原文名称：AttentionIsAllYouNeed原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762如果不想看文章的可以看下我在b站上录的视频：https://b23.tv/gucpvt最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在ComputationandLanguage上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的（之前的RNN模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完tit_iti时刻后的数据才能计算ti+1t_{i+1}ti+1时刻的数据，但Transformer都可以做到）。在这篇文章中作者提出了Self-At
一、引言注意力机制是自深度学习快速发展后广泛应用于自然语言处理、统计学习、图像检测、语音识别等领域的核心技术，例如将注意力机制与RNN结合进行图像分类，将注意力机制运用在自然语言处理中提高翻译精度，注意力机制本质上说就是实现信息处理资源的高效分配，例如先关注场景中的一些重点，剩下的不重要的场景可能会被暂时性地忽略，注意力机制能够以高权重去聚焦重要信息，以低权重去忽略不相关的信息，并且还可以不断调整权重，使得在不同的情况下也可以选取重要的信息。其基本网络框架如图所示。注意力机制自提出后，影响了基于深度学习算法的许多人工智能领域的发展。而当前注意力机制已成功地应用于图像处理、自然语言处理和数据预测
一、引言注意力机制是自深度学习快速发展后广泛应用于自然语言处理、统计学习、图像检测、语音识别等领域的核心技术，例如将注意力机制与RNN结合进行图像分类，将注意力机制运用在自然语言处理中提高翻译精度，注意力机制本质上说就是实现信息处理资源的高效分配，例如先关注场景中的一些重点，剩下的不重要的场景可能会被暂时性地忽略，注意力机制能够以高权重去聚焦重要信息，以低权重去忽略不相关的信息，并且还可以不断调整权重，使得在不同的情况下也可以选取重要的信息。其基本网络框架如图所示。注意力机制自提出后，影响了基于深度学习算法的许多人工智能领域的发展。而当前注意力机制已成功地应用于图像处理、自然语言处理和数据预测
项目场景： 安卓开发中手机号一键登入,需要得到本机号码，号码有三大运营商，所以用的时极光平台，帮我们封装好了。客户端通过认证AndroidSDK后获取loginToken给服务端，服务端拿到loginToken调用一键认证Api获取加密的手机号(基于RSA公钥),需要用对应的RSA私钥解密,但出现了java.security.InvalidKeyException:IOException:DERinput,Integertagerror这个问题，意思是私钥格式不对,处理了半天，避免大家踩坑，总结出这篇文章。问题描述对获取到加密的手机号进行解密报的异常,先看官网的解密方案：官方文档
项目场景： 安卓开发中手机号一键登入,需要得到本机号码，号码有三大运营商，所以用的时极光平台，帮我们封装好了。客户端通过认证AndroidSDK后获取loginToken给服务端，服务端拿到loginToken调用一键认证Api获取加密的手机号(基于RSA公钥),需要用对应的RSA私钥解密,但出现了java.security.InvalidKeyException:IOException:DERinput,Integertagerror这个问题，意思是私钥格式不对,处理了半天，避免大家踩坑，总结出这篇文章。问题描述对获取到加密的手机号进行解密报的异常,先看官网的解密方案：官方文档
文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三
文章目录本文内容一、Self-Attention1.1.为什么要使用Self-Attention1.2.直观的感受下Self-Attention1.3.Self-Attenion是如何考虑上下文的1.4.如何计算相关性分数α\alphaα1.5.将α\alphaα归一化1.6.整合上述内容1.7.向量化1.8.dkd_kdk是什么，为什么要除以dk\sqrt{d_k}dk1.9.代码实战：Pytorch定义SelfAttention模型二.MultiHeadAttention2.1MultiHeadAttention理论讲解2.2.Pytorch实现MultiHeadAttention三
1.什么是tag1.1tag的简单理解tag中文我们可以称它为标签。简单的理解，tag就是对某次commit的一个标识，相当于起了一个别名。例如，在项目发布某个版本的时候，针对最后一次commit起一个v1.0.100这样的标签来标识里程碑的意义。1.2tag的类型有两种类型的标签：轻量标签（lightweight）、附注标签(annotated)【轻量标签】：只是某个commit的引用，可以理解为是一个commit的别名；【附注标签】：是存储在git仓库中的一个完整对象，包含打标签者的名字、电子邮件地址、日期时间以及其他的标签信息。它是可以被校验的，可以使用GNUPrivacyGuard(G
1.什么是tag1.1tag的简单理解tag中文我们可以称它为标签。简单的理解，tag就是对某次commit的一个标识，相当于起了一个别名。例如，在项目发布某个版本的时候，针对最后一次commit起一个v1.0.100这样的标签来标识里程碑的意义。1.2tag的类型有两种类型的标签：轻量标签（lightweight）、附注标签(annotated)【轻量标签】：只是某个commit的引用，可以理解为是一个commit的别名；【附注标签】：是存储在git仓库中的一个完整对象，包含打标签者的名字、电子邮件地址、日期时间以及其他的标签信息。它是可以被校验的，可以使用GNUPrivacyGuard(G
Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
