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去掉 Attention 的 Softmax,复杂度降为 O (n)

QKTQK^T 这一步我们得到一个 n×nn\times n 的矩阵,之后还要做一个 Softmax 对一个 1×n1\times n 的行向量进行 Softmax,时间复杂度是 O(n)O (n),但是对一个...O (d^2n)),然后再用 QQ 左乘它(这一步的时间复杂度是 O(d2n)O (d^2n)),由于 d≪nd \ll n,所以这样算大致的时间复杂度只是 O(n)O (n) 对于 BERT base...因为 768 实际上是通过 Multi-Head 拼接得到的,而每个 head 的 d=64d=64 也就是说,去掉 Softmax 的 Attention 复杂度可以降到最理想的线性级别 O(n)\mathcal...这显然就是我们的终极追求:Linear Attention 一般的定义 问题是,直接去掉 Softmax 还能算是 Attention 吗?他还能有标准的 Attention 的效果吗?...boldsymbol {k}_j)\geq 0 这种一般形式的 Attention 在 CV 中也被称为 Non-Local 网络,出自论文《Non-local Neural Networks》 几个例子 如果直接去掉

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    刚刚用python的readline(s)读取文件的发现进行后续处理的时候总是会出现格式上等的一些小错误,后来想起来是因为文件换行符等一些符号(\n\r\t)也会被readline(s)读取到,以下是我用到的小方法...16 122.152.0.0/16 140.143.0.0/16 59.110.0.0/16 106.75.0.0/16 将文件读到变量 f 中,然后执行redline发现其实里面还包括了换行符 '\n'...In [5]: f.readline().split("\n")[0] Out[5]: '140.143.0.0/16' 可能有的同学会问,那\r\t\n都存在的情况呢?...('\n','').replace('\t','') 还可以通过re模块的sub方法:Sub(replacement,string[,count =0 ]) In [37]: import re In...[38]: a=re.compile('(\t|\n|\r)') In [39]: b=a.sub('$','\t111.231\r.0.0/16\n') #后面的内容通过定义的正则,将符合的内容替换成

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    人力资源部同事小V设计了一个方法为每个人进行排序并分配最终的工号,具体规则是: 将N(N<10000)个人排成一排,从第1个人开始报数;如果报数是M的倍数就出列,报到队尾后则回到对头继续报, 直到所有人都出列...45, 97 # 作者-上海悠悠 QQ交流群:717225969 # blog地址 https://www.cnblogs.com/yoyoketang/a = list(range(1, 101)) n...= 3 while len(a) >= n: if n-2 >= 0: a = a[n:] + a[:n-1] print(sorted(a)) 跟这题非常类似,不同之处是需要收集出列的小伙伴顺序,最后几个小伙伴需继续报数...717225969 # blog地址 https://www.cnblogs.com/yoyoketang/a = list(range(1, 21)) new_arry = [] m = 5# 1.人数大于等于n...while len(a) >= m: new_arry.append(a[m-1]) a = a[m:] + a[:m-1]print(a) # 多余的 # 2.人数小于n while len(a)

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    python 操作 txt 文件中数据教程-python 去掉 txt 文件行尾换行

    参考文章 python 操作 txt 文件中数据教程[1]-使用 python 读写 txt 文件[1] python 操作 txt 文件中数据教程[2]-python 提取 txt 文件中的行列元素...[2] python 操作 txt 文件中数据教程[3]-python 读取文件夹中所有 txt 文件并将数据转为 csv 文件[3] 误区 使用 python 对 txt 文件进行读取使用的语句是 open...(filename, 'r') 使用 python 对 txt 文件进行写入使用的语句是 open(fileneme, 'w') 所以如果 要通过 python 对原始文件读取后,直接进行重新写入到原始文件...is \n This is \n This is \n This is \n This is \n This is \n This is \n This is \n This is \n This is...参考资料 [1]python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件: https://blog.csdn.net/u013555719/article/details/84553722

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