义分割|代码解析】CMTFNet-4:CNNandMultiscaleTransformerFusionNetwork用于遥感图像分割！文章目录【语义分割|代码解析】CMTFNet-4:CNNandMultiscale

VGG16fromtorchimportnnclassVGG(nn.Module):"""一共6个版本，最常用VGG16VGG采用五组卷积，三个全连接，最后用Softmax分类VGG显著特点：每次经过池化层maxpool后特征图尺寸减小一倍，，通道数增加一倍（最后一个池化层除外）"""def__init__(self,num_class

题意相信大家都看过了。注意最后要求的其实是这两个东西：\(\sum[a_i\neqa_{i+1}]\)最小值，以及在前面这个最小的情况下的填数方案数。如果无法填数，输出\(0\)。考虑一个暴力dp：设\(f1_i\)和\(f2_i\)表示只考虑\(a_1\sima_i\)，原问题的最小值\(f1\)以及在此时情况下的方案

AP5165是一款连续电感电流导通模式的降压恒流源，用于驱动一颗或多颗串联LED输入电压范围从6V到30V，输出电流可调，最大可达1.2A。根据不同的输入电压和外部器件，AP5165可以驱动高达数十瓦的LED。AP5165内置功率开关，采用高端电流采样设置LED平均电流，通过DIM引脚可以接受模拟

AP5165B系统上电后通过VIN脚对芯片供电，当VIN电压高于2.5V后，芯片电路开始工作。为了芯片有更好的稳定性，建议VIN最小工作电压在3V以上，VIN脚对芯片地要并接一个1uF旁路电容。PCB布板的时VIN电容需要紧挨着端口布局。PWM调光设置AP5165B芯片可以通过外加PWM脉

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最好的效果47.35defforward(self,output_logits,target,extra_info=None):ifextra_infoisNone:returnself.base_loss(output_logits,target)#output_logitsindicatesthefinalpredictionloss=0temperature_mean

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏点击查看文章目录：YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例点击查看专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例@目录YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介

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题目：SAFMN：Spatially-AdaptiveFeatureModulationforEfficientImageSuper-Resolution期刊：CVPR(ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)GitHub地址：https://github.com/sunny2109/SAFMN年份：2023作者单位：TheChineseUniversityofHongKong(CUHK)