将多个不同长度的时间序列合并到一个2D矩阵中 - 腾讯云开发者社区

文章背景：在工作中，有时需要将多个工作簿进行合并，比如将多份原始数据附在报告之后。...如果有很多的工作簿，都需要进行移动的话，一个一个打开然后再操作比较费时费力。这时就可以使用VBA来批量进行操作。...在目标工作簿内，插入一个模块，然后导入如下的代码： Option Explicit Sub MergeWorkbook() '将多个工作簿的第一张工作表合并到目标工作簿中...End Sub (1) 将目标工作簿和待转移的工作簿放在同一个文件夹内；（2）上述代码要实现的功能是，将同一个文件夹内所有工作簿（目标工作簿除外）的第一张工作表拷贝到目标工作簿内，并将表名设置为拷贝前所属的工作簿名称...转移前：转移后：参考资料： [1] 如何使用Excel VBA将多个工作簿的全部工作表合并到一个工作簿中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/76786888）

6.1K1 1

今日 Paper | ACEnet上下文编码网络；卷积网络生物系统；欺诈检测；DialogueGCN等

这篇论文提出了一个名为ACEnet的解剖上下文编码网络，将3D空间和解剖上下文合并到2D卷积神经网络中，以便从磁共振扫描中有效而准确地分割大脑结构。...ACNnet包含三个重要的组成部分：1、解剖上下文编码模块，将解剖信息合并到2D CNN中；2、空间上下文编码模块，将3D图像信息合并到2D CNN中；3、颅骨剥离模块，指导2DCNN来建模大脑结构。...：2019/8/30 论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.11540 推荐原因 1.对话语句的情感识别(ERC)是基础但也异常重要的任务，过去的解决方法通常是将序列语句编码，...3.对于学习了图神经网络理论的人来说，如何在实际场景中应用图神经网络是非常重要的，本文就提供了一个非常简单明了的场景，值得学习。 ? ?...创新点：在这篇论文中，作者提出了一个Quantized CNN模型，这个模型可以加速和压缩CNN，它的核心思想是对卷积层和全连接层中的权重进行量化，并最小化每层的响应误差。

6803 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

HuggingFace工程师亲授：如何在Transformer中实现最好的位置编码

与隐式包含顺序信息的 RNN 和 CNN 不同，Transformer 的架构中没有内置处理序列顺序的机制，需要通过位置编码显式地为模型提供序列中单词的位置信息，以更好地学习序列关系。...理想特性属性 1 ：每个位置的唯一编码（跨序列）每个位置都需要一个无论序列长度如何都保持一致的唯一编码 - 无论当前序列的长度是 10 还是 10,000，位置 5 处的标记都应该具有相同的编码。...整数位置编码我们首先想到的方法是将 token 位置的整数值添加到 token 嵌入的每个分量中，取值范围为 0→L，其中 L 是当前序列的长度。...如果我们选择 N 为当前序列的长度，那么每个长度不同的序列的位置值就会完全不同，这就违反了。有没有更好的方法来确保我们的数字介于 0 和 1 之间呢？...我们已经解决了数值范围的问题，现在我们有了在不同序列长度上保持一致的唯一编码。如果我们绘制 token 嵌入的低维版本，并可视化不同值的二进制位置向量的加法，会发生什么情况呢？

1201 0

【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

游戏可能内含多个时间增量时间(deltatime): 游戏从上一帧起流逝的时间, 游戏中与速度有关的设计都应该用这个时间来计算....2D游戏对象, 动画一般用一组图片来表现, 类似现实中的帧动画....将场景变换到相机坐标系所用的变换矩阵称为观察矩阵投影坐标系: 有时称视口坐标系. 将自定义的视体变为标准视体的过程, 变换后的原本自定义视体中的内容会变换到标准视体中...., 因此需要设置无效区域(死区), 一般通过计算设备返回的2D向量长度来进行过滤, 然后计算死区之外的向量长度与最大值之间的百分比乘上向量方向来得到过滤后的向量结果输入事件系统得到输入设备的结果后游戏通常实现一个单例模式的输入管理器来管理各种输入事件..., 将游戏中的一个事件映射到一个或多个声音文件上进行播放声音文件的播放一般会经由场景预加载节省时间, 并为了节省内存采用流式加载(只按需加载一部分) 声音事件常常由较复杂的场景设计, 最常见的就是脚步事件在角色不同状态

4.2K3 1

机器翻译之Facebook的CNN与Google的Attention

有了上文信息【m，e_m】和attention【m，n】信息，便可以获得输出序列中每个词对应的上文特征【n，e_m】将输出序列的上文特征【n，e_m】与输出序列的卷积特征【n，e_n】组合，加入全连接...效率高，对序列长度n的序列建模，rnn的操作是O(n)O(n)，CNN的操作是O(log(n)O(\log(n)。...attention attention的分数矩阵，是输入、输出序列通过多个卷积stack起来获得的，每个词的可视域通过CNN自然地扩增了。...首先，通过Query和Key矩阵计算每个quiry对应的key的匹配程度，然后根据匹配程度将Value矩阵中的元素组合起来。 multi-head attention ?...通过一个全连接层，可以将K、V、Q映射到维度较低的子空间，然后在不同的子空间进行attention的计算。

1.3K9 0

坐标系旋转变换公式图解

这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法，将多个变换合成一个。最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。...另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理3D变换中的大量矩阵运算，比普通CPU 要快上1000倍。下面是3类基本的2D图形变换。...dx dy 1 旋转：旋转相比平移稍稍复杂：设某点与原点连线和X轴夹角为b度，以原点为圆心，逆时针转过a度 , 原点与该点连线长度为R, [x,y]为变换前坐标， [X,Y]为变换后坐标...x = Rcos(b) ; y = Rsin(b); X = Rcos(a+b) = Rcosacosb – Rsinasinb = xcosa – ysina; (合角公式) Y = Rsin...0 0 1 2D基本的模型视图变换，就只有上面这3种，所有的复杂2D模型视图变换，都可以分解成上述3个。

6K2 0

利用双向注意流进行机器理解

接下去我们就可以根据多个窗口大小来构造一系列的特征向量，如上图所示，接着就是经过Max-over-time pooling，生成一个一维向量，向量的大小等于不同窗口的个数。...回到这篇文章中来，我们使用kim的方法就可以将变长文本输入，转变为一个定长的向量了！...利用Sirivastava在2015年的时候提出来的双层高速网络，得到d维度的向量，相当于得到两个矩阵， ? ，我们之前得到T维和J维的词序列的每一个词都被转换成d维的向量。...，这里的输出定义为d大小由于是双向的，我们便可以得到一个2d乘T的一个矩阵，直接输入到输出层进行答案的判断。...是一个10d维度的可训练的权值向量我们将M传到另一个LSTM之中获得另一个矩阵，记 ? ，同样是2d乘T的矩阵对于结束位置的概率分布： ? 最后定义误差函数： ? 其中 ?

9043 0

算法基础-非线性结构

它们的任何结点都可能对应着其它多个不同的结点有根树二叉树二叉树在逻辑上是一种树状结构，最顶上的结点被称为根结点，每个结点都有 key, lChild和rChild值，分别记录该结点的值，左子树指针和右子树指针...对于图的概念，可以参考下列文章人工智能基础-图论初步 - DearXuan的主页矩阵法使用矩阵 M 来表示图 G，将 G 中的每个结点量化为一个数字，M(i,j)=0表示 G 中 i 和 j 所代表的结点不相邻...，M(i,j)=1表示 G 中 i 和 j 代表的结点相邻显然同一个图 G 中结点 V 的个数是固定的，设为 n，因此矩阵 M 是一个 n 阶的方阵例如以下无向图它用矩阵表示为 0 1 2...邻接链表法将图 G 的所有顶点具体化为一个结点，并保存在长度固定的数组中，每个结点都储存了当前结点的值和图 G 中对应顶点的所有边 struct Vertex{ int value;...实际上这个序列恰好是深度优先搜索的结束时间的降序，下面我们用代码来求出这个图的各个顶点的发现时间和结束时间，我们将发现时间和结束时间作为顶点的参数添加到结构体内 struct Vertex{

1.1K2 0

DrugVQA | 用视觉问答技术预测药物蛋白质相互作用

这些方法一般都是通过将配体，蛋白质及其相互作用的信息整合到一个统一的框架中，将是否存在相互作用的预测作为二元分类的任务。...2.2将蛋白质以2D距离图表示蛋白质可以简单地描述为由一系列氨基酸残基组成的线性序列，其中是一个利用one-hot表示的长度为20的向量，为蛋白质的氨基酸序列长度。...与通常将图像预处理为相同大小的VQA任务不同，现实世界中的蛋白质具有不同的氨基酸长度，无法缩放。因此，需要设计一个动态神经网络使它既可以处理可变长度的输入，又可以预测每种氨基酸的重要性。...由于蛋白质结合口袋由空间上相邻的多个连续位点组成，因此是一个的矩阵以捕获结合口袋的整体结构信息。 ?...然后通过将注释矩阵与之前得到的特征图相乘得到一个特征图，它是一个特殊的特征图，包含了相互作用里位点贡献的潜在关系。 ?

9297 1

【ADAS】万字文告诉你Transformer在BEV、3D检测、2D检测、Lane检测的应用，量化与加速

NEAT提出了一种对场景的语义、空间和时间结构进行有效推理的表示。它构建了一个连续函数，将BEV场景坐标中的位置映射到路点和语义，使用中间注意力映射将高维2D图像特征迭代压缩为紧凑的表示。...它探索了作为网络输入的高清地图上的不同表示，并提出了一个融合四种类型数据的框架。另一项名为STP3的工作提出了一种以自我为中心的对齐累积方案，该方案将2D转换为3D并对齐目标特征。...编码器将BEV特征扩展为 H×W 矩阵，长度为Channel，用作Transformer中的Query。这些特征是使用相机本征矩阵从多视图相机的2D特征导出的。...一种很有前途的方法是将多个级别和类型的Transformer模型级联到一个端到端系统中。然而，这在加速整个系列模型方面带来了挑战，因为每个模型可能都有独特的硬件要求。...Transformer的注意力机制在将空间序列转换为另一个空间序列方面发挥了优势，因为矩阵乘法可以将向量从一个空间转换到另一空间，大矩阵可以进行多维空间转换，并且这些矩阵中的参数是可学习的。

2.2K3 0

keras中文-快速开始Sequential模型

快速开始Sequential模型 Sequential是多个网络层的线性堆叠可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型：也可以通过.add()方法一个个的将layer...下面的三个指定输入数据shape的方法是严格等价的：下面三种方法也是严格等价的： ---- Merge层多个Sequential可经由一个Merge层合并到一个输出。...Merge层的输出是一个可以被添加到新Sequential的层对象。下面这个例子将两个Sequential合并到一起： ?...：张量平均 dot：张量相乘，可以通过dot_axis关键字参数来指定要消去的轴 cos：计算2D张量（即矩阵）中各个向量的余弦距离这个两个分支的模型可以通过下面的代码训练: final_model.compile...状态LSTM使得我们可以在合理的计算复杂度内处理较长序列请FAQ中关于状态LSTM的部分获取更多信息将两个LSTM合并作为编码端来处理两路序列的分类在本模型中，两路输入序列通过两个LSTM被编码为特征向量

9334 0

Java数据结构与算法解析(十七)——斜堆

和左倾堆一样，它通常也用于实现优先队列；作为一种自适应的左斜堆，它的合并操作的时间复杂度也是O(lg n)。...由于合并都是沿著最右路径进行的,经过合并之后,新斜堆的最右路径长度必然增加,这会影响下一次合并的效率。所以合并后，通过交换左右子树,使整棵树的最右路径长度非常小（这是启发规则）。...递归实现合并 1.比较两个堆; 设p是具有更小的root的键值的堆，q是另一个堆，r是合併后的结果堆。 2.令r的root是p（具有最小root键值），r的右子树为p的左子树。...merge(other)是外部接口，作用是将other合并到当前堆中。 3....: \n"); hb.print(); // 将"斜堆hb"合并到"斜堆ha"中。

3491 0

DTW和DBA_电台文本

为了对齐这两个序列，我们需要构造一个n x m的矩阵网格，矩阵元素(i, j)表示qi和cj两个点的距离d(qi, cj)（也就是序列Q的每一个点和C的每一个点之间的相似度，距离越小则相似度越高。...那条路径才是最好的呢？也就是刚才那个问题，怎么样的warping才是最好的。注明：两个序列长度不同，不能使用欧氏距离进行匹配。...满足上面这些约束条件的路径可以有指数个，然后我们感兴趣的是使得下面的规整代价最小的路径：分母中的K主要是用来对不同的长度的规整路径做补偿。我们的目的是什么？或者说DTW的思想是什么？...（2）在第一步中，将平均序列的每个坐标更新为与之关联的重心坐标。...此外，平均序列的每个坐标都定义在任意向量空间E中（通常使用欧几里得距离）我们假设一个函数assoc，它将平均序列的每个坐标与S序列的一个或多个坐标联系起来。

7342 0

2D坐标系中绘制旋转的椭圆-坐标变换

这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法，将多个变换合成一个。最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。...另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理3D变换中的大量矩阵运算，比普通CPU 要快上1000倍。下面是3类基本的2D图形变换。...0 0 1 2D基本的模型视图变换，就只有上面这3种，所有的复杂2D模型视图变换，都可以分解成上述3个。...先不说了，广告时间又到了，现在植入广告：几个《传热学》相关的小程序总结如下，可在微信中点击体验：有限元三角单元网格自动剖分 Delaunay三角化初体验（理论戳这） Contour等值线绘制（...《(计算)流体力学》中的几个小程序，可在微信中点击体验： Blasius偏微分方程求解速度边界层（理论这里）理想流体在管道中的有势流动（源码戳这）涡量-流函数法求解顶驱方腔流动

1.2K1 0

【3.x合批亲测】使用这个优化方案，iPhone6也能飞起来，直接拉满60帧！

上周我花了3天的时间，体验测试了一款 Creator 3.x 性能优化工具：98K动态分层合批！...它能将 DrawCall 超过 1000+ 次的 2D 界面，实现运行时节点分层排序，利用引擎动态合图 + 批量渲染能力，从底层将 DrawCall 优化到个数位。...测试案例是一个 2D 背包界面，我在 ScrollView 中动态创建了 500 个 item 元素。...尽可能一次性将更多的渲染数据提交给 GPU，减少 CPU 的工作时间，从而提升游戏性能。...有经验的你问题又来了，我们的逻辑代码通常是以单个 item 为单位建立的对象，如果将类型节点点合并到一起，上层逻辑代码岂不是要乱成一锅粥？优化的方法是知道了，但代价太大，不知道如何下手！

1.7K3 1

A Survey of Transformer 一篇Transformer综述（上）

的复杂度和参数量这里我们假设序列长度为T，通道数为D，FFN中间全连接层大小为4D，那么有以下表格 ?...是(M, P), 那么得到的矩阵C是(N, P),而每一个元素计算需要M次乘法，因此复杂度为O(NMP)，其他操作对比可参考 Transformer/CNN/RNN的对比（时间复杂度，序列操作数，最大路径长度...相比于循环层（RNN系列），self-attention的并行度更高。 ? 不同层的复杂度，序列操作数，最大路径长度关于归纳偏置 CNN使用卷积核，引入图像局部性。RNN将时间不变性引入。...在视觉方面的数据上，Image Transformer尝试了两种稀疏注意力模式将图像展平，并应用一个block local sparse attention 以2维的形式，应用一个2D block local...设b为桶的个数，给定一个大小为的矩阵，LSH可写为此外，Sparse Adaptive Connection将序列看作是一个图，自适应学习稀疏连接。

1.8K2 0

CvT:将卷积引入视觉Transformer(文末附论文下载)

CvT设计在ViT架构的2个核心部分引入了卷积：首先，将Transformer划分为多个阶段，形成一个分层结构的Transformer。...每个阶段的开始由一个卷积Token嵌入组成，该卷积Token嵌入在一个二维重塑的Token映射上进行卷积操作(即，将Flattened的Token序列重塑回空间网格)，然后是Layer Normalization...这个操作使得模型不仅可以捕获局部信息，而且还可以逐步减少序列长度，同时在不同阶段增加Token特征的维数，实现空间下采样，同时增加特征映射的数量。...具体来说，ViT将每幅图像分解成一组固定长度的token序列(即非重叠patches)，然后应用多个标准的Transformer(Multi-Head Self-Attention module, MHSA...给定一个2D图像或者从第阶段得到的2D-reshaped Token Map输出作为第阶段的输入，这里通过学习一个函数将映射到一个新的通道大小为的Token ，的二维卷积核大小为

1.9K3 0

中科大 & 腾讯微信 & 新加坡国立大学 & 复旦等将视觉特征与 LLM 的参数空间对齐，LoRA 再升级，效率更上一层！

对于每个输入图像，作者使用视觉编码器提取视觉特征，将特征转换为感知权重，并将感知权重与LLM的权重合并。这样，LLM的输入就不需要视觉标记，从而缩短了输入序列的长度并大大提高了效率。...Sphinx [30] 结合了具有不同架构、预训练范式和信息粒度的各种视觉 Backbone 网络。这些工作将整个视觉标记序列输入到LLM中，这可能导致在训练和推理过程中产生较高的计算成本。...与之前的工作不同，作者的VLoRA将视觉特征与LLM的参数空间对齐。视觉信息可以表示为LoRA格式的感知权重，并在推理时合并到LLM的权重中。参数高效微调。...在推理时，可以将感知权重合并到LLM中，FLOPs为。FLOPs计算的细节在附录A中。与推理相比，训练的开销略有增加，作者通过训练FLOPs进行比较。...与其它MLLM不同，作者的VLoRA在LLM推理过程中不需要任何视觉token，并且当文本长度为32时，其计算开销仅为LLaVA-v1.5的**8%**。

1791 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

VBA: 将多个工作簿的第一张工作表合并到一个工作簿中

今日 Paper | ACEnet上下文编码网络；卷积网络生物系统；欺诈检测；DialogueGCN等

HuggingFace工程师亲授：如何在Transformer中实现最好的位置编码

【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

机器翻译之Facebook的CNN与Google的Attention

坐标系旋转变换公式图解

推荐系统遇上深度学习(一二九)-基于物品属性的用户关注列表序列推荐

利用双向注意流进行机器理解

算法基础-非线性结构

相关题目汇总分析总结

DrugVQA | 用视觉问答技术预测药物蛋白质相互作用

【ADAS】万字文告诉你Transformer在BEV、3D检测、2D检测、Lane检测的应用，量化与加速

keras中文-快速开始Sequential模型

Java数据结构与算法解析(十七)——斜堆

DTW和DBA_电台文本

2D坐标系中绘制旋转的椭圆-坐标变换

【3.x合批亲测】使用这个优化方案，iPhone6也能飞起来，直接拉满60帧！

A Survey of Transformer 一篇Transformer综述（上）

CvT:将卷积引入视觉Transformer(文末附论文下载)

中科大 & 腾讯微信 & 新加坡国立大学 & 复旦等将视觉特征与 LLM 的参数空间对齐，LoRA 再升级，效率更上一层！

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐