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
# 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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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
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
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。
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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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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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.
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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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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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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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：
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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CPU执行指令的方式就是一个接着另一个地执行。CPU中有许多能够加速串行计算的技术。高速缓存、无次序执行、超标量技术、分支预测……均为抽取指令的技术或一系列指令的串行级并行机制。CPU对片上高速缓存的设计与容量的依赖也非常大。如果程序大小与CPU高速缓存容量不匹配，那么该程序在CPU上的运行速度将会很慢。CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍
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2024-06-18 12:17:05
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背景最近发现一个很有趣的GitHub项目SadTalker，它能够将一张图片跟一段音频合成一段视频，看起来毫无违和感，如果不仔细看，甚至很难辨别真假，预计未来某一天，一大波网红即将失业。虽然这个项目目前的主要研究方向还是基于cuda的脸部训练，生成动态的视频，但如果能够接入语音服务，利用ChatGPT实时生成对话prompt，配合这个项目实时渲染动态视频，那么一个灵动的对话机器人就产生了。想想这两
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2024-08-09 17:49:45
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更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
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2024-03-08 09:16:37
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HierarchyViewerThread dumpandroid手机端GPU过度绘制GPU呈现模式分析显示GPU视图更新严格模式电量分析工具WakeLock DectorBattery History Tool内存分析工具MAT\GIMPLeakCanaryWrap Shelladb常用命令LintTrepn Profiler数据采集firebaseBlockCanaryLeakCanary呈现
三、c++版本部署，编写dockfile1、部署服务端1.1、目录1.2、dockerfileFROM registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.9.0-cuda10.1-cudnn7-devel
COPY . /deploy
WORKDIR /deploy
# Install requirements
RUN pip config set g
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2024-10-25 22:35:17
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GLFW首先，新建一个.cpp文件，然后把下面的代码粘贴到该文件的最前面：//#include <glad/glad.h>
//#include <GLFW/glfw3.h>
#include "glad.h"
#include <glfw3.h>请确认是在包含GLFW的头文件之前包含了GLAD的头文件。GLAD的头文件包含了正确的OpenGL头文件（例如GL/
