【Transformer 】 Hugging Face手册 (01/10)
入 Hugging Face 社区，在模型、数据集和空间上进行协作，通过加速推理获得更快的示例。 二、变形金刚 适用于 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 的先进机器学习。 Transformers 提供 API 和工具，可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和碳足迹，并节省从头开始训练模型所需的时间和资源。这些模型支持不同模式的常见任务，例如： ...
CSS transition（过渡效果）详解并附带示例
CSS过渡效果（CSS transitions）是一种在元素属性值发生变化时，通过指定过渡效果来实现平滑的动画效果的方法。通过定义起始状态和结束状态之间的过渡属性，可以使元素的变化更加流畅和可视化。 过渡效果的基本语法如下： transition: property duration timing-function delay; property：指定要过渡的属性，可以是单个属性或多个属性的组合。dura...
可视化学习：CSS transform与仿射变换
引言在几年前，我就在一些博客中看到关于CSS中transform的分析，讲到它与线性代数中矩阵的关系，但当时由于使用transform比较少，再加上我毕竟是个数学学渣，对数学有点畏难心理，就有点看不下去，所以只是随便扫了两眼，就没有再继续了解了。现在在学习可视化，又遇到了这个点，又说到这是可视化的基础知识，既然这样，那看来还是逃不过去，那就再多了解一点吧。transform的作用使用过transfor...
【Seata源码学习 】 扫描@GlobalTransaction注解 篇一
=io.seata.spring.boot.autoconfigure.SeataAutoConfiguration 此配置类将会往应用上下文中注册四个组件 从名字就知道，此组件负责扫描@GlobalTransaction 此类的继承关系如下图所示 2. @GlobalTransaction注解扫描 父类 AbstractAutoProxyCreator 实现了 SmartInstantiationAwar...
100GPTS计划-AI翻译TransLingoPro
地址 https://poe.com/TransLingoPro https://chat.openai.com/g/g-CfT8Otig6-translingo-pro 测试 输入: 我想吃中国菜。 预期翻译: I want to eat Chinese food. 输入: 请告诉我最近的医院在哪里。 预期翻译: Please tell me where the nearest hospital is....
TransXNet实战：使用 TransXNet实现图像分类任务（二）
ss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： TransXNet实战：使用TransXNet实现图像分类任务（一） 前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解，模型的介绍和实验效果等内容。接下来，这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分 完成...
Transformer 模型设计的灵感
Transformer 模型的设计确实是通过深刻理解序列处理和注意力机制的基础上，结合了并行计算的优势，取得了显著的性能提升。以下是一些关于 Transformer 模型设计灵感的要点： 对序列处理的重新思考： 传统的序列到序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），存在着难以并行化和难以捕捉长距离依赖的问题。Transformer 在设计时摒弃了这些传统的结构，采用了全新的思路，使得模...
亚马逊云AI大语言模型应用下的创新Amazon Transcribe的使用
Transcribe简介 语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年，直到2009年，Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中，语音识别才取得了巨大突破。 Amazon Transcribe 是一项自动语音识别 (...
RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023
2023 腾讯优图/浙大/北大提出：重新思考高效神经模型的移动模块 重新思考了 MobileNetv2 中高效的倒残差模块 Inverted Residual Block 和 ViT 中的有效 Transformer 的本质统一，归纳抽象了 MetaMobile Block 的一般概念。受这种现象的启发，作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代...
【Seata源码学习 】 扫描@GlobalTransaction注解 篇一
=io.seata.spring.boot.autoconfigure.SeataAutoConfiguration 此配置类将会往应用上下文中注册四个组件 从名字就知道，此组件负责扫描@GlobalTransaction 此类的继承关系如下图所示 2. @GlobalTransaction注解扫描 父类 AbstractAutoProxyCreator 实现了 SmartInstantiationAwar...