• 2024-06-20【YOLOv8改进】CAFM(Convolution and Attention Fusion Module):卷积和注意力融合模块
    摘要摘要——高光谱图像(HSI)去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而,同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中,我们提出了一种混合卷积和注意力网络(HCANet),该网络结合了卷积神经网络(CNN)和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模,我们设计了
  • 2024-04-10洛谷题单指南-数学基础问题-P2926 [USACO08DEC] Patting Heads S
    原题链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P2926题意解读:有n个数,计算每个数能整除其他数的个数。解题思路:a[100005]记录所有的数,h[1000005]记录所有数的个数,cnt[1000005]记录所有数能整除其他数的个数只需要读入a数组,同时更新h[a[i]]++再依次从小到大遍历h的下标每一个数i,如
  • 2024-04-09【前沿模型解析】潜在扩散模型 2-3 | 手撕感知图像压缩 基础块 自注意力块
    1注意力机制回顾同ResNet一样,注意力机制应该也是神经网络最重要的一部分了。想象一下你在观看一场电影,但你的朋友在给你发短信。虽然你正在专心观看电影,但当你听到手机响起时,你会停下来查看短信,然后这时候电影的内容就会被忽略。这就是注意力机制的工作原理。在处理输入
  • 2024-04-05Transformer模型-Multi-Head Attention多头注意力的简明介绍
    今天介绍transformer模型的Multi-HeadAttention多头注意力。原论文计算scaleddot-productattention和multi-headattention实际整合到一起的流程为:通过之前文章,假定我们已经理解了attention;今天我们按顺序来梳理一下整合之后的顺序。重新梳理AttentionIsAllYou
  • 2024-03-01Python 爬虫自动生成 request heads 网站
    前言全局说明一、获取curl信息网页右键--检查--网络,里找到需要的那个文件。文件上右键选择复制--复制位curl(bash)Chrome效果:Edge效果:然后把复制内容放到下面网站中二、生成requestheadshttps://curlconverter.com免责声明:本号所涉及内容仅供
  • 2024-01-29gerrit access control
    Specialandmagicreferenceshttps://vlab.noaa.gov/code-review/Documentation/access-control.html#referencesThereferencenamespacesusedingitaregenerallytwo,oneforbranchesandonefortags:refs/heads/*refs/tags/*However,everyrefe
  • 2024-01-15ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记(2) 深度解析代码
    AnomalyTransformer是一个由Transformer:AttentionIsAllYouNeed启发出的检测时间序列异常点的无监督学习算法。在这一篇我会深度解析论文算法以及代码的一一对应,让人更方便能读懂和使用源代码。阅读笔记前篇:ICLR2022:AnomalyTransformer论文阅读笔记+代码复现阅读前提
  • 2023-12-27如何在idea 内提交git
    安装插件gitltoolbox修改免密登录cd$project/.git/vimconfig[core] repositoryformatversion=0 filemode=true bare=false logallrefupdates=true ignorecase=true precomposeunicode=true[remote"origin"] url=https://xxxxx:[email protected]
  • 2023-12-11深度学习面试常用代码:MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
    深度学习常用代码参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/6505754261.MHA(MultiHeadAttention)代码实现#1.MHA实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassScaleDotProductAttention(nn.Module):def__init__(self,):
  • 2023-12-05git fatal: bad object refs/heads 解决方案
    问题描述解决方法第一种把.git\refs\remotes\origin\下出问题的分支名称删除掉第二种把.git\refs\heads\下出问题的分支名称删除掉再次执行gitpull--rebase即可解决。
  • 2023-11-16机器学习算法原理实现——EM算法
    【EM算法简介】EM算法,全称为期望最大化算法(Expectation-Maximization Algorithm),是一种迭代优化算法,主要用于含有隐变量的概率模型参数的估计。EM算法的基本思想是:如果给定模型的参数,那么可以根据模型计算出隐变量的期望值;反过来,如果给定隐变量的值,那么可以通过最大化似然函数来估
  • 2023-10-25《动手学深度学习 Pytorch版》 10.5 多头注意力
    多头注意力(multiheadattention):用独立学习得到的h组不同的线性投影(linearprojections)来变换查询、键和值,然后并行地送到注意力汇聚中。最后,将这h个注意力汇聚的输出拼接在一起,并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换,以产生最终输出。对于h个注意力汇聚输出,每一个注意
  • 2023-09-14【CVPR2022】Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation
    来自CVPR2022基于多尺度令牌聚合的分流自注意力论文地址:[2111.15193]ShuntedSelf-AttentionviaMulti-ScaleTokenAggregation(arxiv.org)项目地址:https://github.com/OliverRensu/Shunted-Transformer一、Introduction还是经典的ViT的历史遗留问题:ViT中的自注意力计算
  • 2023-08-28学习笔记:DSTAGNN中ST块的代码分析
    DSTAGNN模型可以看我上一个博客学习笔记:DSTAGNN:DynamicSpatial-TemporalAwareGraphNeuralNetworkforTrafficFlowForecasting这篇博客主要写了我对代码中ST块部分的阅读。写这篇模型的初衷,是这篇论文结构图和语言描述不太一致,再加上我想要学习怎么写一个时空预测的代
  • 2023-07-29图注意力网络论文详解和PyTorch实现
    前言 图神经网络(gnn)是一类功能强大的神经网络,它对图结构数据进行操作。它们通过从节点的局部邻域聚合信息来学习节点表示(嵌入)。这个概念在图表示学习文献中被称为“消息传递”。本文转载自P**nHub兄弟网站作者|EbrahimPichka仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公
  • 2023-07-15git_ls-remote
    1.查看commit和对应的引用类型refs/reviewable:引用一般包含待审查的变更集或者补丁的提交记录refs/pull/xxx/head:引用指向拉取请求的源分支的最新提交refs/pull/xxx/merge:引用指向合并后代码状态gitls-remoteorigincb825687a592709f902f3d320d93987a0546fd28
  • 2023-07-11.net core读取leancloud上的数据
    .netcore读取leancloud上的数据publicIActionResultIndex(){try{stringurl="https://xxxx.xxx.net/1.1/classes/guestbook?order=-createdAt&count=1";stringleancloud_appid="dJzCJfdsfdsoH
  • 2023-07-04【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
    来自ICCV2021论文地址:[2102.12122]PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions(arxiv.org)代码地址:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/whai362/PVT一、Motivation1.将金字塔结构引入视觉Transformer,使
  • 2023-03-05多头自注意力机制实现及代码
    注意力机制是一种在给定文本词向量中查找重要词,并赋予一定重要权值的机制。假设输入序列为X,三个随机初始的矩阵键值K(Key)、查询值Q(Query)和值V(Value)。当Query、K
  • 2023-01-12【Dive into Deep Learning / 动手学深度学习】第十章 - 第五节:多头注意力
    目录​​简介​​​​10.5.多头注意力​​​​10.5.1.模型​​​​10.5.2.实现​​​​10.5.3.小结​​​​读后总结​​​​2022/08/23第一次阅读​​​​结语​​简
  • 2022-12-26pyquery库和parsel库的使用
    0x01安装pyquery库该库可以直接通过css选择器进行字符串查找pipinstallpyquery0x02初始化操作通过PyQuery初始化字符串frompyqueryimportPyQueryimportrequestsurl
  • 2022-12-26爬虫学习笔记 -- requests库基础
    0x01requests库安装1、通过控制台运行下面代码pip3installrequests2、通过Pycharm安装,点击+号,搜索requests,然后点击安装 0x02GET请求1、普通请求importrequestsurl="h
  • 2022-11-21 ls-remote --tags --heads git://github.com/adobe-webplatform/eve.git
    报错日志leepandar@localhostant-design-vue-jeecg%yarninstallyarninstallv1.22.19[1/4]
  • 2022-11-14SegFormer: 轻量级语义分割Transformer学习与实现
    简介SegFormer是一种简单高效的Transformer语义分割网络,发表在NeurlPS'21(SegFormer:SimpleandEfficientDesignforSemanticSegmentationwithTransformers)上(论文
  • 2022-10-14Vision Transformer 的学习与实现
     VisionTransformer的学习与实现Transformer最初被用于自然语言处理领率,具体可见论文AttentionIsAllYouNeed。后来被用于计算机视觉领域,也取得了十分惊艳的结果(A