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原创长序列的定义

Transformer架构通过自注意力机制重构了序列建模范式，其核心设计思想深刻影响了现代AI发展。从NLP到CV，从预训练到跨模态，Transformer已成为连接感知与认知的桥梁。尽管面临计算效率和可解释性挑战，但其持续演进的变体（如稀疏注意力、混合架构）正不断突破应用边界。未来，随着硬件加速和算法创新，Transformer有望在更多领域实现从“可用”到“通用”的跨越。

2025-08-22 13:35:42 537

其中，( Q )、( K )、( V )分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵，( d_k )为键向量的维度。多头注意力（Multi-Head Attention）扩展了自注意力机制，将输入拆分为多个子空间并行计算注意力，最后拼接结果。由于Transformer缺乏循环结构，需要通过位置编码（Positional Encoding）注入序列的顺序信息。Transformer在自然语言处理（如BERT、GPT）、计算机视觉（如ViT）和跨模态任务（如CLIP）中表现卓越。

2025-08-22 13:33:42 1732

原创 Chrome插件开发全攻略：从入门到精通

调试技巧（Background Console、Content Script断点）高亮网页文本（Content Script + DOM操作）Background Scripts（服务端逻辑）（注：每个章节可展开为详细代码示例和效果演示图）Content Scripts（页面注入）Popup/Options页面（用户交互）E2E测试（Puppeteer操控浏览器）使用Webpack打包脚本与资源。Chrome开发者模式加载插件。单元测试框架（Jest）V3版本的核心配置项（CSP策略规避常见漏洞。

2025-08-22 13:29:46 141

转载【sklearn-cookbook-zh】第五章模型后处理

第五章模型后处理作者：Trent Hauck译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.05.1 K-fold 交叉验证这个秘籍中，我们会创建交叉验证，它可能是最重要的模型后处理验证练习。我们会在这个秘籍中讨论 k-fold 交叉验证。有几种交叉验证的种类，每个都有不同的随机化模式。K-fold 可能是一种最熟知的随机化模式。准备我们会创建一些数据集，之后在不同的在不同...

2020-04-15 12:51:41 647

转载【sklearn-cookbook-zh】第四章使用 scikit-learn 对数据分类

第四章使用 scikit-learn 对数据分类作者：Trent Hauck译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0分类在大量语境下都非常重要。例如，如果我们打算自动化一些决策过程，我们可以利用分类。在我们需要研究诈骗的情况下，有大量的事务，人去检查它们是不实际的。所以，我们可以使用分类都自动化这种决策。4.1 使用决策树实现基本的分类这个秘籍中，我们使用决策树执行...

2020-04-15 12:49:29 737

转载【sklearn-cookbook-zh】第一章模型预处理

第一章模型预处理作者：Trent Hauck译者：muxuezi协议：CC BY-NC-SA 4.0本章包括以下主题：从外部源获取样本数据创建试验样本数据把数据调整为标准正态分布用阈值创建二元特征分类变量处理标签特征二元化处理缺失值用管线命令处理多个步骤用主成分分析降维用因子分析降维用核PCA实现非线性降维用截断奇异值分解降维用字典学习分解法分类...

2020-04-15 12:48:37 601

转载【sklearn-cookbook】第三章使用距离向量构建模型

第三章使用距离向量构建模型作者：Trent Hauck译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不...

2020-04-15 12:47:12 269

转载【sklearn-cookbook-zh】第二章处理线性模型