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TRANSFORMERS(变形金刚)简介

变形金刚》是一部基于“变形金刚”玩具产品改编的2007年的美国科幻动作电影。该片由迈克尔·贝执导，斯蒂芬·斯皮尔伯格担任执行制片人 ，该片是《变形金刚》系列电影的首部作品。

《变形金刚》1—5可以说是根据一条故事线发展，就是为了争夺能量体所引发的战争。

变形金刚（Transformers）是美国孩之宝公司与日本TAKARA公司自1984年起合作开发的玩具产品以及相关的漫画、动画、电影等一系列周边产品的总称，现为孩之宝公司旗下授权品牌。

《变形金刚》系列电影一共有五部，分别是《变形金刚》、《变形金刚之卷土重来》、《变形金刚之天火焚城》、《变形金刚之绝迹重生》、《变形金刚5：最后的骑士》。

《变形金刚》简介 《变形金刚》是美国科幻动作系列电影，改编自起源于20世纪80年代的变形金刚品牌系列。该电影系列由派拉蒙影业公司和梦工厂发行。

变形金刚（theTransformers）是从1984年起美国孩之宝（Hasbro）公司与日本TAKARA（タカラ）公司合作开发的系列玩具和推出的系列动画片/影片的总称。在一定程度上广义地扩展到各种（能够变形的）机器人玩具和动画片。

谁知道变压器作用有哪些吗?给我科普下呗!

变压器的功能主要有：电压变换；电流变换，阻抗变换；隔离；稳压（磁饱和变压器）；自耦变压器；高压变压器（干式和油浸式）等，变压器常用的铁芯形状一般有E型和C型铁芯，XED型，ED型CD型。

变压器是用来改变交流电压的置，由铁芯和线圈线成。它不仅能改变交流电的电压，同时还能改变阻抗，在不超设计功率时，还可改变电流。

变压器还具有变换电流的作用。变压器还具有变换阻抗的作用。直流变压器的作用主要有以下几个方面：第一：提升直流电压，好让电压更适合电子设备所需要的电压大小。

Satons变压器的线圈的匝数比等于电压比。控制变压器是用来改变交流电压的设置，由铁芯和线圈线成。它不仅能改变交流电的电压，同时还能改变阻抗，在不超设计功率时，还可改变电流.在不同的环境下，变压器的用途也不同。

变压器几乎在所有的电子产品中都要用到，它原理简单但根据不同的使用场合（不同的用途）变压器的绕制工艺会有所不同的要求。

使之满足输送电电网额定高电压的要求。这里所用的变压器属于升压变压器。第二，用于不同电压等级的电网之间的电压变换。第三，用于输送电的末端，通过各级的电力变压器把电压降低，以符合配电网的电压要求。

NLP预训练语言模型(三):逐步解析Transformer结构

1、Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域。

2、attention： 输入和输出进行比较，不同的输出对不同输入的关注不同。假设输出 更关注输入 ， 更关注 ，那么在句子翻译中，语言 翻译成 ，那么很可能认为单词 翻译成 ， 翻译成 。能够使模型捕捉有用信息。

3、整个Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责对输入数据的编码，而Decoder负责对编码后的数据进行解码。

Transformer为什么适合自动驾驶?毫末智行CEO顾维灏亲自揭秘

1、基于 Transformer 的感知算法表现出了极强的泛化性和鲁棒性，也因此顾维灏坚定认为，Transformer 的优秀特性极有可能在智能驾驶的场景中发挥出传统 CNN 算法所不能企及的感知能力。

2、在自动驾驶领域，毫末在国内最早将Transformer大模型引入到数据智能体系MANA当中。

3、在成本＆速度方面，毫末智行CEO顾维灏提到，标注与验证是自动驾驶最高的两大成本来源，而通过自动标注技术的应用，MANA的标注成本将比采用人工标注为主的方式降低80%；此外同样借助与阿里的合作，MANA也成功将验证成本下降了62%。

4、观察道路理解正在发生的一切，推演并选择合适路线前行，是所有驾驶者习以为常的事情，也是重感知、轻地图技术方向下，自动驾驶必须达成的目标。而这，恰好也是生成式预训练 Transformer 模型（GPT）的长项。

5、对此，顾维灏发表了自己的观点。他认为，L2级辅助驾驶与L3级自动驾驶的主要区别在于对责任主体的划分；对于用户而言，后者更在意的更多是产品体验。

Transformer模型解析记录

1、Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。

2、Transformer的总架构如下图所示：这是典型的Transformer结构，简单来说，Transformer = 预训练（input） + Encoder*N + 预训练（output） + Decoder*N+output。

3、transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法，它跟序列模型还不不一样。

4、在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。

5、模型结构：Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。

Transformer解读(附pytorch代码)

在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。

详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。

对于希望自己尝试一些 3D 深度学习的 PyTorch 用户，Kaolin 库值得研究。对于 TensorFlow 用户，还有TensorFlow Graphics。一个特别热门的子领域是 3D 模型的生成。

PyTorch是一个非常流行的深度学习框架。但是与其他框架不同的是，PyTorch具有动态执行图，意味着计算图是动态创建的。

本文首次将Swim-transformer引入图像去雨领域，研究了Swim-transformer在图像去雨领域的性能和潜力。具体来说，我们对Swim-transformer的基本模块进行了改进，设计了一个三分支模型来实现单幅图像的去雨。