一.背景 自从Attention机制在提出 之后,加入Attention的Seq2 Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: input的方向性:单向 -> 双向 深度:单层 -> 多层 类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在问题的制约,神经网络需要能够将源语句的所

论文介绍:Unified Adaptive Relevance Distinguishable Attention Network for Image-Text Matching (统一的自适应相关性可区分注意力网络)IEEE Trans. MultiMedia 主要优势: 1)首次提出一种自适应的相关性区分注意力学习框架.在对比学习的相对概念下,通过将注意力阈值也统一到学习过程,实现一种相互提升的优化方式,能够在学习更具备对齐区分性的特征嵌入同时,获取最优的注意力区分阈值. 2)通过自适应学习

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62df69790101gy7t.html 1 关于美术效果图 美术出效果图总是基于某个固定尺寸.移动设备的分辨率却有太多不同的方案,比如960*640,1024*768,1920*1080.何解? 让美术按某个固定尺寸做即可,比如按1920*1080,然后在实际设备上按比例缩放即可.这里引用别人博客里几张图说明,懒得自己画了.   美术效果图如下: 实际手机上如果看来较细的分辨率时效果如下图 实际手机上如果看来较胖的分辨率时

题记:说好的坚持一周两篇文章在无数琐事和自己的懒惰下没有做好,在此表达一下对自己的不满并对有严格执行力的人深表敬意!!!! --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 引文:Java程序员对OutOfMemory并不陌生,一般来说,出现此异常主要是由于应用里缓存了大量的数据没有被GC

一.为什么需要内存对齐? 无论做什么事情,我都习惯性的问自己:为什么我要去做这件事情? 是啊,这可能也是个大家都会去想的问题, 因为我们都不能稀里糊涂的或者.那为什么需要内存对齐呢?这要从cpu的内存访问机制说起. 为了了解清楚cpu的内存访问机制,昨天整晚都在查找资料,但是还是找不到很好的介绍资料.后来只是找到了相关 的一些介绍的博客. 这些博客中大多都是以介绍内存对齐为主要目的,然后顺带着说一下cpu的内存访问机制,所以 找不到权威的资料,后来听说<<汇编语言编程艺术>>这本书

原文链接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 总结 参考:注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用 Attention函数的本质可以被描述为一个查询(query)到一系列(键key-值value)对的映射,如下图. 在计算attention时主要分为三步: 第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重,常用的相似度函数有点积,拼接,感知机等: 第二步

1. 什么是对齐? 现代计算机中内存空间都是按照字节(byte)划分的,从理论上讲似乎对任何类型的变量的访问可以从任何地址开始,但实际情况是在访问特定变量的时候经常在特定的内存地址访问,这就需要各类型数据按照一定的规则在空间上排列,而不是顺序地一个接一个地排放,这就是对齐. 2.计算机为什么要对齐? 各个硬件平台对存储空间的处理上有很大的不同.一些平台对某些特定类型的数据只能从某些特定地址开始存取,其他平台可能没有这种情况.但是最常见的是,如 果不按照适合其平台的要求对数据存放进行对齐,会在存取

原文:http://blog.csdn.net/java_jh/article/details/20068915 迟点出更新的.这个还有BUG.因为软引应不给力了.2.3之后 前几天的原文有一个线程管理与加载源过多,造成浪费流量的问题.下面对这进下改进的一些说明(红色为新加) 这两天一直在优化这个问题.google也很多种做法.但发现都是比较不全面. 比如: 一些只实现了异步加载,却没有线程池与软引用. 一些是用AsynTast的, 一些有了线程池但加载所有的图片,这样造成具大资源浪费 一些是用

注意: 出于效率的考虑,C语言引入了字节对齐机制,一般来说,不同的编译器字节对齐机制有所不同,但还是有以下3条通用准则: (1)结构体变量的大小能够被其最宽基本类型成员的大小所整除: (2)结构体每个成员相对于结构体首地址的偏移量(offset)都是成员大小的整数倍,如有需要编译器会在成员之间加上填充字节(internal adding): (3)结构体的总大小为结构体最宽基本类型成员大小的整数倍,如有需要编译器会在最末一个成员之后加上填充字节(trailing padding). 字节对齐第3

转 详解slab机制 2015年01月15日 16:34:47 cosmoslhf 阅读数:12657   http://blog.csdn.net/u010246947/article/details/10133101 目前有很多讲slab的文章,要么是纯讲原理画一堆图结合源码不深导致理解困难,要么是纯代码注释导致理解更困难,我在猛攻了一周时间后,细致总结一下slab,争取从原理到源码都能细致的理解到并立刻达到清楚的使用. 一.slab分配器概述: 有了伙伴系统buddy,我们可以以页为单位获

1. 什么是对齐? 现代计算机中内存空间都是按照字节(byte)划分的,从理论上讲似乎对任何类型的变量的访问可以从任何地址开始,但实际情况是在访问特定变量的时候经常在特定的内存地址访问,这就需要各类型数据按照一定的规则在空间上排列,而不是顺序地一个接一个地排放,这就是对齐. 2. 计算机为什么要对齐? 各个硬件平台对存储空间的处理上有很大的不同.一些平台对某些特定类型的数据只能从某些特定地址开始存取,其他平台可能没有这种情况.但是最常见的是,如果不按照适合其平台的要求对数据存放进行对齐,会在存取

条件(先看一下各个基本类型都占几个字节): void size_(){ printf("char类型:%d\n", sizeof(char)); printf("int类型:%d\n", sizeof(int)); printf("float类型:%d\n", sizeof(float)); printf("double类型:%d\n", sizeof(double)); return; } 结果: 先来一下, 这个结构体在内

为了让CPU能够更舒服地访问到变量,struct中的各成员变量的存储地址有一套对齐的机制.这个机制概括起来有两点:第一,每个成员变量的首地址,必须是它的类型的对齐值的整数倍,如果不满足,它与前一个成员变量之间要填充(padding)一些无意义的字节来满足:第二,整个struct的大小,必须是该struct中所有成员的类型中对齐值最大者的整数倍,如果不满足,在最后一个成员后面填充. 各种类型的变量的align值如下,参考的是wikipedia的页面:------------------------

转载请保留以下声明 作者:赵宗晟 出处:https://www.cnblogs.com/zhao-zongsheng/p/9099603.html 很多写C/C++的人都知道“内存对齐”的概念以及规则,但不一定对他有很深入的了解.这篇文章试着从硬件到C++语言.更彻底地讲一下C++的内存对齐. 什么是内存对齐(memory alignment) 首先,什么是内存对齐(memory alignment)?这个是从硬件层面出现的概念.大家都知道,可执行程序是由一系列CPU指令构成的.CPU指令中有一

作者:赵宗晟 出处:https://www.cnblogs.com/zhao-zongsheng/p/9099603.html 很多写C/C++的人都知道“内存对齐”的概念以及规则,但不一定对他有很深入的了解.这篇文章试着从硬件到C++语言.更彻底地讲一下C++的内存对齐. 什么是内存对齐(memory alignment) 首先,什么是内存对齐(memory alignment)?这个是从硬件层面出现的概念.大家都知道,可执行程序是由一系列CPU指令构成的.CPU指令中有一些指令是需要访问内存

下面列举了Dev-C++下基本类型所占位数和取值范围: 基本型                          所占位数              取值范围                输入符举例                                 输出符举例 -- -- char                            8                        -2^7 ~ 2^7-1              %c                    

要了解深度学习中的注意力模型,就不得不先谈Encoder-Decoder框架,因为目前大多数注意力模型附着在Encoder-Decoder框架下,当然,其实注意力模型可以看作一种通用的思想,本身并不依赖于特定框架,这点需要注意. Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式,应用场景异常广泛.图2是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示. 图2 抽象的文本处理领域的Encoder-Decoder框架 文本处理领域的Encoder-Deco

1.什么是内存对齐 还是用一个例子带出这个问题,看下面的小程序,理论上,32位系统下,int占4byte,char占一个byte,那么将它们放到一个结构体中应该占4+1=5byte:但是实际上,通过运行程序得到的结果是8 byte,这就是内存对齐所导致的. //32位系统 #include<stdio.h> struct{ int x; char y; }s; int main() { printf("%d\n",sizeof(s); // 输出8 return 0; }

内存对齐 什么是内存对齐 为什么需要内存对齐 减少次数 保障原子性 对齐系数 对齐规则 总结 参考 内存对齐 什么是内存对齐 弄明白什么是内存对齐的时候,先来看一个demo type s struct { Bool bool Byte byte In32 int32 Int64 int64 Int8 int8 } func main() { fmt.Printf("bool size: %d\n", unsafe.Sizeof(bool(true))) fmt.Printf("

前言 目前,使用 AGP Transform API 进行字节码插桩已经非常普遍了,例如 Booster.神策等框架中都有 Transform 的影子.Transform 听起来很高大上,其本质就是一个 Gradle Task.在这篇文章里,我将带你理解 Transform 的工作机制.使用方法和核心源码解析,并通过一个 Demo 帮助你融会贯通. 这篇文章是全面掌握 Gradle 构建系统系列的第 4 篇: 1.Gradle 基础 2.Gradle 插件 3.Gradle 依赖管理 4.APG

http://blog.chinaunix.net/uid-25314474-id-343665.html 1.前言略. 2.yaffs 文件系统简介按理说这里应该出现一些诸如“yaffs 是一种适合于 NAND Flash 的文件系统 XXXXX”之类的字眼,不过考虑到网络上关于 yaffs/yaffs2 的介绍已经多如牛毛,所以同上,略.3.本文内容组织 本文将模仿<linux 内核源代码情景分析>一书,以情景分析的方式对 yaffs2 文件系统的源代码进行分析.首先将分析几组底层函数,如