1.一个很有意思的事实是Transform类不仅用来管理游戏物体的位置缩放旋转，还用来管理游戏物体的父物体与子物体之间的关系当游戏物体A的trasnform类a是游戏物体B的transform类b的父类的话，游戏物体A就是游戏物体B的父物体2.如何访问脚本当前挂载的游戏物体的transform类呢---在脚本中可以直接通过transform这个类名访问position属性记录的是当前游戏物体在世界坐标系中的的坐标 游戏物体的transform类中的 localposition这个属性：1.在当前游戏物体没有父物体的时候，其值与position中的相对于世界坐标系下的坐标相同2.当当前游戏物体有
对Add&Norm层的理解Add操作Norm操作Add操作首先我们还是先来回顾一下Transformer的结构：Transformer结构主要分为两大部分，一是Encoder层结构，另一个则是Decoder层结构，Encoder的输入由InputEmbedding和PositionalEmbedding求和输入Multi-Head-Attention，再通过FeedForward进行输出。由下图可以看出：在Encoder层和Decoder层中都用到了Add&Norm操作，即残差连接和层归一化操作。什么是残差连接呢？残差连接就是把网络的输入和输出相加，即网络的输出为F(x)+x，在网络结构比较深
对Add&Norm层的理解Add操作Norm操作Add操作首先我们还是先来回顾一下Transformer的结构：Transformer结构主要分为两大部分，一是Encoder层结构，另一个则是Decoder层结构，Encoder的输入由InputEmbedding和PositionalEmbedding求和输入Multi-Head-Attention，再通过FeedForward进行输出。由下图可以看出：在Encoder层和Decoder层中都用到了Add&Norm操作，即残差连接和层归一化操作。什么是残差连接呢？残差连接就是把网络的输入和输出相加，即网络的输出为F(x)+x，在网络结构比较深
前言 我在写上一篇博客《22下半年》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。关于BERT的笔记，其实一两年前就想写了，迟迟没动笔的原因是国内外已经有很多不错的资料，比如国外作者JayAlammar的一篇图解Transformer：TheIllustratedTransformer，再比如国内张俊林老师的这篇《说说NLP中的预训练技术发展史：从WordEmbedding到Bert模型》。本文基本上可以认为
前言 我在写上一篇博客《22下半年》时，有读者在文章下面评论道：“july大神，请问BERT的通俗理解还做吗？”，我当时给他发了张俊林老师的BERT文章，所以没太在意。直到今天早上，刷到CSDN上一篇讲BERT的文章，号称一文读懂，我读下来之后，假定我是初学者，读不懂。关于BERT的笔记，其实一两年前就想写了，迟迟没动笔的原因是国内外已经有很多不错的资料，比如国外作者JayAlammar的一篇图解Transformer：TheIllustratedTransformer，再比如国内张俊林老师的这篇《说说NLP中的预训练技术发展史：从WordEmbedding到Bert模型》。本文基本上可以认为
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_Fully_Cross-Transformer_CVPR_2022_paper.pdf计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G小样本目标检测(FSOD)旨在使用很少的训练示例检测新目标，最近在社区中引起了极大的研究兴趣。01概述小样本目标检测(FSOD)旨在使用很少的训练示例检测新目标，最近在社区
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Han_Few-Shot_Object_Detection_With_Fully_Cross-Transformer_CVPR_2022_paper.pdf计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G小样本目标检测(FSOD)旨在使用很少的训练示例检测新目标，最近在社区中引起了极大的研究兴趣。01概述小样本目标检测(FSOD)旨在使用很少的训练示例检测新目标，最近在社区
目录1.功能2.架构2.1.imperfect_soc_block_top2.2.ahb_bus_matrix_3x32.3.sram0与sram12.4.ahb2apb_bridge2.5.usart2.6.spi2.7.timer3.逻辑设计3.1.imperfect_soc_block_top3.2.ahb_bus_matrix_3x33.3.sramahb2sramsram3.4.ahb2apb_bridge3.5.usart3.6.spi3.7.timer4.测试这次基于AHB与APB的协议，设计一个片内各组件互联的架构笔记：soc最小系统（软硬件协同仿真）–插桩&hello笔记：F
目录1.功能2.架构2.1.imperfect_soc_block_top2.2.ahb_bus_matrix_3x32.3.sram0与sram12.4.ahb2apb_bridge2.5.usart2.6.spi2.7.timer3.逻辑设计3.1.imperfect_soc_block_top3.2.ahb_bus_matrix_3x33.3.sramahb2sramsram3.4.ahb2apb_bridge3.5.usart3.6.spi3.7.timer4.测试这次基于AHB与APB的协议，设计一个片内各组件互联的架构笔记：soc最小系统（软硬件协同仿真）–插桩&hello笔记：F
靶场搭建靶机下载地址：Matrix-Breakout:2Morpheus~VulnHub直接解压双击ova文件即可使用软件：VMware（可能会出现问题），VirtualBox（此处官方建议使用VirtualBox）难度：中等攻击机：kali信息收集为了方便我直接使用windows上的lansee直接扫描出目标靶机iplansee扫描结果去除已知靶机ip剩下的就是目标靶机192.168.21.134当然需要访问看看访问结果看看源码能出现啥192.168.21.134网页主页源码没有什么有用的看看nmap能看出来啥nmap192.168.21.143nmap简单扫描结果看看端口详细信息nmap-
