在移动端做动画，对性能要求较高而通常的改变margin属性是性能极低的，即使使用绝对定位改变top,left这些属性性能也很差因此应该使用transform来进行动画效果，如transform:translateX(100px)原理：首先，浏览器绘制 DOM 的过程是这样子的：获取 DOM 并将其分割为多个层（layer）将每个层独立地绘制进位图（bitmap）中将层作为纹理（texture）上传
注：shift+prt sc sys rq 组合键 截取屏幕部分NVIDIA driver install:1：NVIDIA官网下你机器所支持硬件的驱动 ： lspci | grep VGA2.搜索对应型号的NVIDIA驱动 下载：3.卸载原有驱动 a：sudo apt-get remove --purge nvidia* (针对deb文件) &nbs
导师配了一个台式机，便着手配置PyTorch环境。根据台式机的显卡驱动(472.12)、CUDA、cuDNN版本安装好PyTorch之后，调用torch.cuda.is_available()函数，可以发现PyTorch-GPU版本已经安装成功。import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
# 1.
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2024-02-07 17:50:07
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之前的文章介绍了如何在C#中调用1.1版本的OpenGL函数，但是光有OpenGL函数还不能绘制图形，就像一个画家，他即使拥有绘画的技巧，还有画笔和颜料，如果没有画布，他也没有地方画画。有了画布，画家还需要画板把画布支起来才能画。OpenGL渲染环境就类似于画布和画板，只有创建了渲染环境，使用OpenGL函数才会起作用。它不是OpenGL的一部分，而是隶属于操作系统，所以不同的操作系统，创建Ope
安装 进入 TensorRT 下载页 选择自己的版本下载，需注册登录和一些信息收集。 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz，可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本。也可以准备 NVIDIA Docker 拉取对应版本的 nvidia/cuda 镜像，再 ADD TensorRT 即可
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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本人使用的是linux平台，按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译，之后可尝试用VOC2007的数据集测试一下。下载好的darknet程序包如下图所示： 注：上图摘自一篇博客上的， 那么现在有了大佬给我们提供的强大工具，我们下一步该如何用起来呢？ 第一部分：制作自己的数据集
使用ipcRenderer渲染时 const electron = require(‘electron’);报错如下解决办法： 在addWindow = new BrowserWindow({
......
webPreferences: { //在这里添加
nodeIntegration: false, //
简介众所周知，transformer 架构是自然语言处理 (NLP) 领域的一项突破。它克服了 seq-to-seq 模型（如 RNN 等）无法捕获文本中的长期依赖性的局限性。事实证明，transformer 架构是 BERT、GPT 和 T5 及其变体等革命性架构的基石。正如许多人所说，NLP 正处于黄金时代，可以说 transformer 模型是一切的起点。
Transformer是什么呢？Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成
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2024-03-31 07:36:17
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翻译来自百分点认知智能实验室 易显维 桂安春本文翻译自The NLP Cookbook: Modern Recipes for Transformer based Deep Learning Architectureshttps://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10640.pdfarxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.
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2024-08-21 11:20:55
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一年前，谷歌大脑推出了视觉Transformer，Transformer从NLP跨界到了CV，现在这项研究走得更远了。有20亿参数和30亿张图像加持，谷歌大脑近日又推出了视觉Transformer进阶版ViT-G/14,准确率提升至90.45%！近日，谷歌大脑团队公布了Vision Transformer（ViT）进阶版ViT-G/14，参数高达20亿的CV模型，经过30亿张图片的训练，刷新了Im
参考博文图解Swin TransformerSwin-Transformer网络结构详解【机器学习】详解 Swin Transformer (SwinT)论文下载（二）代码的下载与配置2.1、需要的安装包官方源码下载学习的话，请下载Image Classification的代码，配置相对简单，其他的配置会很麻烦。如下图所示：Install ： pytorch安装：感觉pytorch > 1.
前言Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据。Spark对Python语言的支持，重点体现在Python第三方库：PySparkPySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。Python开发者可以使
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2024-09-24 16:54:09
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逐行注释，逐行解析。本地配备gpu环境可直接运行。相比cpu版本没有任何删减，增加的几行代码已做标识。 code from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformerimport numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import math
impo
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2024-05-10 07:05:09
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在这一篇文章中，我们将探索如何使用 Transformers 调用本地 Ollama。这个过程不仅涉及环境的准备和配置的设置，还结合了多语言代码的集成与实战应用。无论你是初学者还是有经验的开发者，相信在这个过程中都能受益良多。
## 环境准备
首先，我们需要确保环境的兼容性，以便顺利运行 Ollama 和 Transformers。以下是不同平台的安装命令，你可以根据自己的平台选择适合的命令：
# 在PyTorch中调用Transformers进行文本分类
近年来， Transformers 在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。结合 PyTorch 的简单易用性与 Transformers 的强大功能，我们能够构建出强大的文本分类模型。本文将通过一个具体的示例，展示如何使用 PyTorch 结合 Hugging Face 的 Transformers 库实现文本分类任务。
原创
2024-10-01 10:05:36
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本系列文章根据Intel开源GPU加速技术整理而得。前言在深度学习大行其道的今天，很少有人再关注底层GPU加速的实现。也许是因为实现起来太复杂，但更多的应该是无法快速编程，实现几亿个求解参数的快速实现，而用python接口只需要几行代码。不可否认的是，在一些场合，如果想实现GPU的加速，比如图像增强，图像去噪等，那么就必须要DIY一个加速代码。如果不具备这些知识，将很影响效率。或者说，你想写一个自
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2024-05-23 20:16:13
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一、出现Segmentation Fault1. 文件打开失败却使用了fclose()；fclose找不到指针fp。 解决方法：当打开文件成功，即成功获得文件句柄后，再进行关闭句柄操作。 2. 文件正在写操作，异常断电、程序异常中断，导致文件损坏，在重新上电或者程序重新启动后，以只读方式“r”打开该文件并读取时，系统找不到该文件，报错：Segment fault 解决
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2024-05-24 14:16:00
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ububntu下cuda安装出现段错误以及nvcc无法找到最新安装的cuda解决方法前言一、背景二、cuda安装时出现段错误（核心已转储）解决办法。1.在终端使用查看栈限制2.cuda安装命令第二部错误：Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决办法3、nvcc -Vcuda版本不对应解决方
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2024-09-27 10:20:41
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