Chapter 02 CUDA Progeamming Model2.0 WHAT’S IN THIS CHAPTER?Writing a CUDA programExecuting a kernel functionOrganizing threads with grids and blocksMeasuring GPU performance你可以在很多平系统上写CUDA程序，包括嵌入式设备、
转载
2024-08-16 17:08:10
73阅读
文章目录宏观理解TransformerTransformer结构细节1.词编码（Word Embedding）2. 位置编码（Positional Encoding, 简称PE）2.1 PE中的数学原理3. 编码器（Encoder）3.1 Self-Attention层3.1.1 自注意力细节3.1.2 自注意力的矩阵计算3.1.3 多头注意力机制（Multi-Head Attention）3.
Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 编码组件部分由一堆编码器（6个 encoder）构成。解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。 所有的编码器在结构上都是相同的，但它们没有共享参数。每个解码器都可以分解成两个
Transformer 模型：概述及分类
在过去的数年里，基于 Transformer 的相关模型层出不穷。本文将对当下最流行的 Transformer 模型做一个简单全面的介绍。1.Transformers 简介Transformers 是一类具有某些特征架构的深度学习模型。 2017 年，Google 研究人员在著名论文《Attention is All you Need》及
转载
2024-01-21 05:36:57
336阅读
c语言的模块编程是什么意思难道每个函数不就是一个模块吗？？？函数就是一个模块。 模块编程指的就是用函数实现各个功能，然后在主函数中调用各个功能模块(函数)，这样在维护或升级程序时就可以只关注某个模块。 回答完毕，希望喜欢。标准 C 库: Standard C I/O Standard C String & Character Standard C Math Standard C Time
基于Transformer的目标检测方法（一）引言（二）概述（三）发展轴预览（四）CNN-backbone系列4.1 DETR与CNN-based的区别DETR的网络结构DETR的评价4.2 Deformable DETR4.2.0 Deformable DETR对DETR的问题分析与改进思路4.2.1 Deformable DETR的注意力机制4.2.2 Deformable DETR的多尺度
转载
2023-05-18 14:33:05
473阅读
# 探索 Transform 架构：技术原理与应用场景
Transform 架构近年来在各种复杂系统中越来越受到关注。它通过灵活的转换机制，帮助开发者在不同上下文中高效地处理和传递数据。Transform 架构的核心在于其结构化和解耦能力，使各个组件间的交互变得更加高效。
> Transform 架构旨在通过解耦的方式提升系统的可扩展性与灵活性。其成功实现需要一定的技术知识和经验。同时，在满足
GAN简介及原理分析生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model，下文简写G）和判别模型（Discriminative Model，下文简写D）的互相博弈学习产生相当好的输出。判别模型（D）的任务就是判断一个实
VIT视觉tansformer（一） transform介绍博主近期受到2021顶刊CVPR、ICCV等有关transformer的启发，考虑结合到自课题组的相关工作于是开始学习一下这个新的网络。 本总结参考知乎大佬深度眸，本系列通过介绍transformer的基本结构，结合VIT的相关成果如vision transformer和detr进行分析，目的在于快速初步入门。1.摘要 transform
转载
2024-02-18 20:41:33
83阅读
# 实现"transform架构"的步骤和代码示例
## 简介
"transform架构"是一种常用的软件架构模式，它通过将数据从一个格式转换为另一个格式，以实现数据的处理和传递。在本文中，我将向你介绍实现"transform架构"的步骤，并提供相应的代码示例，帮助你理解和应用这一架构模式。
## 步骤
下表展示了实现"transform架构"的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-08-02 11:00:12
189阅读
简单介绍了CSS3中的新属性transform与transition背后的数学原理，主要涉及2D矩阵变换和贝塞尔插值
(很多同学看到大段的数学公式就会发昏，我以人格担保，这里面的数学公式简单的不能再简单了......)transform的原理是计算机图形学中的2D矩阵变换，在开始之前，首先来复习下一个简单的线性代数知识：矩阵与向量乘法。太复的用不到，只需
转载
2024-01-17 14:15:15
116阅读
MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
转载
2024-07-04 20:23:00
113阅读
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
转载
2024-01-22 12:50:05
121阅读
title: 【CUDA 基础】4.1 内存模型概述
categories:
- CUDA
- Freshman
tags:
- CUDA内存模型
- CUDA内存层次结构
- 寄存器
- 共享内存
- 本地内存
- 常量内存
- 纹理内存
- 全局内存
toc: true
date: 2018-04-28 22:28:08Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述，主要讲解CUDA
数据处理分类篇作者 | WenasWei 一 数据发展 大数据是这个时代最热的话题，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其实数据一直都在，只不过是记录数据的方式在变化。自古至今，可以简单分为四个阶段: 书籍载体阶段、计算机存储阶段、互联网阶段
1 简介在学习B站发布的《动手学深度学习》PyTorch版本教学视频中发现在操作使用PyTorch方面有许多地方看不懂，往往只是“动手”了，没有动脑。所以打算趁着寒假的时间好好恶补、整理一下PyTorch的操作，以便跟上课程。2 Transforms主要用于变换图形import cv2
import torch
from torchvision import transforms
from PIL
转载
2023-11-15 15:44:42
162阅读
1.背景介绍深度学习模型优化：模型压缩与存储深度学习已经成为人工智能领域的核心技术，其中模型优化是一个至关重要的方面。随着深度学习模型的复杂性和规模的增加，存储和计算的需求也随之增加。因此，模型压缩和存储优化变得至关重要。本文将介绍深度学习模型优化的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式，以及一些实例和未来发展趋势。1.1 深度学习模型优化的重要性深度学习模型优化的主要目标是减少模型的大小
大模型的模型概括当前大规模语言模型的能力在于给定一个基于自身需求的prompt就可以生成符合需求的结果。形式可以表达为：
prompt⇝completion 从数学角都即学习一个分布： 分词分词是一个非常古老的课题，其目的是将任意字符串转换为标记序列基于空格的分词对中文德语等很难生效，因此这里讨论了一些对于好的分词的标准：首先我们不希望有太多的标记（极端情况：字符或字节），否则序列会变
Struts 框架是对 MVC 模型的一种实现，它也是对观察者 模式的一种应用。Struts 由一些用 servlet 编写的类组成，这些 类实现了 MVC 的主要功能，并且提供了一套可重用的组件， 它还定义了一组概念、方法的抽象；我们可以在实现时调用 已有组件的方法，并且可以实现抽象的接口；Struts 还把复杂 的 MVC 运行机制进行了封装，使我们只要把这些类安装在 web 容器上后，进行很
转载
2024-09-18 15:11:04
108阅读
DL之Attention：基于中英文平行语料库和TF NMT工具利用的 ED-Attention模型(神经网络翻译模型(LSTM/Attention))实现将英文翻译为中文设计和训练过程之详细攻略目录基于中英文平行语料库和TF NMT工具利用的 ED-Attention模型(神经网络翻译模型(LSTM/Attention))实现将英文翻译为中文设计和训练过程之详细攻略设计思路：准备数据集→训练模型
