超级表格迎来深度用户:苏河汇,一个天使投资机构

苏河汇采用超级表管理投资项目数据,实现了投资经理实时更新数据、上司随时查看进展等功能,极大提高了工作效率。

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上个月,超级表格迎来了一个“深度用户”,就是苏河汇。

苏河汇(www.suhehui.com)是上海新崛起的一家天使投资机构,目前孵化、投资了三期共几十个创业团队。

刚开始的时候,苏河汇的投资经理也用Excel管理所有的投资项目数据。投资活动的信息管理需求大概是:投资经理收集投资项目,填写意见,更新进度,并让上司和有关部门了解进展情况。

分享数据的传统方法用Excel+Email+QQ发送文件。合并Excel更是麻烦。

自从用了超级表格,多人可以共享一个表格。投资经理各自输入、更新数据。相关人可以随时看到实时数据。即使多人打开同一张表,各自修改数据也不会影响别人。因为超级表格采用了最小单元数据更新机制。

苏河汇告诉我,除了投资项目数据,他们还用超级表格管理通讯录、员工等数据。

一开始说苏河汇是超级表格的“深度用户”,是因为他们多人每天都在使用。这是我们对深度用户的定义。

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### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务,一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块(patches),这些小块被线性映射为向量,并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中,原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象,则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如,对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像,如果选择每边切成16个部分的话,那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后,每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT),通常包括以下几个组成部分: - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量; - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列; - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块; 最后,在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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