我正在尝试使用MongoDB、C#和NoRM在一些示例项目上工作，但在这一点上，我很难将我的头脑围绕在数据模型上。用RDBMS的相关数据是没有问题的。然而，在MongoDB中，我很难决定如何处理它们。让我们以StackOverflow为例...我完全理解问题页面上的大部分数据都应该包含在一个文档中。标题、问题文本、修订、评论……都在一个文档对象中。我开始模糊的地方是关于用户数据的问题，例如用户名、头像、声誉(变化尤其频繁)...您是否每次都去规范化和更新数千条文档记录是用户更改还是您以某种方式将数据链接在一起？在不导致每次页面加载时发生大量查询的情况下，实现用户关系的最有效方法是什么？

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

测试时自适应（Test-TimeAdaptation,TTA）方法在测试阶段指导模型进行快速无监督/自监督学习，是当前用于提升深度模型分布外泛化能力的一种强有效工具。然而在动态开放场景中，稳定性不足仍是现有TTA方法的一大短板，严重阻碍了其实际部署。为此，来自华南理工大学、腾讯AILab及新加坡国立大学的研究团队，从统一的角度对现有TTA方法在动态场景下不稳定原因进行分析，指出依赖于Batch的归一化层是导致不稳定的关键原因之一，另外测试数据流中某些具有噪声/大规模梯度的样本容易将模型优化至退化的平凡解。基于此进一步提出锐度敏感且可靠的测试时熵最小化方法SAR，实现动态开放场景下稳定、高效的测

测试时自适应（Test-TimeAdaptation,TTA）方法在测试阶段指导模型进行快速无监督/自监督学习，是当前用于提升深度模型分布外泛化能力的一种强有效工具。然而在动态开放场景中，稳定性不足仍是现有TTA方法的一大短板，严重阻碍了其实际部署。为此，来自华南理工大学、腾讯AILab及新加坡国立大学的研究团队，从统一的角度对现有TTA方法在动态场景下不稳定原因进行分析，指出依赖于Batch的归一化层是导致不稳定的关键原因之一，另外测试数据流中某些具有噪声/大规模梯度的样本容易将模型优化至退化的平凡解。基于此进一步提出锐度敏感且可靠的测试时熵最小化方法SAR，实现动态开放场景下稳定、高效的测