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广受好评的 The Illustrated Transformer 一文以图解的形式清晰讲解了Transformer的各个细节,但原博是外网的,我在网上搜了下并没有发现该篇文章的PDF格式,故自己把该文拔下来制作成PDF格式同时尽量保持了原文该有的链接与样式,以供不能科学上网的同学使用:

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The Illustrated Network - How TCPIP Works in a Mod er n Network 英文无水印 pdf pdf 所有页面使用FoxitRead er PDF -XChangeView er 测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
The Illustrated Network How TCPIP Works in a Mod er n Network(2nd) 英文无水印原版 pdf 第2版 pdf 所有页面使用FoxitRead er PDF -XChangeView er 、Sumatra PDF 和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
该程序包由一系列程式化的植被模型(树木,灌木,草,岩石,植物),着色器,图像效果和脚本(包含声音和音乐)组合而成,目的是使其变得有用且随时可以使用在任何项目中使用。 您将能够使用颜色管理器工具和随附的着色器轻松更改季节。 着色器带有一键激活雪的选项。调整场景的外观,从寒冷的早晨的微霜到冬季的大雪。 该软件包的一些突出功能包括: 2个演示场景-一个要探索的大环境和另一个较小的松树林。 调色板-包括4种调色板,以及冬季。 彩色雾-自定义雾图像效果,可让您控制雾的颜色并根据需要对其进行样式化。 云-基于粒子系统的云解决方案,具有无限变化。 自定义着色器-动画植被,冬季的雪层,可通过材质控制的地形颜色。 有色水-定制水着色器,可轻松根据您的需要进行样式化。 颜色管理器(脚本)-一种全面的工具,可从一个地方管理材料上的颜色。您可以根据需要创建任意数量的调色板,并可以在它们之间轻松切换。 艺术风格是独特的,其设置方式可让您根据需要进行自定义。有14种带有alpha的白色纹理,压缩为256x256大小。场景中的所有颜色都是通过材质的color属性控制的。 它包含24种独特的模型和40多种预制件: 3 x多叶树-带有LOD的茂密和枯死版本。 3 x松树-具有LOD的绿色和死角版本。 3 x灌木-带有LOD的郁郁葱葱的死胡同。 3 x岩石-经过精心雕刻,无论大小都可以正常工作。 5 x植物-睡莲和花朵,可在郁郁葱葱的平原上增添色彩。 3 x草-使用LOD进行了优化,可以在大面积上使用。 5个空地模型-树枝和树叶可为地面增加细节。 默认3D渲染管道的安装步骤。 为了欣赏美丽的场景并避免脚本警告丢失,您的项目应将颜色空间设置为线性,并安装后处理程序包。 1.将项目色彩空间设置为线性。 2.从程序包管理器中导入后处理程序包。 3.导入 Illustrated Nature资产。 每个模型都是耐心和爱心所创造的,像画中的笔触一样和谐地坐在场景中。 心比天高,仗剑走天涯,保持热爱,奔赴向梦想!低调,谦虚,自律,反思,成长,还算是比较正能量的博主,公益免费传播……内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的东西(有点小情怀,也有点使命感呀)…… 08-16
写在最前边 看 transform er 相关文章的时候发现很多人用了相同的图。直到我搜到作者的原文……于是决定翻译一下无删改的原文。 翻译讲究:信、达、雅。要在保障意思准确的情况下传递作者的意图,并且尽量让文本优美。但是大家对我一个理工科少女的语言要求不要太高,本文只能保证在尽量通顺的情况下还原原文。 作者博客:@Jay Alammar 原文链接:The Illustrated Transform er 在之前的文章中,我们讲了现代神经网络常用的一种方法——Attention机制。 本文章我们来介绍
The Illustrated Transform er Discussions: Hack er News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations: Chinese (Simplified), [Korean](https://nlpinkorean.github.i...
TCPIP Illustrated , Volume 1 - The Protocols(2nd) 英文无水印 pdf 第2版 pdf 所有页面使用FoxitRead er PDF -XChangeView er 测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
如果你想深入学习 Transform er 模型,可以参考以下几本书籍: 1.《Attention Is All You Need》:这是 Transform er 模型的原始论文,深入介绍了这个模型的思想和实现细节。 2.《 Illustrated Transform er 》:这是一本非常适合初学者阅读的图文书,详细介绍了 Transform er 模型的每一个组成部分。 3.《Deep Learning for NLP with PyTorch》:这是一本以PyTorch为主的深度学习NLP入门书,也介绍了 Transform er 模型的原理和实现。 4.《 Transform er s from Scratch》:这是一本从零开始实现 Transform er 模型的书,适合想要了解 Transform er 模型内部工作原理的读者。 以上书籍都是关于 Transform er 模型的经典资料,通过阅读它们可以加深对 Transform er 模型的理解。