这篇文章主要是介绍自己对 Google 在《Attention is All You Need》中提出来的 Sinusoidal 位置编码
在实现多级CIC滤波器前我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理。CIC滤波器在通信信号处理中有着重要的应用。
tweenJS是一个简单的javascript补间动画库，支持数字，对象属性，CSS样式等的动态效果过渡，允许平滑的修改元素的属性值。告诉它需要改变的元素的开始值和结束值，并设置好过渡时间，补间动画将会自动计算从开始到结束的状态，并产生平滑的动画变换效果。 tweenjs在threejs中经常作为过渡动画使用，所以做了一些学习说明，供以后方便查阅。
上一篇文章中，我们对原始的Sinusoidal位置编码做了较为详细的推导和理解，总的感觉是Sinusoidal位置编码是一种"想要成为相对位置编码的绝对位置编码"。
cdo无法处理坐标系（指griddes中xval和yval）中含有missing value的格点。NCL同样不行（见这个ppt）。这种情况往往出现在曲线网格curvilinear中。
云台电机的主要好处是在低速和高扭矩运行时非常平稳。它们可以高质量的代替你的步进电机或者直流伺服电机来为你的机器人或者无刷电机应用实现实现更好的运动性能。
我们知道，BERT无法处理超长文本的根本原因是BERT使用了从随机初始化训练出来的绝对位置编码，一般的最大位置设为了512，因此顶多只能处理512个token，多出来的部分就没有位置编码可用了。当然，还有一个重要的原因是Attention的O(n^2)复杂度，导致长序列时显存用量大大增加，一般显卡也finetune不了
Image.projection: The bands of the specified image contains different projections. Use Image.select to pick a single band.
机器之心专栏 作者：Joshua 今年以来，中文 NLP 圈陆续出现了百亿、千亿甚至万亿参数的预训练语言模型，炼大模型再次延续了「暴力美学」。但 QQ 浏览器搜索团队选择构建十亿级别参数量的「小」模型，提出的预训练模型「摩天」登顶了 CLUE 总排行榜以及下游四个分榜。 2021 年，自然语言处理（NLP）领域技术关注者一定听说过预训练的大名。随着以 BERT 为代表的一系列优秀预训练模型的推出，先基于预训练，再到下游任务的微调训练范式也已经成为一种主流，甚者对于产业界来说，某种意义上打破了之前语义理解的技
深度学习自然语言处理 分享 作者：紫气东来(知乎) 编辑：马景锐 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/640641794
一、标准颜色列表 """ ======================== Visualizing named colors ======================== Simple plot
这个非线性激活函数效果比 ReLU 还好？近日，斯坦福大学的一项研究《Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions》进入了我们的视野。这项研究提出利用周期性激活函数处理隐式神经表示，由此构建的正弦表示网络（sinusoidal representation network，SIREN）非常适合表示复杂的自然信号及其导数。
比如根据表达量情况把病人分型，比如乳腺癌的分子分型：你可以看lumA、lumB、basal、HER2 等亚型，其中TNBC可以继续细分为3~7种亚型。现在有了单细胞转录组数据的加持，细胞亚型会越来越清晰。如果要整合多组学数据，分类也会更加复杂。
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。
基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取三 原文链接：基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取三
Tween.js是一个可以产生平滑动画效果的js库，其官方地址为：https://github.com/tweenjs/tween.js/，可以将源码下载后，可以在tween.js/dist/文件夹下找到相应的js代码，在HTML中进行引用；也可以通过npm命令在终端控制台中安装tween.js模块 npm install @tweenjs/tween.js 然后在相应的页面引用Tween.js import * as TWEEN from '@tweenjs/tween.js'
众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息的，因此对于文本序列，attention机制本身就会丢失掉原文当中的序列信息，造成信息缺失，影响到模型的效果表达，这个应该已经算是面试中常见的八股文问题了。
信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。这种电信号有模拟信号和数字信号两类。信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。按照实际用途区分，信号包括电视信号、广播信号、雷达信号，通信信号等；按照所具有的时间特性区分，则有确定性信号和随机性信号等。
2倍内插即将原频谱2倍压缩，原40Hz处变成了20Hz，原25Hz变成了12.5Hz。
在transformer中使用了位置编码，为什么需要位置编码。因为对于transformer中的注意力机制而言，交换两个单词，并不会影响注意力的计算，也就是说这里的注意力是对单词位置不敏感的，而单词之间的位置信息往往是很重要的，因此考虑使用位置编码。
有些人是那种又菜又爱玩的，比如说我，最近想写个主题，主题动画细节也是一个非常重要的地方，但是动画算法我太懒了，想直接抄过来，jq是有算法插件的，可是这带个jq，更自由的我，选择隔壁大佬推荐的Tween.js
The Earth Engine version of the Fire Information for Resource Management System (FIRMS) dataset contains the LANCE fire detection product in rasterized form. The near real-time (NRT) active fire locations are processed by LANCE using the standard MODIS MOD14/MYD14 Fire and Thermal Anomalies product. Each active fire location represents the centroid of a 1km pixel that is flagged by the algorithm as containing one or more fires within the pixel. The data are rasterized as follows: for each FIRMS active fire point, a 1km bounding box (BB) is defined; pixels in the MODIS sinusoidal projection that intersect the FIRMS BB are identified; if multiple FIRMS BBs intersect the same pixel, the one with higher confidence is retained; in case of a tie, the brighter one is retained.
PMSM 永磁同步电动机或永磁同步伺服电机(Permanent-Magnet
来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读9分钟本文中将讨论如何建立一个有效的混合预测器，并对常见混合方式进行对比和分析。 基于树的算法在机器学习生态系统中是众所周知的，它们以主导表格的监督任务而闻名。在学习过程中，树的分裂标准只关注相关特征和有用值的范围，所以给定一组表格特征和要预测的目标，无需太多配置和特定的预处理就可以得到令人满意的结果。 但是基于树和梯度提升模型在时间序列预测领域的表现并不好，很多人更倾向于深度学习的方法。这并不奇怪，因为基于树的模型的弱点在于：在技术上无法推断出比训练
转载链接：https://blog.csdn.net/weixin_44793491/article/details/106014918
基于树的算法在机器学习生态系统中是众所周知的，它们以主导表格的监督任务而闻名。在学习过程中，树的分裂标准只关注相关特征和有用值的范围，所以给定一组表格特征和要预测的目标，无需太多配置和特定的预处理就可以得到令人满意的结果。
matplotlib 的 animation子模块的 FuncAnimation（）函数支持动画功能，可用于动态绘图。
之前发布了两个大图，一个矢量不对位(这是个明显错误)，看红圈圈里的地方，很明显让我国的国土面积少了一大片（别问我遥感底图是啥，我不会告诉你的，毕竟成果还没公开）。
VideoCrafter1: Open Diffusion Models for High-Quality Video Generation
三相工频升压变压器采用Δ- Y 连接方式，四线输出相电压为220V，线电压为380V 的纯正弦波三相电源。板上所需+15V 驱动电源采用DC-DC 降压型开关电源芯片EG1181 进行48V 降压转换。本应用中EG8030 工作在三相同步闭环稳压模式，电压反馈采用三个小变压器隔离采样。
论文: Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet
现如今很多大模型都开始支持超过4096长度的推理，例如GPT-4支持超过30k，ChatGLM2-6B也支持最长为32K的文本。但是由于显存资源的限制，这些大模型在真正在训练过程中不一定要训练这么长的文本，通常在预训练时只会设计到4k左右。
tween.js允许你以平滑的方式修改元素的属性值。你只需要告诉tween你想修改什么值，以及动画结束时它的最终值是什么，动画花费多少时间等信息，tween引擎就可以计算从开始动画点到结束动画点之间值，来产生平滑的动画效果。
该模型说白了就是可以根据用户提供的文本描述自动生成对应的图像，由 OPEN-AI 发布；
SPWM(Sinusoidal PWM)法是一种比较成熟的，目前使用较广泛的PWM法。前面提到的采样控制理论中的一个重要结论：冲量相等而形状不同的窄脉冲加在具有惯性的环节上时，其效果基本相同。SPWM法就是以该结论为理论基础，用脉冲宽度按正弦规律变化而和正弦波等效的PWM波形即SPWM波形控制逆变电路中开关器件的通断，使其输出的脉冲电压的面积与所希望输出的正弦波在相应区间内的面积相等，通过改变调制波的频率和幅值则可调节逆变电路输出电压的频率和幅值。
最近手里有个Phaser游戏工程，上面让转化为微信小游戏，由于对这块儿不了解，所以上网查了很多资料，终于让我找到了案例，在此要感谢下 作者；下面是我转载的他的文章
深度学习领域所谓的“模型”，是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解，我们以一元一次方程为例子解释：
IOS播放器对播放文件要求比较严格，对于一些异常文件兼容性不是特别好，而且IOS播放器相对封闭，无法查看源代码或者看相关日志跟踪问题，所以定位IOS播放问题可谓是费时费力。本文就两个比较常见的案例进行分析，希望对大家分析IOS播放异常问题有所帮助。
位置编码技术是一种能够让神经网络建模句子中 Token 位置信息的技术。在 Transformer 大行其道的时代，由于 Attention 结构无法建模每个 token 的位置信息，位置编码（Position embedding) 成为 Transformer 非常重要的一个组件。研究人员也提出了各种各样的位置编码方案来让网络建模位置信息，Rope 和 Alibi 是目前最被广泛采纳的两种位置编码方案。
The MODIS Surface Reflectance products provide an estimate of the surface spectral reflectance as it would be measured at ground level in the absence of atmospheric scattering or absorption. Low-level data are corrected for atmospheric gases and aerosols. MYD09GQ version 6 provides bands 1 and 2 at a 250m resolution in a daily gridded L2G product in the Sinusoidal projection, including a QC and five observation layers. This product is meant to be used in conjunction with the MOD09GA where important quality and viewing geometry information is stored.
Transformer 在 NLP 任务中取得不错的发展，许多研究将其引入到计算机视觉任务中。毫不夸张的说，Transformer 正在改变计算机视觉的格局，尤其是在识别任务方面。例如 Detection transformer 是第一个用于目标检测的、端到端的学习系统，而 vision transformer 是第一个完全基于 transformer 的图像分类架构。在本文中，一篇被 ICLR 2022 接收的匿名论文集成了视觉和检测 Transformer (Vision and Detection Transformer，ViDT) 来构建有效且高效的目标检测器。
注： 1：此为永磁同步控制系列文章之一，应大家的要求，关于永磁同步矢量控制的系列文章已经在主页置顶，大家可以直接去主页里面查阅，希望能给大家带来帮助，谢谢。 2：矢量控制的六篇文章后。弱磁、MTPA、位置控制系列讲解已经补充，也放在主页了，请大家查阅。 3: 恰饭一下，也做了一套较为详细教程放在置顶了，内含基本双闭环、MTPA、弱磁、三闭环、模糊PI等基本控制优化策略，也将滑模，MRAS等无速度控制课题整理完成，请大家查看_**
70亿参数、一经发布就开源可商用，百川智能的中英文大模型baichuan-7B，近期在圈内备受瞩目。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 一种新的集成视觉和检测 Transformer 的目标检测器 ViDT。 转自《机器之心》Transformer 在 NLP 任务中取得不错的发展，许多研究将其引入到计算机视觉任务中。毫不夸张的说，Transformer 正在改变计算机视觉的格局，尤其是在识别任务方面。例如 Detection transformer 是第一个用于目标
Transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而BERT就是从Transformer中衍生出来的预训连语言模型
GDAL提供了gdalwarp命令可以方便地让我们进行影像拼接，重投影，裁剪，格式转换等功能
#使用scipy模块 求定积分 from numpy import e,pi,inf,sqrt, sin, cos, tan,arctan from scipy.integrate import quad, dblquad, tplquad, nquad # 一重积分 def f(x): return x*x v, err = quad(f,-1,1) #第二个参数为积分下限，第三个参数为积分上限 # quad 返回一个元组，第一个元素为定积分的值，第二个为偏差 print(v,err) #积分上
我们来接着上篇文章生成艺术之递归-小白也能看的懂系列，实现递归方块动画效果，用到了缓动的知识。提到缓动，不得不提，真的是应用太广了，我们几乎可以在任何设计到动画编辑的软件上，看到缓动曲线的功能，如 Animate、AfterEffect、Godot、Unity等等都具备动画缓动效果处理的能力。
在《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取一》和《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取二》中我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理以及它们的幅频响应。此篇我们将用verilog实现基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍插值。
appendChild 放置到某元素最后 attribute 属性 addEventListener 添加侦听器 assign 赋值 alert 弹出框 append 添加 appendTo 添加到 absolute 绝对的 active 活动的，激活的，标记的一个伪类 align 对齐 alpha 透明度，半透明anchor 锚记标记是这个单词的缩写 anchor 锚记a标记是这个单词的缩写 arrow 箭头 auto 自动 appName 程序名 appCodeName 程序代号 appVersion 程序版本 appAgent 程序代理 abs 取绝对值 array 数组
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