浅析Transformer训练时并行问题
浅析Transformer训练时并行问题 - 知乎 (zhihu.com)上面这个链接配合下面这段话来理解作者：匿名用户链接：https://www.zhihu.com/question/307197229/answer/1574219664来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。我是初学者，我不知道我说的对不对，所以先匿了。以我个人的浅薄见解，Transformer的并行化是指在训练阶段的并行化，测试阶段只有encoder可以并行化，dec.
H.265和H.264的优劣势对比
本文探讨在 H.264 基础上迭代而生的 H.265 有哪些改进，看看它是如何在同样的画面质量下将编码码率降下来的。本文内容包括如下章节： H.265 编码工具 帧内预测 帧间预测 变换和量化 去方块滤波 样点自适应补偿滤波 熵编码 H.265 特色编码技术 新的编码单元划分方式 改进的帧内预测技术 先进的帧间预测技术 RQT 技术
流媒体传输协议及音视频编解码技术
一、音视频编解码技术1、MPEG4 MPEG全称是Moving Pictures Experts Group，它是“动态图象专家组”的英文缩写，该专家组成立于1988年，致力于运动图像及其伴音的压缩编码标准化工作，原先他们打算开发MPEG1、MPEG2、MPEG3和MPEG4四个版本，以适用于不同带宽和数字影像质量的要求。 目前，MPEG1技术被广泛的应用于VCD，而MPEG2标准则用于广播电视和DVD等。MPEG3最初是为HDTV开发的编码和压缩标准，但由于MPEG2的出色性能表现， MPE
OpenGL 之性能优化立方体贴图
在本节中，我们将讨论的是将多个纹理组合起来映射到一张纹理上的一种纹理类型：立方体贴图(Cube Map)。简单来说，立方体贴图就是一个包含了6个2D纹理的纹理，每个2D纹理都组成了立方体的一个面：一个有纹理的立方体。你可能会奇怪，这样一个立方体有什么用途呢？为什么要把6张纹理合并到一张纹理中，而不是直接使用6个单独的纹理呢？立方体贴图有一个非常有用的特性，它可以通过一个方向向量来进行索引/采样。假设我们有一个1x1x1的单位立方体，方向向量的原点位于它的中心。使用一个橘黄色的方向向量来从立方体贴图上采样
SDL渲染3D动画图片
3D游戏如何制作呢？2D游戏场景中加入3D元素怎么实现呢？本文将讲解如何在适当的地方添加3D元素？第一步：创建的SDL2的 窗口，视图需要和OpenGL的结合起来。代码例子如下：int SkComm::init() {#ifndef __WP8__#ifdef __SKYPARK_IPHONE__ int iRet = SDL_Init(SDL_INIT_VIDEO);#else#ifdef __SKYPARK_LINUX__ int iRet = SDL_Init(SDL
AAC ADTS封装实现
ADTS是Audio Data Transport Stream的简称。是AAC音频文件常见的传输格式。有的时候当你编码AAC裸流的时候，会遇到写出来的AAC文件并不能在PC和手机上播放，很大的可能就是AAC文件的每一帧里缺少了ADTS头信息文件的包装拼接。只需要加入头文件ADTS即可。一个AAC原始数据块长度是可变的，对原始帧加上ADTS头进行ADTS的封装，就形成了ADTS帧。下面分析下ADTS头文件结构和信息：AAC音频文件的每一帧由ADTS Header和AAC Audio Data
集成正态云和动态扰动的哈里斯鹰优化算法
文章目录一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法2、改进哈里斯鹰优化算法（1）正态云模型（2）随机反向学习思想（3）动态扰动策略（4）改进算法的流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法请参考这里。2、改进哈里斯鹰优化算法相对其它元启发算法，HHO算法也存在种群多样性下降、易陷入局部寻优等问题，文献[1]从三方面对基本HHO算法进行改进。首先引入正态云模型来提高算法的种群多样性，其次为了提高全局搜索能力，对全局最差值进行反向学习，最后引入动态扰动策略，进而提高算法的局部开发能力
Google Earth Engine（GEE）——ERA5-数据计算逐年全球潜在蒸发量PET
通过ERA5-Land数据文件中关于如何汇总潜在蒸发（pet）数据集（将pet值米转换为毫米）代码：var geometry = /* color: #d63000 */ee.Geometry.Point([21.021809833554478, -9.078844651504086]);var aPoint = /* color: #d63000 */geometry;//影像筛选var era5hourly = ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5_LAND/H
Google Earth Engine（GEE）——月度降水和ndvi植被覆盖度相关性分析（墨西哥为例）
利用哨兵数据SR数据进行相关性分析，本文先通过降水数据和S2计算的NDVI植被覆盖度，然后分别进行筛选，通过影像合并得到逐月的影像集合合成，然后筛选出降水和ndvi影像，分别计算计算相关性ee.ImageCollection.fromImages(images)Returns the image collection containing the given images.Arguments:images(List):The images to include in the colle.
Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-1 和 2 数据的融合，水稻范围识别和水稻种植季节区分地图绘制—马来西亚为例
这次给大家推荐一篇文章，关于水稻识别：使用 GEE 平台中的无监督分类整合 Sentinel-1 和 2 时间序列数据来实现的。这项研究的结果将为绘制稻田及其生长阶段的地图提供一个有效的框架，这对于解决粮食安全问题和减少水稻种植产生的甲烷气体排放具有重要价值。摘要：水稻是世界一半以上人口的主要作物，但缺乏概述水稻产区及其生长阶段的高分辨率地图。大多数遥感研究绘制了水稻的范围：然而，在热带地区，水稻全年种植，种植日期和种植频率不同。因此，绘制水稻生长阶段比仅绘制范围更，有用。本研究通过开发一种基于物候
Google Earth Engine（GEE）——全球降水量 (GPM)数据集
今天给大家介绍数据集全球降水数据，每30分钟更新一次的数据集，适合全球大尺度计算，毕竟分辨率10Km有点太粗了。全球降水测量 (GPM) 是一项国际卫星任务，每三个小时提供一次全球雨雪观测。GPM 综合多卫星检索 (IMERG) 是一种统一算法，它结合来自 GPM 星座中所有无源微波仪器的数据提供降雨估计。该算法旨在在 TRMM 和 GPM 时代的精细时间和空间尺度上对所有卫星微波降水估计值以及微波校准红外 (IR) 卫星估计值、降水量规分析以及可能的其他降水估计量进行相互校准、合并和插值在全球范围
Google Earth Engine（GEE）——美国俄勒冈大学制作的可视化土地分类下载器
今天给大家推荐一款可以在线下载美国土地覆盖度、生物量、不透水层等数据的可视化下载工具，界面简单但是数据集有限，这个可视化下载界面是由美国俄勒冈大学制作的。具体的使用链接：OSU eMapR Lab | Data Vis首先说一下基础底图：分为三类，分别是真彩色、矢量图和地形接下来可以选择我们所需的数据集，第一个是加利福尼亚州的数据，第二个是全美的数据，第三数据集是加利福尼亚扰动变化的情况。其中土地分类数据为具体可以分为以下部分：开阔水域 多年生冰/雪 已开发，开放空间 已开发，中等.
全球建筑物提取数据集（免费下载）：微软/GlobalMLBuildingFootprints
这个是GitHub上的开源数据集：https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints介绍必应地图正在世界各地发布开放式建筑足迹。我们从 2014 年到 2021 年间的 Bing Maps 图像中检测到了 7.77 亿座建筑物，包括 Maxar 和 Airbus 的图像。数据可在 ODbL 下免费下载和使用。该数据集补充了我们的其他版本。包括的地区执照此数据由 Microsoft 根据Open Dat..
面试官:你能回答这两个简单的问题吗
有梦想，有干货，微信搜索 【大迁世界】 关注这个在凌晨还在刷碗的刷碗智。本文 GitHub https://github.com/qq449245884/xiaozhi 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。背景这是我的朋友在最近一次面试中被问到的两个问题，来一起学习一下。1. 如何防止重复发送多个请求？问题：在我们的工作中，经常需要只发送一次请求，以防止用户重复点击。请编写请求方法（执行后返回 promise）并返回一个新方法。当连续触发时，将只发送一个请求。事例f.
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