一、Transformationspark 常用的 Transformation 算子如下表：Transformation 算子Meaning（含义）map(func)对原 RDD 中每个元素运用 func 函数，并生成新的 RDDfilter(func)对原 RDD 中每个元素使用func 函数进行过滤，并生成新的 RDDflatMap(func)与 map 类似，但是每一个输入的 item 被
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2024-06-12 14:20:09
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一、延迟计算RDD 代表的是分布式数据形态，因此，RDD 到 RDD 之间的转换，本质上是数据形态上的转换（Transformations）在 RDD 的编程模型中，一共有两种算子，Transformations 类算子和 Actions 类算子。开发者需要使用 Transformations 类算子，定义并描述数据形态的转换过程，然后调用 Actions 类算子，将计算结果收集起来、或是物化到磁
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2023-08-12 22:10:57
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# Transformer Spark: Bringing the Power of Transformers to Big Data Processing
In recent years, transformer-based models have revolutionized the field of natural language processing (NLP) with their
原创
2024-05-17 07:23:05
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最近有大佬开源了YOLOv7, 大概看了一眼， 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进行tensorrt推理。但是原作者并没有开源对应的权重，也没有开源onnx推理的脚本。本文就依托YOLOv7这个项目，将DETR导出到onnx,并教大家如何使用这个onnx进行tensorrt的部署。首先clone一下原项目：https://github.com/jinfagang/yolov7DETR 权
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2024-05-13 13:05:05
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transform属性可以实现网页元素的平移、旋转、变形、缩放。包含2D空间和3D空间的转换效果。 选择器 {
transform: 属性值;
} 未来平移和放大是特别重要的，经常会使用，旋转也会使用，变形不太常使用。transform所有的属性都不会影响到布局，而且性能会比margin定位这些位置改变要更好一些。平移如何实现对应的平移效果，例如margin，定位都可以实现对应的平移效果，但是
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2024-10-21 08:30:51
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作者：Parth Chokhra编译：ronghuaiyang导读使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。自BERT紧随Transformer诞生以来，几乎在所有与语言相关的任务中都占据着主导地位，无论是问答、情感分析、文本分类还是文本生成。与RNN和LSTM不一样的是，RNN和LSTM的梯度消失问题阻碍了长数据序列的学习，而transformer在所有这些任务上都有更好的
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2024-05-23 13:53:39
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文章目录大致思想论文地址Patch embeddingClass tokenPosition embeddingEncoderClassification mlp完整代码 大致思想Vision Transformer 用的是Encoder only类型，主要用的就是Transformer Encoder模块VIT的想法就是将Transformer应用到图像识别上去但是直接应用有个问题，NLP是单
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2023-08-02 12:36:48
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Transformation算子基本的初始化java static SparkConf conf = null;
static JavaSparkContext sc = null;
static {
conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("TestTransformation");
sc
1. 卷积神经网络简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取，最后通过全连接层将特征和分类个数进行映射。传统的网络是利用线性网络对图像进行分类，然而图像信息是二维的，一般来说，图像像素点和周围邻域像素点相关。而线性分类网络将图像强行展平成一维，不仅仅忽略了图像的空间信息，而全连接层会大大增加网络的参数为了更好把握图像像素的空间信息，提出了 CNN 卷积神经网络，利用卷积核(滤波器)对图
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2024-08-07 17:10:12
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初学Transformer1. transformer在做一个什么事情？2. transformer简单理解多个encoder和decoder的组合，每个encoder结构相同，每个decoder结构相同。这里注意，每个encoder和decoder在训练中都会改变自己的参数，也就是说，每个encoder或者decoder经过训练之后，参数都不相同。3. 具体的encoder和decoder是什么
http://www.360doc.com/content/19/0722/20/46368139_
原创
2021-11-20 16:10:29
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# JavaAgent和Transformer的使用
在Java中，JavaAgent是一个强大的工具，可以在运行时增强或修改字节码。通过使用JavaAgent，开发人员可以实现字节码的动态修改、监控程序的运行等功能。本文将介绍JavaAgent和Transformer的具体使用，并提供相关代码示例。
## 什么是JavaAgent？
JavaAgent是一个特殊的Java程序，它允许开发人
原创
2024-09-14 06:20:26
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## 使用Swin Transformer PyTorch的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Swin Transformer PyTorch。下面是整个过程的步骤摘要：
1. 安装PyTorch和Torchvision
2. 下载Swin Transformer源代码
3. 安装额外的依赖
4. 准备数据集
5. 配置训练参数
6. 训练模型
7. 测试模型性能
接下来，我将
原创
2023-11-13 04:36:04
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transform用法: 1.移动 2.旋转 3.缩放 4.倾斜 5.元素的基点 6.合写1.移动：translate一个值：transform:translate(100px)表示水平方向移动的位移，等同于translateX(100px)translateX(x):沿 X 轴位移transla
准备环境 安装依赖包 !which python ! pip install datasets transformers rouge-score nltk # 加载数据 from datasets import load_dataset, load_metric # raw_datasets = l ...
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2021-09-27 14:21:00
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文章目录前言1.mmdetection版本要求2.Swin-Transformer-Object-Detection环境要求3.详细流程3.1 anaconda3环境搭建3.2 安装mmcv3.3 安装mmdetection3.4 安装Apex3.5 简单Demo测试总结 前言本文包含mmdetection、mmcv等windows版本的安装，没接触过Swin-Transformer的读者也可根
1.0 序列化将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。1.2 反序列化反序列化从序列化的表示形式中提取数据，并直接设置对象状态，这也与可访问性规则无关。1.3 序列化的使用一个对象只要实现了Serilizable接口，这个对象就可以被序列化.java的这种序列化模式为开发者提供了很多便利，我们可以不必关系具体序列化的过程，只要这个类
题目：Training data-efficient image transformers & distillation through attention 【GiantPandaCV导语】Deit是一个全Transformer的架构，没有使用任何的卷及操作。其核心是将蒸馏方法引入VIT的训练，引入
原创
2021-12-29 10:16:50
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transformer模型解读 最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法。 在 Transformer 之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络（RNN），后者利
文本主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Transformer，实现简单的机器翻译任务。数据预处理这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两对德语→英语的句子，还有每个字的索引也是我手动硬编码上去的，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分# S: Symbol that shows starting of decoding input
# E: Symbol t
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2023-08-01 17:44:22
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