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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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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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
前言Transformer介绍Transformer for CVTransformer类网络部署参考资料前言浅谈 Transformer 原理以及基本应用以及模型优化的一些思考。Transformer介绍Transformer 最早出自Google 2017年发布的论文：Attention is all you need。Transformer 结构提出在于完全摈弃了传统的循环的"encoder
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2024-01-29 02:48:02
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毕业工作五年了，一直没有换工作，乐此不疲地做Flex+Java的企业级软件开发。最近工作内容一直重复以前的东西，心情有些低落；经常和同学聊聊天，也去其他公司了解了一下情况，发现自己对分布式系统开发更感兴趣，比如LAMP框架下的Hadoop开发，开发并部署程序到上千个节点上运行，那是多么有挑战性的工作呀。所以决心重新开始另一条职业之旅，向分布式，高性能和RIA的结合进发。以此为志，自勉之。
原创
2010-01-31 20:16:08
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Transformer Model 性质: 1. Transformer是Seq2Seq类模型. 2. ran
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2021-02-17 17:55:00
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r家族近期炙手可热，不仅霸占了NLP领域的江山，在CV领域也有踢馆CNN的趋势 。那么它有那么牛吗？牛啊牛？在弱人工智能时代，没有永远的神，tra
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2021-07-25 14:35:36
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/80986272http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/54675834超参数VariablesvalueNNN6dmodeld_{model}dmodel512dffd_{ff}dff2048hhh8dkd_kdk64dvd_vdv64Pdro
原创
2021-08-04 10:27:04
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Transformer 在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾： CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。 RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。 为了整合CNN和RNN
原创
2021-08-06 09:59:59
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2019-10-09 19:54:42 问题描述：谈谈对Transformer的理解。 问题求解： Transformer 整体架构 Transformer 是典型的Seq2Seq架构的模型，其核心的骨架依然是encoder-decoder两个模块，和传统的S2S问题不同的地方在于Transform
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2019-10-09 19:55:00
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标准 MLM 预训练目标的一个限制是，在每个训练步骤中，仅更新 mask token 的表示，而其他输入 token 则不更新。成功
原创
2024-04-11 15:00:00
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二叉树的抽象数据结构
原创
2021-08-08 16:44:13
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文章目录transformer模型结构位置编码(position encoding)多头注意力(multi-head attention)编码器(Encoder)解码器(Decoder)Transformer应用与其他transformer模型结构transformer和一般的seq2seq模型一样，都是由编码器encoder和解码器decoder两部分组成。在结构上transformer完全抛弃
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2023-08-06 12:45:45
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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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随着transformer模型在各个领域大杀四方，包括我常接触的检测，追踪，语音识别等各种领域都取得了远超先辈的成就，因此，开始有越来越多的厂商讨论如何将transformer模型部署起来，但是我们都知道，由于transformer中有大量的matmul等操作，致使其计算量远超普通的cnn网络，给部署带来困难（这部分后面再说）。 综上考虑，我们大致介绍一下部署方面的点Transformer模型部署
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2023-11-30 12:02:36
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The Illustrated Transformer Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments)Translations: Chinese (S ...
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2021-09-07 15:38:00
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好像是qi 服从（0，1）正态分布，q * k 服从 （0，d）正态分布，除以根号d，就保证得到的乘积仍然满足N（0，1）
原创
2021-08-04 09:58:29
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Transformer：Pytorch版本的源码解析Transformer源码详解（Pytorch版本）史上最小白之Transformer详解Transformer详解（看不懂你来骂我
原创
2023-01-25 20:48:11
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Transformer是基于自注意力机制（Self-Attention）的模型，自注意力机制的一个特点是它对输入序列中的所有单词同时进行处理
原创
2024-06-20 14:49:54
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