目录1.transformer架构1.1输入部分实现1.2编码器部分实现1.2.1掩码张量1.2.2注意力机制1.2.3多头注意力机制1.2.4前馈全连接层1.2.5规范化层1.2.6子层连接层1.2.7编码器层1.2.8编码器1.3解码器部分实现1.3.1解码器层1.3.2解码器1.4输出部分实现2.swin-transformer1.transformer架构transformer的整体网络架构如下：其中具体分为：输入，输出，编码器，解码器输入：源文本嵌入层+位置编码      目标文本嵌入层+位置编码输出：线形层+softmax激活函数编码器：由N个编码器构成       每个编码器由两

TCP是面向连接的协议，在通信之前需要先建立连接，其本质就是打开一个socket文件，这个文件有自己的缓冲区，如果要发送数据，上层把数据拷贝到发送缓冲区；如果是接收数据，OS直接把来自网络的数据拷贝到接收缓冲区里。那么三次握手期间，Server和Client都做了哪些工作？以及为什么要有三次？不可以是一次？两次？四次？目录一、握手之前的准备工作1、Server端2、Client端二、TCP三次握手1、第一次握手2、第二次握手3、第三次握手三、为什么需要三次握手？1、原因一：三次是确认对方主机状态及收发能力的最小次数2、原因二：降低被攻击的风险的最小次数(1)如果只有一次握手(2)如果只有两次握

在微服务架构中，服务发现是一个重要的环节，它能够帮助微服务实例进行相互通信。Nacos和Eureka是两种广泛使用的开源服务发现组件，它们在功能和实现上存在一些差异。本文将详细解析Nacos和Eureka在服务发现方面的主要区别。Nacos是一个更通用的平台，提供了构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理功能。它支持多种配置方式，包括配置中心、动态刷新等，并且提供了强大的监控和告警功能。而Eureka则是一个更轻量级的组件，专门用于Netflix的微服务架构中。它提供了基于REST的发现和定位服务，使开发者能够更容易地构建云原生应用。在功能上，Nacos和Eureka都支持服务的注册与

目录1消息应答1.1手动应答&没有集成springboot的版本：方式1：针对单个消费者的单独设置：消费者消费消息，关闭自动确认，设置消息接收回调函数和消息退回回调函数方式2：定义一个统一的consumer，consumer中可以定义相应的方法和监听器1.2手动应答&集成springboot的版本：方式1：简便版：@RabbitListener注解+配置文件方式2：定义ChannelAwareMessageListener+SimpleMessageListenerContainer监听器1.3介绍一下重试机制2消息发布确认2.1未集成springboot版本2.1.1同步确认2.1.2异步确

1.hivelocation更新方式一、通过修改表DDL：altertabletable_namesetlocation'hdfs://nm:8020/table_path'二、直接修改hive的metainfo:update`DBS`set`DB_LOCATION_URI`=replace(DB_LOCATION_URI,"oldpath","newpath") updateSDS setlocation=replace(location,'oldpath,'newpath')2.hive命令操作方式hive分为内部表和外部表，两种表修改路径方式不一样。内部表设置新的路径altertable

目录用法一：获取当前日期的一些信息：1.获取当前日期2.获取当前的年份、月份、天等基础信息3.获取星期几，获取日期在年份中的第几天，获取日期所在月份的天数，获取日期所在年份的天数以及检查日期所在年份是否为闰年用法二：创建特定的日期用法三：LocalDate的日期运算（增加或者减少指定年月日周）1.增加或减少指定年数。2.增加或减少指定月数。3.增加或减少指定周数。4.增加或减少指定天数。5.除了对年月周日单独操作外，我们还可以进行统一的操作，比如增加一年零三个月（plus为增，minus为减）用法四：获取当前时间所在周，月等信息的特定时间1.获取当前时间所在周的第一天以及最后一天：2.获取当前

1.操作系统：Linux：vmware:用于虚拟化环境，创建和管理虚拟机。xshell、xftp、ssh:提供对Linux服务器的远程访问和文件传输。2.数据库：MySQL：SQLyog、Navicat:前端连接工具，简化MySQL数据库的管理和操作。Oracle：PLSQLDeveloper、Navicat:前端连接工具，用于Oracle数据库的开发和管理。SQLServer：企业管理器:SQLServer自带的前端连接工具，用于数据库管理。其他数据库工具：DB2、MongoDB、Sybase等。3.开发工具：Java：Eclipse、MyEclipse、IDEA:用于Java应用程序的开发

文章目录一、前言二、选择排序2.1选择排序（基础版）【必会】2.2选择排序（优化版）三、冒泡排序3.1冒泡排序（基础版）【必会】3.2冒泡排序（外循环优化版）3.3冒泡排序（内循环优化版）四、总结一、前言🍖  排序法主要分为两种：比较排序和非比较排序。常见的比较排序有：选择排序、冒泡排序、插入排序、归并排序、堆排序、快速排序等。而比较排序是通过两两元素之间的比较来排序的，每个元素都必须和其他元素进行比较才能确定自己的位置。至于常见的非比较排序有：计数排序、基数排序、桶排序等。而非比较排序是通过确定每个元素之前应该有多少个元素来排序的。（这一期只讲解其中的两种排序，其他的留到以后再讲，我会建立一

🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：算法模板、数据结构🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。文章目录📋前言一.⛳️模拟队列1.1🔔用数组模拟实现队列1.1.1👻队列的定义1.1.2👻初始化队列1.1.3👻向队尾插入一个数x（入队列）1.1.4👻从队头弹出一个数（出队列）1.1.5👻判断队列是否为空1.1.6👻查询队头元素1.2🌟模板提取(重点)🌟1.2.1👻无详细注释版1.2.2👻有详细注释版二.⛳️题目练习2.1题目2.2输入样例2.3输出样例2.4c++代码📝结语📋前言    💬hello!各位铁子们大家好哇，我们上期已经带大家学习了栈的模板，相信爱学习的你都熟练掌握了，如果你还需要查漏不缺可以

在项目中遇到一个tensor格式的数据，要保存为图像，此文对转换过程通过示例分享，以记录学习过程和帮助大家遇到同类问题时使用。importtorchimportcv2importnumpyasnp#创建一个示例张量（tensor）input_tensor=torch.randn((1,480,640))#将张量转换为NumPy数组np_array=input_tensor.detach().cpu().numpy()[0]#使用OpenCV保存为图像image=cv2.imwrite('output333.jpg',np_array)print("成功保存图像！")示例过程：（1）先创建一个张