python之simplejson,Python版的简单. 快速. 可扩展 JSON 编码器/解码器 simplejson Python版的简单. 快速. 可扩展 JSON 编码器/解码器 编码基本的 Python 对象层次结构: import simplejson as json print json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}]) print json.dumps("\"foo\bar") print json…

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013…

低延迟.全接口(HMDI.DVI.YPb Pr.RGB)H.264全高清编码器解码器 一.产品介绍  1.近零延时的H.264压缩到1920x1080p60  该产品提供分辨率为1920x1080p60以太网络解决方案,是基于H.264压缩引擎,用于对高清视频信号编码/解码.它可以提供完整的全高清晰度(FULL HD)视频传输,码流最高17Mbit /s ,发射器(编码器)和接收器(解码器)之间的延迟几乎是零.这种低延迟的实时视频显示对许多实时应用是特别重要的.比如玩游戏机PSP3000时,使用…

动手实现Transformer,所有代码基于tensorflow2.0,配合illustrated-transformer更香. 模型架构 Encoder+Decoder Encoder Decoder Attention Add&Norm FeedForward Embedding Position Encoding 模型架构 transformer使用经典的编码器-解码器框架,编码器接受一个输入序列 \((x_1,-,x_n)\),经过Embedding转化为词向量,和位置编码相加作为Enc…

1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列.以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如: 英语输⼊:"They"."are"."watching"."." 法语输出:"Ils"."regardent"."." 当输⼊和输出都是不定⻓序列时,我们可以使⽤编码器-解码器(encod…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘 来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效…

​ 论文:End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 获取:在CV技术指南后台回复关键字"0005"获取该论文. 代码:https://git.io/VisTR 点个关注,专注于计算机视觉技术文章. 前言: 视频实例分割(VIS)是一项需要同时对视频中感兴趣的对象进行分类.分割和跟踪的任务.本文提出了一种新的基于 Transformers 的视频实例分割框架 VisTR,它将 VIS 任务视为直接的端到端并行序列解码…

​  前言  本文介绍了一个端到端的用于视觉跟踪的transformer模型,它能够捕获视频序列中空间和时间信息的全局特征依赖关系.在五个具有挑战性的短期和长期基准上实现了SOTA性能,具有实时性,比Siam R-CNN快6倍. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking 代码:https:/…

原创作者 | FLPPED 参考论文: A Survey of Transformers 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.04554 研究背景: Transformer在人工智能的许多领域取得了巨大的成功,例如自然语言处理,计算机视觉和音频处理,也自然吸引了大量的学术和行业研究人员的兴趣. 其最初是针对seq2seq的机器翻译模型而设计的,在后续的其他工作中,以Transformer为基础的预训练模型,在不同的任务中取得了state-of-the-art 的表现…

本文为「Dev for Dev 专栏」系列内容,作者为声网大后端智能运营算法团队 算法工程师@黄南薰. 随着深度学习技术的发展,编码器的结构在构建神经网络中成为了热门之选,在计算机视觉领域有众多成功案列.声网智能运营算法团队经过调研后发现,经过修改调整后的时序编码器在与时间规律强相关的数据集上展示出很优秀的预测能力.声网的许多业务场景中涉及以运筹算法为核心的资源调度策略,声网深度学习时序编码器模型可以提供高效而准确的预测服务,以支持运筹算法根据未来资源需求进行提前规划. 01 背景介绍 在声网的…