注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型的一些细节。在本文中我，不打算研究它的整体结构，毕竟现在已经有很多优秀的文章介绍其结构了。在本文中我仅对transformer结构的一部分进行探讨，就是位置编码。当我阅读论文原文^[AttentionIsAl
注意：本文大多采用义译，确保原文意思不变，但不保证用词和原作完全一致。:sunglasses:使用正弦函数为模型添加位置信息Transformer是只基于自注意力机制的序列到序列架构。因为并行计算能力以及高性能。使得它在NLP领域中大受欢迎。现在常见的几个深度学习框架都实现了transformer，这让很多学生都能够方便使用到transformer。但是这也存在一个弊端，他会让我们忽略模型的一些细节。在本文中我，不打算研究它的整体结构，毕竟现在已经有很多优秀的文章介绍其结构了。在本文中我仅对transformer结构的一部分进行探讨，就是位置编码。当我阅读论文原文^[AttentionIsAl
1.背景介绍需求是将URL:www.abc.com/api/item/111 重写成 www.xyz.com/open/item/itemdetail?id=111。且域名不变，不能发生302跳转。2.request-transformerrequest-transformer是Kong官方的插件，允许修改重写用户的请求,还可以使用正则表达式匹配URL并将匹配到的字符串保存在变量中，然后使用模板将变量转换成用户的请求。简而言之就是重写用户的请求,包括URL，args，headers，methods等等。github项目地址：request-transformergithub3.配置方法
1.背景介绍需求是将URL:www.abc.com/api/item/111 重写成 www.xyz.com/open/item/itemdetail?id=111。且域名不变，不能发生302跳转。2.request-transformerrequest-transformer是Kong官方的插件，允许修改重写用户的请求,还可以使用正则表达式匹配URL并将匹配到的字符串保存在变量中，然后使用模板将变量转换成用户的请求。简而言之就是重写用户的请求,包括URL，args，headers，methods等等。github项目地址：request-transformergithub3.配置方法
写在最前边翻译讲究：信、达、雅。要在保障意思准确的情况下传递作者的意图，并且尽量让文本优美。但是大家对我一个理工科少女的语言要求不要太高，本文只能保证在尽量通顺的情况下还原原文。注意本文的组成部分：翻译+我的注释。添加注释是因为在阅读的过程中，我感觉有的地方可能表述的并不是特别详细。对于一些真正的小白，像我一样傻的来说，可能不太好理解。正文在之前的文章中，我们讲了现代神经网络常用的一种方法——Attention机制。本文章我们来介绍一下Transformer——用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer在某些特定任务上性能比谷歌的机器翻译模型更为优异。其优点在于并行化计算。并
写在最前边翻译讲究：信、达、雅。要在保障意思准确的情况下传递作者的意图，并且尽量让文本优美。但是大家对我一个理工科少女的语言要求不要太高，本文只能保证在尽量通顺的情况下还原原文。注意本文的组成部分：翻译+我的注释。添加注释是因为在阅读的过程中，我感觉有的地方可能表述的并不是特别详细。对于一些真正的小白，像我一样傻的来说，可能不太好理解。正文在之前的文章中，我们讲了现代神经网络常用的一种方法——Attention机制。本文章我们来介绍一下Transformer——用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer在某些特定任务上性能比谷歌的机器翻译模型更为优异。其优点在于并行化计算。并
