项目地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
答案映射 将模型的输出与最终的标签做映射。映射规则是人为制定的，比如，将“太好了”、“好”映射为“正面”标签，将“不好”，“糟糕”映射为“负面”标签，将“一般”映射为“中立”标签。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
使用一个桌面型的六轴机械臂，在机械臂的末端安装一个摄像头，来进行人脸识别和跟踪的一个功能。该功能分为两个模块，一个是人脸识别模块，另一个是机械臂的运动控制模块。
众所周知，多头注意力机制 (Multi-Head Self-Attention) 的计算开销很大。在处理长度为 n 的序列时，其
摘要：空间注意力（Spatial Attention）机制最近在深度神经网络中取得了很大的成功和广泛的应用，但是对空间注意力机制本身的理解和分析匮乏。本论文对空间注意力机制进行了详尽的经验性分析，取得了更深入的理解，有些认知是跟之前的理解很不一样的，例如，作者们发现 TransformerAttention 中对 query 和 key 的内容进行比较对于空间注意力帮助很小，但对于 Encoder-Decoder Attention（编码器-解码器注意力）是至关重要的。另一方面，将可变形卷积（DeformableConvolution）与和 query 无关的 key saliency 进行适当组合可以在空间注意力中实现最佳的准确性-效率之间的权衡。本论文的研究结果表明，空间注意力机制的设计存在很大的改进空间。
相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入Token序列顺序的重要方法。在自然语言处理中已证实了其有效性。
本文内容为SLAM的一篇经典综述文章「Simultaneous Localization and Mapping(SLAM) : Part 1」的学习笔记。这篇综述著于2006年，是SLAM领域的经典入门综述。该笔记是博主对这篇文章的个人理解。由于博主水平有限，估计文中有不少错误，希望高手能够指出。笔者的主要目的是对SLAM的很多基础概念做一入门的了解。限于笔者自身水平有限，很多地方可能理解的不对，想学习的同学建议大家还是直接去看原文。
Transformer自诞生以来就席卷了NLP领域，因为它具有对序列中复杂依赖关系进行建模的优越能力。尽管基于Transformer的预训练语言模型(PLM)在几乎所有NLP任务中都取得了巨大成功，但它们都有预设的长度限制，因此很难将这种成功扩展到见过数据以外的更长的序列，即长度外推问题。为了增强Transformer的长度外推，人们提出了大量的可外推的位置编码。
Transformer最初是用来解决自然语言处理任务的。它最近在计算机视觉领域显示出巨大的潜力。先锋工作Vision Transformer(ViT)将多个Transformer块堆叠在一起，以处理非重叠的图像patch(即视觉Token)序列，从而产生了一种无卷积的图像分类模型。与CNN模型相比，基于Transformer的模型具有更大的感受野，擅长于建模长期依赖关系，在大量训练数据和模型参数的情况下取得了优异的性能。然而，视觉识别中的过度关注是一把双刃剑，存在多重弊端。具体来说，每个query patch中参与的key数过多会导致较高的计算成本和较慢的收敛速度，并增加过拟合的风险。
今天给大家介绍的是ICLR 2022 Poster的文章《Spherical Message Passing for 3D Molecular Graphs》。作者在此工作中考虑了三维分子图的表示学习，其中每个原子与三维的空间位置相关联。这是一个尚未得到充分探索的研究领域，目前还缺乏一个有效的信息传递框架。在这项工作中，作者在球坐标系(SCS)中进行了分析，以完整地识别三维图结构。基于此观察，作者提出了球形信息传递(SMP)作为一种新的和强大的三维分子学习方案。SMP显著降低了训练的复杂性，使其能够在大规模分子上有效地执行。此外，SMP能够区分几乎所有的分子结构，而未覆盖的案例在实际中可能并不存在。基于有意义的基于物理的三维信息表示，作者进一步提出了用于三维分子学习的SphereNet。实验结果表明，在SphereNet中使用有意义的三维信息可以显著提高预测任务的性能。结果还证明了SpherNet在可靠性、效率方面的优势。
深度学习的基本单元是向量。我们将建模对象对应到各自的向量 x (或者一组向量 x{1}, x{2}, ..., x{n})，然后通过变换、整合得到新的向量 h，再基于向量 h 得到输出的判断 y。这里的 h 就是我们说的表征 (Representation)，它是一个向量，描述了我们的建模对象。而语言表征学习就是解决怎么样将一个词、一句话、一篇文章通过变换 (Transformation) 和整合 (Aggregation) 转化成对应的向量 h 的问题。
论文题目：Summarizing Chinese Medical Answer with Graph Convolution Networks and Question-focused Dual Attention
近期，由卡耐基梅隆大学和谷歌大脑提出的全新 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，而且还开放了源码，今天我们来讨论一下这篇论文。
前面我们已经对变换已经有一定了解了，是时候该放到机器人上去实践一下了。当然，我们的实践目标还是臂式机器人。
你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长（长度 ~= 500,000），而 s 是个短字符串（长度 <=100）。
TENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognition
还有一个月就美赛了，本系列文章适用于完全没有任何matlab基础，但是有别的编程语言基础的人看，我会结合自己的理解，有的放矢的讲，不会掺杂很多废话，各位读者轻喷~
EIE（Efficient Inference Engine）的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件，Deep Compression的算法流程如下所示：
SVG Path可用于绘制复杂的路径，如创建线条, 曲线, 弧形等等。其所有属性中，属性d是一个“命令+参数”的序列，用于描述路径，Path强大正在于d属性，因此掌握了d属性成了关键。
事实上注意力矩阵的秩是小于序列长度的，而序列特别短的时候，会造成over-parameterization，甚至过拟合。
下面我们介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统，以及他们之间如何完成关联和转换，最终构建出统一的环境模型。 所谓时空坐标系，包括三维空间坐标系和一维时间坐标系。在此基础上，用解析的形式（坐标）把物体在空间和时间的位置、姿态表示出来。一般三维空间坐标系用三个正交轴X，Y，Z表示物体的位置，用绕这三个正交轴的旋转角度（roll 横滚角, pitch 俯仰角, yaw 偏航角）表示物体的姿态。时间坐标系只有一个维度。为了表述方便，我们一般将空间坐标和时间坐标分开讨论。 摄像机坐标系统 摄像机/摄像头以其低廉的价格、
在介绍这节之前，首先给定一个情景方便理解，就是因为某种原因我们需要从扑克牌中选出方块的牌。
每当Consumer需要从topic分区的某位置开始读消息时，Kafka就会用OffsetIndex直接定位物理文件位置，避免从头读取消息的I/O性能开销。
代码发布在github中https://github.com/luyishisi/The_python_code.git文件夹是face-gensui
近些年涌现了很多不同的 3D 点云网络和算子，它们在常见基准评测集上的性能逐步提升，但是由于各种网络采用不同的局部算子、整体网络结构和实现细节，人们对该领域的实质进步一直缺乏准确地评估。
本文是 「FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer」 一文的学习笔记。
让 Raphael 的 Path 动起来 Raphaël 是一个很实用的线上矢量图操作 Javascript 库。使用简单，一个值得一提的卖点是通过抽象出共同的接口屏蔽了 SVG 和 VML 之间的差异，做到了对主流浏览器的支持，包括很不给力的 IE6。（很可惜，并不支持手机 UC 浏览器） Raphael 对于交互事件也有一定的支持，比如常用的鼠标的拖放操作（Drag and Drop）。在官方网站上也有拖放操作的例子。可惜的是，官方的这个例子的写法只对 Circle，Rect 等有效，但对于 Path
在之前的两篇文章中，我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到，该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节，问题是这样定义的，给定坐标系XYZ下的两个已知三角形 和三角形 ，以三角形 构造一个平面 ，将 平移到三角形 的质心位置，作为新坐标系的 平面，再使得Y'Z'平面过 点，以此来构造一个新的坐标系X'Y'Z'，求两个坐标系之间的变换。
为不同的视觉识别任务设计架构一直以来都很困难，而采用最广泛的架构是那些结合了简单和高效的架构，例如VGGNet和ResNet。最近，Vision Transformers(ViT)已经展现出了有前途的性能，并可以与卷积神经网络竞争，最近也有很多研究提出了很多的改进工作，将它们应用到不同的视觉任务。
通过在越狱环境下修改SpringBoard.app，实现了一个iOS桌面的无限屏模式！
数据结构与算法是基础知识了，一般涉及数据结构的增删改查，深入一点的可以估计增删改查的时间复杂度和空间复杂度。本文介绍另一种衡量数据结构的方式：空间占用。这种分类让我对数据结构有了一个全新的认识。
一篇来自微软关于Transformer中位置编码的文章，关于位置编码，我们之前也有讨论过，参见：
操作系统中的文件管理是指操作系统对文件的创建、存储、删除和访问等操作的管理。文件是操作系统中的基本单位，用于存储和组织数据。
旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。
默认情况下，块级元素的内容宽度就是父元素宽的 100%，且与其内容一样高。内联元素的宽高与内容宽高一样。不能对内联元素设置宽度或高度——它们只是位于块级元素的内容中。如果要以这种方式控制内联元素的大小，则需要将其设置为类似块级元素 display: block。
本文主要利用单调栈来解决leetcode上的典型问题，其实它的应用范围倒是不广，主要解决的都是类似于leetcode上下一个更大元素的问题，本文将从这类问题出发，帮助大家掌握单调栈的应用技巧。主要题型如下所示：
论文: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
输入id通常是传递给模型作为输入的唯一必需参数。它们是标记索引，标记的数字表示构建将被模型用作输入的序列。
蛋白质结构预测是生物化学中最重要的挑战之一。高精度的蛋白质结构对于药物发现至关重要。蛋白质结构预测始于20世纪50年代，随着计算方法和对蛋白质结构的认识不断增长。最初主要采用基于物理的方法和理论模型。当时的计算能力有限，这些模型往往难以成功地预测大多数蛋白质的结构。蛋白质结构模型的下一个发展阶段是同源建模，出现在20世纪70年代。这些模型依赖于同源序列具有相似结构的原理。通过将目标序列与已知结构的模板序列进行多序列比对，首次成功地确定了以前未解决的序列的结构。然而，这些模型的分辨率仍然有限。20世纪80年代出现了从头开始的方法，带来了下一个分辨率提升。这些方法应用了基于物理的技术和优化算法。结合计算技术的进步，这导致了蛋白质结构预测的显著改进。为了对所有这些新方法进行基准测试，从90年代初开始了蛋白质结构预测技术评估的关键阶段(CASP)系列活动。近年来，机器学习和深度学习技术已经越来越多地集成到蛋白质结构预测方法中，尤其是自2007年以来使用长短期记忆(LSTM)以来。
OpenGL在设置场景时，要用到两个矩阵：投影矩阵 和 模型视图矩阵通过glMatrixMode来指定下面的矩阵操作是针对哪一个矩阵进行的。
BWA是一个用于将DNA序列（特别是低差异性序列）映射到大型参考基因组（例如人类基因组）上的工具。它在基因组学和生物信息学研究中尤为重要。因为它能有效处理高通量测序数据，常常集成于WES分析流程，被广泛应用于基因组学研究，如在寻找与疾病相关的基因变异、理解种系发育关系等领域。
最近，Transformer在视觉任务方面取得了重大进展。将Transformer架构引入视觉问题的尝试大致可以分为两种类型:
全景图像捕捉的视场广泛，包括360°水平方向和180°垂直方向视场范围。全景图在各种应用中变得越来越重要，例如环境照明、虚拟现实/增强现实和自动驾驶系统。但是获得高质量的全景图像可能既耗时又昂贵，因为通常需要使用专门的全景相机或拼接软件将来自多个角度的图像合并在一起。
Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。
（PAC = Programmable Automation Controller）
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
