文章目录一、稀疏注意力机制1.1Longformer:TheLong-DocumentTransformer1.2EnhancingtheLocalityandBreakingtheMemoryBottleneckofTransformeronTimeSeriesForecasting1.3AdaptiveAttentionSpaninTransformers二、Transformer处理长文本2.1Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext三、Transformer运行提效3.1REFORMER:THEEF
在与Google进行的45分钟技术面试中，我被问到LeaperGraph问题。我写了工作代码，但后来因为缺乏数据结构知识而被拒绝了工作机会。我想知道我可以做得更好。问题如下:“给定一个N大小的棋盘，并告诉棋子可以水平跳跃i个位置(向左或向右)并垂直跳跃j个位置(向上或向下)(即，有点像国际象棋中的马)，跳跃者能否到达棋盘上的每个位置董事会？”我写了下面的算法。它通过标记图表上所有被访问过的点来递归地找出板上的每个位置是否都可以到达。如果无法访问，则至少有一个字段为false，函数将返回false。staticbooleanreachable(inti,intj,intn){boolea
春节过完了哈，现在有时间整理总结一下美赛的经验了，温故知新哈哈。我们选的是E题，找数据要找麻了，其中最重要用到的爬虫技术在上一篇中已经讲过了，这里主要总结一下MATLAB里的代码。（一）TOPSIS+层次分析+熵权法这次在比赛过程中学到了一个很重要的观念，不要把一些方法的地位看的太重要，比如层次分析法，比如聚类分析等，这些只能叫做一种方法，不是整个模型，你可以拿一个这样的方法只用来解决一个很小很小的问题，只要是适用的。真正能解决问题的模型是由很多很多方法组合起来加上对实际情况的考虑共同建立起来的。这几个代码也没什么可说的，很常用又固定的方法，只需要套入数据就好，代码在网上也很好找对于评价类模型
引言之前几篇文章，我们用suimove动态字段模拟solidity映射，实现了一个类似erc20的代币，这使我更加深刻地理解了suimove和solidity编程特性和编程思想的区别。下面是我的总结与思考。总结首先，sui与solidity的编程特性有很大差异。soliditysolidity是面向以太坊虚拟机（EVM）的合约编程语言，以太坊状态树储存了各个账号下的状态，而合约账户是由智能合约定义转变状态的规则。例如在同质化代币的实现中，solidity需要使用映射这一类型储存各个账户的余额，代币被用储存在合约账户的数字替代，实际上持有代币的余额就是合约账户下储存的数字。比如，小蓝要查询自己拥
创作不易，感谢三连 一.长度最小的数组.-力扣（LeetCode）长度最小的数组classSolution{public:intminSubArrayLen(inttarget,vector&nums){intlen=INT_MAX,n=nums.size(),sum=0;//len必须要给一个很大的数，否则for(intleft=0,right=0;right=target)//符合条件后进行更新，然后出窗口{len=min(len,right-left+1);//更新长度sum-=nums[left++];}}returnlen==IN
hive创建表字段类型在Hive中创建表时可以指定不同的字段类型。常见的字段类型包括：数值类型（NumericTypes）：TINYINT：8位有符号整数SMALLINT：16位有符号整数INT：32位有符号整数BIGINT：64位有符号整数FLOAT：单精度浮点数DOUBLE：双精度浮点数示例代码如下所示：CREATETABLEmy_table(idTINYINT,ageSMALLINT,salaryINT,priceBIGINT,weightFLOAT,heightDOUBLE);日期与时间类型（DateandTimeTypes）：DATE：存储年月日信息TIMESTAMP：存储日期、小时
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。 在前序的一些列文章里，我们也描述了我从linemod模型里抽取的一种相似度指标用于形状匹配，个人取名为离散夹角余弦，其核心是将传统的基于梯度点积相似度的的指标进行了离散化： 传统的梯度点积计算公式如下： 对于任意的两个点，通过各自的梯度方向，按照上述公式可计算出他们的
鸿蒙应用的性能优化在鸿蒙应用的性能优化方面，我们需要关注如何提升应用的整体性能表现，以提供更好的用户体验。性能优化是一个综合性的工作，需要从多个方面入手进行分析和优化。首先，我们需要关注应用的启动时间优化。应用的启动时间直接影响用户对应用的第一印象，所以减少应用启动时间对于用户体验至关重要。在鸿蒙应用性能优化中，我们可以采取一系列措施，例如减少初始化代码的执行时间、异步加载资源等，以加快应用的启动速度。其次，我们需要关注应用的响应速度优化。鸿蒙应用的响应速度对于用户的操作体验同样非常重要。在性能优化的过程中，我们可以通过优化代码逻辑、减少资源加载时间、合理利用线程池等手段来提升应用的响应
Puremethods是那些没有副作用的:它们的唯一作用是返回一个值，该值是其参数的函数。使用相同的参数对同一个纯方法的两次调用将返回相同的值。那么，假设两次调用具有相同参数的纯方法，HotSpot是否可以优化掉第二次调用，简单地重新使用第一次调用的值？例如:intadd(intx,inty){returnx+y;}intaddTwice(intx,inty){returnadd(x,y)+add(x,y);}如果HotSpot没有在addTwice中内联add它是否理解add是pure并因此调用添加一次，返回值加倍？当然，这样一个微不足道的[mcve]不太可能引起直接兴趣，但由于内联
以下是在虚拟机VMware环境进行部署测试1.容器管理首先创建harbor的目录便于存放harbor的压缩包mkdir/opt/harbor&&cd/opt/harbor2.下载harborwgethttps://github.com/goharbor/harbor/releases/download/v2.9.1/harbor-offline-installer-v2.9.1.tgz下载完成之后进行解压并指定解压目录在/usr/local/下面tarxfharbor-offline-installer-v2.9.1.tgz-C/usr/local/3.下载docker-compose（由于h
