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from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from matplotlib import pyplot as mp
5分钟理解transformer模型位置编码
Bert模型是自然语言处理方面程碑式的进步，核心是transformer层, 而transformer是自注意力编码器，循环网络天生的文字顺序信息在自注意力编码器中没有了，而语言往往是顺序不同意思相差很大。所以transformer的作者设计了一个位置编码方式，为每个不同位置的token ...
【自然语言处理】补充：词项权重计算及向量空间模型
除词项频率tf外，我们还想利用词项在整个文档集中的频率进行权重和评分计算。
Transformer在哪⾥做了权重共享？
在机器翻译任务中，源语⾔和⽬标语⾔虽然不同，但它们可以共⽤⼀个⼤型的词表，尤其是考虑到⼀些词汇如数字、标点符号等在多种语⾔中是通⽤的。在Transformer中，位置编码通常是通过学习的固定向量来实现的，这些向量与输⼊的词嵌⼊相加以表⽰单词在序列中的位置信息。在编码器和解码器中，可以共享相同的位置编码矩阵，这样不同位置的输⼊在不同层之间可以有相同的表⽰。这意味着在⽣成词汇的概率分布时，使⽤的嵌⼊矩阵和线性层是相同的。在解码器的⾃注意⼒层中，可能会采⽤权重共享策略，即使⽤相同的查询、键和值的权重矩阵。
【人工智能之大模型】Transformer是否需要位置编码？为什么
【人工智能之大模型】Transformer是否需要位置编码？为什么
TF-IDF解析及在计算广告中的应用
TF-IDF解析： TF-IDF是一种常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一词项对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。词项的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于
文本相似性计算之编辑距离详解
文本相似性计算之编辑距离详解 概述: 编辑距离(Edit Distance)：是一个度量两个字符序列之间差异的字符串度量标准，两个单词之间的编辑距离是将一个单词转换为另一个单词所需的单字符编辑（插入、删除或替换）的最小数量。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。 编辑距离是1965年由苏联数学家Vladimir Levenshtein发明的。Levenshtein Distance也被称为编辑距离（Edit Distance）。 一、Levenshtein.distance(str1, str2);
位置编码（Positional Encoding）：为序列注入位置信息的方法详解
本文介绍了Transformer模型中的关键组件——位置编码(Positional Encoding)。由于Transformer的自注意力机制本身不具备处理序列顺序的能力，需要通过位置编码显式注入位置信息。文章详细讲解了两类主流位置编码方法：1）基于正弦/余弦函数的固定编码，通过不同频率的波形组合实现位置表示，具有泛化性强、能处理任意长度序列的优势；2）可学习的位置嵌入，通过训练得到位置表示，虽然实现简单但泛化能力有限。文中还提供了基于PyTorch的正弦位置编码实现代码，展示了如何将位置信息与词嵌入相加
位置编码：保持序列信息
引言 位置编码（Positional Encoding）是深度学习领域中一个重要的概念，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域得到了广泛应用。随着深度学习技术的发展，位置编码的作用显得尤为重要，因为它能够帮助我们模型更好地理解和保持序列信息，从而提升模型的性能和准确度。 在这篇文章中，我们将深入探讨位置编码的概念、原理、技术、应用
视觉Transformer中的位置编码：相对位置vs绝对位置，谁是真正的王者？
在某些情况下，你可能需要设计自定义的位置编码。# 自定义位置编码模板# 1. 定义位置表示参数# 2. 定义编码转换组件# 3. 定义融合和归一化组件# 在子类中实现具体的参数定义# 在子类中实现具体的编码组件# 在子类中实现具体的融合组件# 在子类中实现具体的编码生成逻辑# 获取位置编码# 应用位置编码# 默认实现：简单相加# 示例：自定义混合位置编码# 绝对位置参数# 相对位置参数# 卷积位置组件# 位置编码转换# 融合不同类型的位置编码。
关于海康网络摄像头使用VLC或者Opencv拉流有延迟的问题
先说结论，我用VLC或者Pyhton opencv直接拉取海康网络摄像头的rtsp流，会有1-2s延时，特别明显。环境：Windows + VLC / Openc-Python。如上面文章介绍，我使用的时候遇到一处错误，需要把代码中的。海康SDK：与网页视频相比，几乎是同步的。上面说的延时，也是与摄像头网页视频相比的。ffplay 去掉缓存：延时1s左右。这两处地方改成左斜杠，才能运行。opencv拉流使用的是。多线程：延时1s左右。
redhawk-sc(seascape)学习日志2
design view是主view，是所有seascape view中最root的部分，一个design view可以驱动多种类型分析比如静态IR drop，动态IR drop以及EM.这些分析可以在不同的PVT和翻转率下.Design view是一个必须的view对于redhawk中的任何类型分析来说。seascape view相当于一个容器，用于保存各种和设计相关的数据，类似于逻辑信息、物理信息等等，每个view都有其对应的输入件和依赖，这些view都是redhawk用于各种类型的分析所需。
基于OpenMV与双舵机云台的激光追踪系统实战解析
本文详细解析了基于OpenMV摄像头与双舵机云台的激光追踪系统设计与实现。从硬件选型、图像识别算法到PID控制逻辑，全面介绍了如何构建一个高效稳定的激光追踪系统，并分享了电子设计竞赛中的实战经验与调试技巧。该系统在智能玩具、安防监控及教学演示等领域具有广泛应用前景。
ROS2实战：手把手教你用CMake集成自定义DDS（以CycloneDDS为例）
本文详细介绍了如何在ROS2中通过CMake集成自定义DDS（以CycloneDDS为例），涵盖环境准备、源码编译、ROS2工作区集成、性能调优及常见问题排查。通过RMW中间件抽象层，开发者可以灵活切换DDS实现，提升系统实时性和可靠性。
在VINS-FUSION上处理KITTI数据集（双目+GPS）
VINS-Fusion 是一个开源的实时多传感器状态估计库，主要由香港科技大学的沈邵劼教授领导的研究团队开发。它是 VINS-Mono（单目视觉惯性系统）的扩展，支持多种传感器组合，如双目、立体相机和IMU。
【AI编程】Cursor编程工具使用教程：下载、配置、使用、运行Java项目
【AI编程】Cursor编程工具使用教程：下载、配置、使用、运行Java项目
HiCMAE 论文复现：基于 RAVDESS 数据集的音视频情感识别
多模态情感识别是人工智能领域的重要研究方向，旨在通过结合多种感知模态（如音频、视频、文本等）来更准确地识别人类情感状态。与传统单模态方法相比，多模态方法能够利用不同模态间的互补信息，提高情感识别的鲁棒性和准确性。 RAVDESS（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song）是一个常用的多模态情感识别数据集，包含24位专业演员（12名男性，12名女性）表达的8种情感状态（中性、平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、厌恶和惊讶）的音视频数据。
流程图详解Transformer最核心的多头注意力机制，QKV流向清晰明了
本文详细讲解了Transformer模型中的多头注意力机制(Multi-head Attention)。通过类比多人评估同一事物的不同视角，说明多头机制能综合多个注意力权重获得更有效的输出。文章逐步推导了多头注意力的计算过程：将输入矩阵X(4×512维)分别与8组Q、K、V权重矩阵相乘，得到8组head(每组4×64维)，拼接后经Wo矩阵变换恢复为4×512维输出。整个过程涉及37个待训练参数矩阵(1个Wo、8组Wq/Wk/Wv)。该机制通过并行计算多个注意力头，能更全面捕捉输入特征间的复杂关系。
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
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