考车结束

形式化方法(Formal Methods)和人工智能(Artificial Intelligence) 一、形式化方法(Formal Methods) ​ 形式化方法最初应用在硬件上,验证硬件的正确性,后面逐渐应用到软件编程中,能够在软件中找到软件的错误,验证软件的安全可靠。形式化方法更加接近离散数学,所以其应用难度非常大,同时学习成本也较高。再加上形式化方法的大多数理论还停留在上个世纪,由于程序越来越复杂,导致形式化方法进行验证需要大量人工和时间,以至于现在绝大部分软件开发人员完全没有考虑过这个方法,甚至没有听说过这个名词。 ​ 形式化方法最新的应用成果是在工业上,比如一些极其重要且对安全性要求极高的领域( 阅读详情
        下午终于把所有科目都搞定了。没想到前天、昨天刚跑完长途就回来路试,还担心拖到下个月会考“九选六”,不过还是托了通车一位“师奶”的福。这个行业里看来早已是走关系的风气,跑两天长途都是遇上了教练选的黑店,吃饭自然是大家摊钱请教练,考车也是给个几百“保险费”给考官就行了。好在技术还是学了点的,不然可真成了“马路杀手”咯。无论如何,一件事情搞定了,等着长假后拿牌咯。
        不过明天还要忙一天:(,已经连请了三天假还应付考车,还是希望手头很多工作能在五一之前完成。
【即插即用模块】Transformer篇 | ICCV 2025 | MALA :注意力分布神似Softmax,告别线性注意力性能短板! MALA(Magnitude-Aware Linear Attention)是一种改进的线性注意力机制,通过引入缩放因子和偏移项,解决了传统线性注意力忽视查询幅度的问题,使其分布更接近Softmax Attention。该模块具有线性复杂度(O(n)),结合RoPE和LEPE编码实现全局-局部位置信息混合,通过z值调制平衡信息权重。实验表明MALA在轻量级视觉任务中能有效平衡效率与精度,注意力可视化显示其分布与Softmax Attention高度相似。代码提供完整的RoPE位置编码和线性注意力 阅读详情

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