Transformer是目前最流行的深度学习架构之一,广泛应用于大语言模型(LLM)和计算机视觉等领域。
它的核心创新在于引入了自注意力机制(Self-Attention),使得模型能够更好地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。
可视化Transformer
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Transformer是目前最流行的深度学习架构之一,广泛应用于大语言模型(LLM)和计算机视觉等领域。
它的核心创新在于引入了自注意力机制(Self-Attention),使得模型能够更好地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。
可视化Transformer
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神经网络就是模仿人脑神经元的结构,其典型应用就是Transformer架构。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
每一层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。
输入层接收外部数据,隐藏层进行特征提取和变换,输出层产生最终结果。

暴力搜索
T,表示每天的温度,返回一个数组 res,其中 res[i] 是指对于第 i 天,至少过了多少天之后,温度才会升高。如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替。res 数组中。如果遍历到数组末尾仍然没有找到比当前天温度高的日子,我们就将 res[i] 设置为 0。res 数组。递归
Character.isLetter() 方法用于判断指定的字符是否为字母。
StringBuilder.append() 方法用于将指定的字符串追加到此字符序列。
StringBuilder.toString() 方法用于将此字符序列转换为一个字符串。
StringBuilder() 构造方法用于创建一个空的 StringBuilder 对象。
StringBuilder.repeat() 方法用于创建一个新的字符串,该字符串是通过重复当前字符串指定次数得到的。
StringBuilder.repeat(String str, int count) 方法用于创建一个新的字符串,该字符串是通过重复指定字符串指定次数得到的。
String.substring() 方法用于返回一个新的字符串,它是此字符串的一个子字符串。
String.charAt() 方法用于返回指定索引处的字符。
String.isEmpty() 方法用于判断字符串是否为空。
Integer.parseInt() 方法用于将字符串参数解析为一个整数。
栈
栈
'(',')','{','}','[',']' 的字符串,判断字符串是否有效。有效字符串需满足:
二分查找
二分查找
nums,按照升序排列,数组中的值 不重复。nums 在预先未知的某个下标上进行了 旋转,使数组变为 [4,5,6,7,0,1,2](假设原数组为 [0,1,2,4,5,6,7])。target,如果找到返回其索引,否则返回 -1。二分查找
nums,和一个目标值 target,找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。[-1, -1]。