# 项目方案：使用Transformer进行Java代码转换
## 简介
在Java开发过程中，我们经常需要对代码进行转换，例如重构、优化和生成等操作。Transformer是Java编程语言中的一个工具类，它提供了一种简单而强大的方式来对Java代码进行转换。本项目方案将介绍如何使用Transformer来进行Java代码转换，并提供代码示例和流程图。
## 目标
本项目方案的目标是使用
原创
2023-09-30 08:44:15
170阅读
transient: java有个特点就是序列化，简单地来说就是可以将这个类存储在物理空间（当然还是以文件的形式存在），那么当你从本地还原这个文件时，你可以将它转换为它本身。这可以极大地方便网络上的一些操作，但同时，因为涉及到安全问题，所以并不希望把类里面所有的东西都能存储（因为那样，别人可以通过序列化知道类里面的内容），那么我们就可以用上transient这个关键字，它的意思是临时
转载
2023-07-28 14:46:31
45阅读
前言
本文提出了一种新的预训练模型架构（iTPN ），该架构由多个金字塔形的Transformer层组成。每个层都包含多个子层，其中一些是普通的self-attention和feed-forward层，而另一些则是新的pyramid层。Pyramid层是一种新的层类型，它被设计为对输入进行多粒度的表示学习。此外，iTPN 还使用了一些其他的技巧，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
iTPN
Transformer在近几年的热度一直居高不下，之前也简单了解了一下该网络架构，但是它的源码一直没有深度了解，所以对它也始终是一知半解的，毕竟Talk is cheap, show me your code。恰好这几天有时间），找到了之前收藏的一篇还不错的英文博客，打算将其翻译下来，一方面倒逼自己再对其进行深度的理解，另一方面希望本文以及原
转载
2023-11-22 08:36:38
181阅读
# 使用PyTorch实现Transformer模型的详细教程
在这个教程中，我们将学习如何使用PyTorch框架实现Transformer模型。Transformer是一种为序列到序列任务而设计的模型，特别适合自然语言处理（NLP）领域。下面，我们将以步骤的方式指导你如何完成这一任务。
## 流程概要
为了简化整个实现过程，我们将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
文章名：《Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenarios》组织机构：字节跳动论文地址：Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Real
转载
2024-01-13 08:17:15
157阅读
文章目录1、摘要2、vit简介3、tensorrt加速3.1、pytorch2onnx3.2、python -tensorrt加速3.3、cpp-tensorrt加速4、总结 1、摘要本次学习内容主要学习了vision transformer的网络结构，并在cpp和python中实现了后处理代码(其实没啥后处理的，取最大值即可)，同时加强了对transformer原理的理解，主要是为了学习det
建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取# 三大件
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
path = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data.txt'
pdData = pd.read_csv(path, header=None, name
转载
2024-07-08 21:39:10
0阅读
Transformer、MLP、CNN、RNN的区别在于特征的交互方式不一样~自从Transformer以及BETR出来以后，便开始在NLP领域一统江湖。随着这几年的发展，在各种视觉基准数据集上，Vision Transformer已经逐步替代掉了以往的CNN结构，并且整体架构更加简单。近期，基于Transformer的多模态大模型以及AIGC生成方向等方向也成为了业界和学界的研究热点，同时大模
原创
2023-08-29 11:37:53
175阅读
一、为什么Transformer需要对输入进行位置编码因为Transformer的输入并没有内涵位置信息，同样的词在不同位置，或者同一个序列以不同顺序输入，对应的词间都会得到相同的注意力权重和输出，但是在NLP领域，词的顺序会极大地影响句子的含义。句子1：小明喜欢上了小红句子2：小红喜欢上了小明对于这两个句子，分词、embedding处理后得到的词向量是相同的，都是“小红”、“小明”、“喜欢”、“
转载
2024-01-17 09:40:32
101阅读
# 用 PyTorch CNN 替换 Swin Transformer
在深度学习领域，图像处理和计算机视觉是非常活跃的研究方向。近年来，Transformer 架构在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，并逐渐被应用于计算机视觉任务中。其中，Swin Transformer 是一种新兴的视觉Transformer架构，因其良好的计算效率和优越的性能备受关注。然而，卷积神经网络（CNN）作
学习了深度学习将近一年，年初的时候便开始了transformer的学习，然而当时刚起步对于transformer一知半解，学习的是第一版《动手学深度学习》。现如今大半年已过，《动手学深度学习》也在不断更新，内容变得更加丰富充实，回过头来一次又一次的再学习transformer，每次学习都有新的收获，对于李沐老师再B站录的视频更是好评，甚至老师推出了transformer论文详解的视频，将此次重新学
转载
2024-08-03 19:03:50
46阅读
# 使用Transformer包进行Python翻译
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Transformer包进行Python翻译。Transformer是一个强大的Python库，它可以帮助我们实现文本翻译的任务。我将向你展示整个实现过程的步骤，并为每个步骤提供相应的代码和注释。
## 步骤概览
以下是使用Transformer包进行Python翻译的步骤概览：
| 步骤 |
原创
2023-08-02 13:06:06
362阅读
Transformer库简介是一个开源库，其提供所有的预测训练模型，都是基于transformer模型结构的。Transformer库我们可以使用 Transformers 库提供的 API 轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始训练模型的时间。这些模型可用于不同模态的任务，文本：文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。图像：图像分类
转载
2024-05-16 03:58:39
137阅读
纯Transformer的变化检测 前言一、ChangeFormer提取特征的Transformer Block下采样Downsampling Block提取特征Transformer Block融合位置编码的MLP模块 特征图差异计算Difference Module MLP Decoder差异特征融合 残差块设计总结 前言上次介绍过BIT，是一种基于Transfo
基于 Transformer《Attention Is All You Need》构建的模型（比如 Bert ），在多个自然语言处理任务上都取得了革命性的效果，目前已取代 RNN 成为默认选项，可见 Transformer 的厉害之处。结合 Harvard 的代码《Annotated Transformer》分享一下这个 encoder-decoder 与 attention 机制结合的方法。代码
转载
2024-08-16 22:34:24
86阅读
论文：https://arxiv.org/abs/2106.13797
本文是南京大学&港大&南理工&商汤团队针对PVT的升级，针对PVT存在的不足提出了三点改进(1)采用卷积提取局部连续特征；(2)带zero-padding 的重叠块嵌入提取位置信息编码；(3)带均值池化、线性复杂度的注意力层。受益于上述三点改进措施，所得PVTv2取得了显著优于PVTv
很多人都研究过GL的Animation编辑器，但是对其XML数据文件中Sprite的m00 m01 m02 m10 m11 m12我想并不是每个人都能弄的明白，其实他们是Java的图像变换类AffineTransform的6个参数。AffineTransform是J2SE中非常重要的专门处理2D图像仿射变换的类，尤其在游戏工具编写中经常会用到。该类的构造函数有6个参数m00 m10 m01 m11
转载
2024-08-28 10:21:20
55阅读
以下内容主要是本人对transformer模型的学习总结和知识梳理，以便更清晰的理解该模型。 transformer是google于2017年提出的模型架构，本文先给出模型的整体架构，然后按数据流的输入顺序解读每一个模块。模型架构Transformer相比于RNN，最大的优点是输入序列可并行训练，大大缩短训练周期。 EmbeddingTransformer的Embedding由两部分组成，分
转载
2023-12-18 23:19:27
204阅读
前言 没有我想象中的难，毕竟站在前人的肩膀上，但还是遇到许多小困难，甚至一度想放弃 用时：两整天（白天） 目的：训练一个transformer模型，输入[1,2,3,4]，能预测出[5,6,7,8] 最终效果：transformer model各层及维度符合预期，能train，predict还有一点 ...
转载
2021-10-29 23:49:00
3587阅读
2评论
