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OpenClaw 学习
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Transformer 中 Softmax 与 Sigmoid 的作用、原理及区别
Q1: Transformer 中的 Softmax 的作用是归一化吗？ A: Softmax 并非仅仅“归一化”。它的主要功能是把注意力得分（查询 Q 与键 K 的点积）转...
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vLLM —— 大语言模型推理加速框架
问答（QA）汇总 Q1: vLLM 指的是什么？ A: vLLM（全称 “vLLM”）是一个专为大规模语言模型（Large Language Model，LLM）推理（in...
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Transformer 中 Mask、Attention 与前向/前馈 易混淆点整理
1️⃣ create_padding_mask 的实现与作用 Q: create_padding_mask 在项目中实现在哪里？它的输入是什么？有什么作用？A: 实现在 tr...
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Transformer DecoderLayer 结构与工作原理详解
Q1：DecoderLayer 包含哪些子层？ A1：DecoderLayer 由三大子层组成： 自注意力子层（self‑attn） 交叉注意力子层（cross‑attn）...
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Transformer Encoder 参数 num_layers 详解及取值建议
Q1: Encoder 中的参数 num_layers 代表什么？ A: num_layers 指的是 编码器层的数量。在实现中，Encoder 的构造函数会创建 num_...
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Transformer 中的前馈网络、残差连接与层归一化（Add & Norm）
Q1: Transformer 论文中架构的 add&norm 是什么，有什么用？A1: “Add & Norm” 指在每个子层（注意力层、前馈层）后先进行残差连接（Add）...
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Transformer 学习笔记之可缩放点积注意力（Scaled‑Dot‑Product Attention）
Transformer 学习笔记之可缩放点积注意力（Scaled‑Dot‑Product Attention） Q1: 在 scaled_dot_product_attent...
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【知识图谱】RDF的初步了解正文之前 本文有很多的参考来源，就不一一列举了。除了少部分自己写的，其他的都是从别的地方拼凑来的。但求不喷，不图啥，就做个笔记。 正文 一、知识图谱的基石：RDF RDF(R...
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Visual Paradigm社区版安装教程（免费）Visual Paradigm是强大的UML工具，社区版可以免费使用。 一、下载地址 https://www.visual-paradigm.com/cn/download/...
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Android 打开系统切换输入法弹窗并监听切换输入法1、打开系统切换输入法弹框 样子大概就是这样 方法如下，调用 InputMethodManager 的方法即可： 2、监听系统切换输入法 监听系统的话，很容易就想到的就是监听...
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Android MatrixCursor
步骤2.利用MatrixCursor的构造方法，构造一个MatrixCursor，传入的参数即是步骤1中创建的字段数组，如下：MatrixCursormatrixCursor...
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android系统文本选择器添加看这里https://www.jianshu.com/p/89970f098012?from=jiantop.com 先看下效果图 可以看到，在默认的复制，共享等选项后边多两...
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Android Activity的启动过程-7 - ActivityTaskSupervisor
在 Android ROS (11) 及之前，是 ActivityStackSupervisor.在 Android SOS (12) 及之后，是 ActivityTaskS...
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Android Recent Key & RecentTaskInfo
Recent Key UI -> Home screen (SystemShortCut 快捷方式的一种)RecentTaskInfo -> WMS (其实是 Activi...
