内容摘要默认虚拟主机Nginx用户认证Nginx域名重定向Nginx访问日志Nginx日志切割静态文件不记录日志和过期时间Nginx防盗链Nginx访问控制Nginx解析php相关配置Nginx代理一、Nginx默认虚拟主机默认虚拟主机一般是配置文件中的第一个虚拟主机。也可以通过在虚拟主机配置文件中设置default_server，指定为默认虚拟主机。默认配置文件中只有一个虚拟主机，所以默认的虚拟
作者：Nikita Kitaev, Łukasz Kaiser编译：ronghuaiyang理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下，上下文窗口（在翻译过程中需要考虑
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2022-10-19 15:08:19
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来自Google AI的最新的进展。理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，...
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2020-01-30 10:29:46
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12.17 Nginx负载均衡 12.18 ssl原理 12.19 生成ssl密钥对 12.20 Nginx配置ssl 12.21 php-fpm的pool 12.22 php-fpm慢执行日志 12.23 open_basedir 12.24 php-fpm进程管理 12.25扩展
12.17 Nginx负载均衡
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# 解密 Reformer：高效变换器模型
在深度学习界，变换器（Transformer）已成为自然语言处理（NLP）领域的基础架构。然而，随着模型规模的不断增大，传统的变换器在计算和内存效率方面面临挑战。为了应对这一问题，清华大学的研究团队提出了 Reformer 模型。本文将介绍 Reformer 的核心思想，并提供一份 PyTorch 实现的代码示例。
## Reformer 的核心思想
原创
2024-09-14 04:30:59
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文章目录1. 局部敏感哈希2. 可逆层3. Chunk Transformer无法处理比较长的序列数据（通常是500左右的长度），而且十分消耗GPU资源。 Reformer可以处理的序列长度可以高达64k，GPU资源消耗也降低了很多。 Reformer的重点部分在于： Locality sensitive hash attention（局部敏感哈希注意力）：空间换时间Reversible la
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2024-01-21 05:30:31
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Reformer之前已经提过几次，这次带大家更加深入的了解一下这个方法的思想及背后的动机。自从最初的"Attention is All You Need"论文在NLP社区掀起了Transformer热潮，似乎我们一直在不懈...
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2020-04-30 14:07:05
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作者：Alireza Dirafzoon 编译：ronghuaiyang
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2022-08-16 11:21:00
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探索Reformer-PyTorch：高效的Transformer模型实现项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reformer-pytorch在自然语言处理领域，是一个值得深入研究的项目。它是由lucidrains贡献的一个PyTorch实现，旨在提供一种内存和计算效率都更高的Transformer模型。通过创新的技术和优化，Reformer-PyTorc
PPT 视频第一型完美主义者（The Reformer）：完美者、改进型、捍卫原则型、秩序大使 第二型助人者（The Helper）：成就他人者
原创
2023-07-28 21:37:24
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Reformer 如何在不到 8GB 的内存上训练 50 万个词元Kitaev、Kaiser 等人于 20202 年引入的 Reformer 模型 是迄今为止长序列建模领域内存效率最高的 transformer 模型之一。最近，人们对长序列建模的兴趣激增，仅今年一年，就涌现出了大量的工作，如 Beltagy 等人的工作 (2020) 、Roy 等人的工作 (2020) 、Tay 等人的工作 以及
变革家（Reformer)，专注创业项目分析，帮股权投资者把好第一关！ 拆解学院，是变革家的一个王牌课程
原创
2023-07-17 17:37:29
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前言 去model化是一种框架设计上的做法，其中的model并不是指架构中的model层，套用Casa大神博客中的就是： model化就是使用数据对象，去model化就是不使用数据对象。 常见的去model化做法是使用字典保存数据信息，然后提供一个reformer负责将这些字典数据转换成View
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2016-07-29 08:43:00
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让人人网（renren.com）用起来舒服一点，所以有了人人网改造器 Chrome插件图文介绍本扩展基于Firefox的Greasemonkey脚本，应朋友要求移植到Chrome上。如果无法安装/点了安装没反应，很可能你被墙了。懂技术的FQ，不懂技术的可以试试这个：http://xiaonei-reformer.googlecode.com/files/xiaonei_re
留个笔记自用REFORMER: THE EFFICIENT TRANSFORMER做什么点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。 点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等，不一一列举。 一般的3D点云都是使用深度传感器扫描得到的
前序： Google AI最新出品的论文Reformer 在ICLR 2020会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希(LSH)；一个是可逆残差网络代替标准残差网络。本文主要介绍变革的第二部分，可逆残差网络。先从神经网络的反向传播讲起，然后是标准残差网络，最后自然过渡到可逆残差网络。读完本文相信你会对神经网络的架构发展有一个非常清晰的认识。一、背景介
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2023-12-19 17:12:31
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前序： Google AI最新出品的论文Reformer 在ICLR 2020会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希(LSH)；一个是可逆残差网络代替标准残差网络。本文主要介绍变革的第二部分，可逆残差网络。先从神经网络的反向传播讲起，然后是标准残差网络，最后自然过渡到可逆残差网络。读完本文相信你会对神经网络的架构发展有一个非常清晰的认识。一、背景介
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2023-12-14 09:54:46
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前序： Google AI最新出品的论文Reformer 在ICLR 2020会议上获得高分，论文中对当前暴热的Transformer做两点革新：一个是局部敏感哈希(LSH)；一个是可逆残差网络代替标准残差网络。本文主要介绍变革的第二部分，可逆残差网络。先从神经网络的反向传播讲起，然后是标准残差网络，最后自然过渡到可逆残差网络。读完本文相信你会对神经网络的架构发展有一个非常清晰的认识。一、背景介
原创
2021-03-28 22:18:43
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