论文题目：《VisionPermutator:APermutableMLP-LikeArchItectureForVisualRecognition》 论文作者：QibinHou,ZihangJiang,LiYuan etal.论文发表年份：2022.2模型简称：ViP发表期刊： IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence Abstract 在本文中，我们提出了一种概念简单、数据高效的类似MLP的视觉识别体系结构——视觉置换器（VisionPermutator）。不同于最近的类似MLP的模型大都沿着平坦的空间维度编码空间信息
Aswementionedinthe previousarticle ofthisseries,the MQTTprotocol iscurrentlythemostsuitablecommunicationprotocolforbuildingthedataplatformforIoV.Basedonthis,thisarticlewillcontinuetodiscusstheacquisitionandtransmissionofMQTTmessagesfortheIoVandhowtobuildaten-million-levelIoVMQTTmessageplat
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前言之前打包机升级Xcode12之后发现私有库发版时执行podliblint命令报错，一开始看报错信息提示以为是Xcode12或者CocoaPods的锅，想着蹲个新版本出来也许就好了，就暂时没管，打包机仍旧使用Xcode11发版。后来因为另外的需求需要我们升级Xcode12，要优先解决组件发版报错问题，所以就仔细排查了下这个问题。复现随便找一个简单的开源库，以HoloTableView为例，在其podsepc里随便依赖一个静态库，以AppsFlyerFramework为例：s.dependency'AppsFlyerFramework's.static_framework=true执行lint
前言之前打包机升级Xcode12之后发现私有库发版时执行podliblint命令报错，一开始看报错信息提示以为是Xcode12或者CocoaPods的锅，想着蹲个新版本出来也许就好了，就暂时没管，打包机仍旧使用Xcode11发版。后来因为另外的需求需要我们升级Xcode12，要优先解决组件发版报错问题，所以就仔细排查了下这个问题。复现随便找一个简单的开源库，以HoloTableView为例，在其podsepc里随便依赖一个静态库，以AppsFlyerFramework为例：s.dependency'AppsFlyerFramework's.static_framework=true执行lint
在项目开发过程中，遇到Undefinedsymbolsforarchitecturearm64错误的概率还是比较高的，出现这样的错误，意味着项目某些地方不支持arm64指令集解决问题之前，先了解清晰涉及到的知识点：iOS支持的指令集包含：armv6、armv7、armv7s、arm64，在项目TARGETS---->BuildSettings--->Architecturs可以修改对应的指令集，目前StandardArchitectures(arm64,armv7) XCode中可设置：1、Architectures将制定项目将支持哪些指令集2、BuildActiveArchitectureO
在项目开发过程中，遇到Undefinedsymbolsforarchitecturearm64错误的概率还是比较高的，出现这样的错误，意味着项目某些地方不支持arm64指令集解决问题之前，先了解清晰涉及到的知识点：iOS支持的指令集包含：armv6、armv7、armv7s、arm64，在项目TARGETS---->BuildSettings--->Architecturs可以修改对应的指令集，目前StandardArchitectures(arm64,armv7) XCode中可设置：1、Architectures将制定项目将支持哪些指令集2、BuildActiveArchitectureO
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
