官方给出的数据就是规范化后的。其中$$Q\\inR^{L\\timesd_{q}$$,$$K\\inR^{L\\timesd_{k}$$,$$V\\inR^{L\\timesd_{v}$$分别...

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本文对transformers之pipeline的物体检测（object-detection）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline...

浏览 58 次 标签： 【人工智能】Transformers之Pipeline（九）：物体检测（object-detection）   

1.设置环境变量2.在qtcreator安装目录的bin目录中，用管理员权限打开qtcreator注意：不要在桌面用双击方式启动3.然后就可以正常运行项目了。_qt.qpa.plugin:couldno...

浏览 90 次 标签： 解决qt.qpa.plugin: Could not find the Qt platform plugin “xcb“ in ““   

详细介绍在做性能监控时，要了解的WebAPI——performance的属性和使用_window.performance...

浏览 72 次 标签： Web API——Performance属性了解和使用   

在HuggingFace的Transformers库中，Trainer类是一个强大的工具，用于训练和评估机器学习模型。它简化了数据加载、模型训练、评估和日志记录的过程。_transformers.trainer...

浏览 87 次 标签： 【AI大模型】Transformers大模型库（十一）：Trainer训练类   

本文对使用transformers的AutoModelForCausalLM进行尝试，主要对CausalLM（因果推理模型）进行实例化，需要与同类的AutoTokenizer分词器一起使用。同时，列举了管道模型、...

浏览 90 次 标签： 【AI大模型】Transformers大模型库（二）：AutoModelForCausalLM   

BiFormer（Bi-levelRoutingAttention）是一种新颖的注意力机制，它通过双层路由机制来捕捉局部和全局特征，从而提高模型的检测性能。其主要思想是在特征提取过程中，分别对局部特征和全局特征...

浏览 65 次 标签： AI：211-保姆级YOLOv8改进 | 适用于多种检测场景的BiFormer注意力机制（Bi-level Routing Attention）   

本文对文生图/图生图（text-to-image/image-to-image）从概述、SD技术原理、SD文生图实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于DiffusionPipeline使用文中的极简代码进...

浏览 64 次 标签： 【人工智能】Transformers之Pipeline（八）：文生图/图生图（text-to-image/image-to-image）   

论文介绍了一种新型框架TimeXer，它利用Transformer结构处理时间序列预测时的外部变量，通过创新的嵌入层和注意力机制提升预测精度。实验证明TimeXer在多项任务中表现出色，特别是在结合内外部信息方面...

浏览 53 次 标签： AI论文速读 | TimeXer：让 Transformer能够利用外部变量进行时间序列预测   

1.HuggingFace是什么，提供了哪些内容2.HuggingFace模型的使用（Transformer类库）3.HuggingFace数据集的使用（Datasets类库）_huggingfa...

浏览 51 次 标签： Hugging Face快速入门（重点讲解模型(Transformers)和数据集部分(Datasets)）