1.DenseNet源码解读（pytorch官方）
2.Android特效 - 收藏集 - 掘金
3.PyTorch中torch.nn.Transformer的堆叠堆叠源码解读（自顶向下视角）
4.自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)
5.我的世界无限堆叠modV1710最新版我的世界无限堆叠modV1710最新版功能简介

DenseNet源码解读（pytorch官方）

       DenseNet源码解析：一个基于PyTorch实现的深度密集连接网络模型，提供了一系列预训练模型选项。源码首先，技术我们引入必要的堆叠堆叠库，如ReLU、源码卷积层、技术vlc linux 源码批量归一化和函数模块。堆叠堆叠DenseNet的源码核心是通过`_bn_function_factory`函数拼接前一层的特征，然后通过一系列的技术卷积块进行特征提取，包括1x1卷积、堆叠堆叠ReLU激活和3x3卷积，源码形成了密集层 `_DenseLayer`。技术该层可以设置内存高效模式以节省内存。堆叠堆叠在 `_DenseBlock` 中，源码通过循环堆叠指定数量的技术密集层，并在每个块之间插入降采样层 `_Transition` 以控制通道数量的增长。模型类 `DenseNet` 建立了整套网络结构，包括初始卷积层、多个密集块、过渡层以及最终的全局平均池化和全连接层。提供了针对不同配置（如densenet、densenet等）的预训练模型加载方法 `_densenet`，用户可以根据需求选择并加载预训练权重。

       每个模型函数，如`densenet`，接受参数如预训练状态、物联网sboard源码进度条显示等，允许用户根据需要定制网络行为。总的来说，DenseNet的设计旨在通过密集连接和递增特征组合来提升模型性能，适用于图像识别等计算机视觉任务。

Android特效 - 收藏集 - 掘金

       堆叠滑动控件，如同社交软件探探的体验，并增加了滑动方向控制等扩展功能。

       这篇文章记录了TextView中一些不常使用的功能，通过动图展示了这些方法的效果。

       在实际Android开发中，有许多工具和网站让人爱不释手，本文分享了我个人的一些体验和发现，帮助开发者更高效地学习和使用。

       一款查看器为用户提供了无缝切换、多图翻页、快速放大和退出等功能，同时支持下拽退出查看。

       本文介绍了如何在短时间内实现TextInputLayout的使用，提供了源码链接和详细效果图。

       通过模拟新浪微博雷达搜索效果，本文提供了一个详细的案例，附有源代码和演示。

       本章收集了常用的Android框架，包括源码地址和详细博客，dpo副图源码方便开发者查找和学习资源。

       本篇文章介绍了一个自定义的加入购物车旋转控件，自带闪转腾挪动画效果，展示了自定义View的实现。

       Android 7.1允许定义特定操作的快捷方式，本文介绍了如何在设备上显示和使用这些快捷键。

       实现兼容Android5.0的过渡动画库，包括共享元素过渡效果，让5.0之前的手机也能体验。

       动手开发Android Studio插件，本文总结了实现自动生成findviewbyid代码插件的过程和步骤。

       详细解释了RxJava中的背压概念，为深入运用RxJava提供了一篇文章。

       饿了么更新后，交互设计被称赞，本文介绍了如何让Image变成详情页的交互方法。

       自定义控件学习和合集文章，涵盖了GcsSloop/AndroidNote、小良自定义控件合集和Mr-XiaoLiang的自定义控件三部曲。

       Android面试题汇总，涉及腾讯、百度、华为、搜狗和滴滴的面试内容，供求职者参考。毕设offer源码

       动态更换应用图标，讨论了产品需求与开发实践，强调了Android中实现动态更换图标的可能性。

       实现Android视图扩散切换效果的控制器，兼容至Android4.0，提供了一种简单易用的实现方式。

       介绍如何在RecyclerView中添加header和footer，实现与ListView和GridView相似的布局。

       实现CoordinatorLayout下的波浪下拉刷新效果，通过模仿理财类APP的下拉刷新动画。

       在微信小程序上线之际，建议移动开发人员尝试使用AR技术缓解紧张情绪，提供了一篇文章的链接。

       饿了么搜索栏的丝滑无缝过度实现，通过基础特效教程展示了这一设计的实现过程。

PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）

       torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。

       在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。

       Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。整套乘客端源码初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder，encoder的输出作为decoder的输入。

       TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。

       TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。

       在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。

       F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。

       TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。

       总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。

自然语言处理大模型BLOOM模型结构源码解析(张量并行版)

       BLOOM模型结构解析，采用Megatron-DeepSpeed框架进行训练，张量并行采用1D模式。基于BigScience开源代码仓库，本文将详细介绍张量并行版BLOOM的原理和结构。

       单机版BLOOM解析见文章。

       模型结构实现依赖mpu模块，推荐系列文章深入理解mpu工具。

       Megatron-DeepSpeed张量并行工具代码mpu详解，覆盖并行环境初始化、Collective通信封装、张量并行层实现、测试以及Embedding层、交叉熵实现与测试。

       Embedding层：Transformer Embedding层包含Word、Position、TokenType三类，分别将输入映射为稠密向量、注入位置信息、类别信息。通常，位置信息通过ALiBi注入，无需传统Position Embedding，TokenType Embedding为可选项。张量并行版BLOOM Embedding层代码在megatron/model/language_model.py，通过参数控制三类Embedding使用。

       激活函数：位于megatron/model/utils.py，BLOOM激活函数采用近似公式实现。

       掩码：张量并行版模型用于预训练，采用Causal Mask确保当前token仅见左侧token。掩码实现于megatron/model/fused_softmax.py，将缩放、mask、softmax融合。

       ALiBi：位置信息注入机制，通过调整query-key点积中静态偏差实现。8个注意力头使用等比序列m计算斜率，个头则有不同序列。实现于megatron/model/transformer.py。

       MLP层：全连接层结构，列并行第一层，行并行第二层，实现于megatron/model/transformer.py。

       多头注意力层：基于标准多头注意力添加ALiBi，简化版代码位于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer层：对应单机版BlookBlock，实现于megatron/model/transformer.py。

       并行Transformer及语言模型：ParallelTransformer类堆叠多个ParallelTransformerLayer，TransformerLanguageModel类在开始添加Embedding层，在末尾添加Pooler，逻辑简单，代码未详述。

       相关文章系列覆盖大模型研究、RETRO、MPT、ChatGLM-6B、BLOOM、LoRA、推理工具测试、LaMDA、Chinchilla、GLM-B等。

我的世界无限堆叠modV最新版我的世界无限堆叠modV最新版功能简介

       大家好,关于我的世界无限堆叠mod V1.7. 最新版，我的世界无限堆叠mod V1.7. 最新版功能简介这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧！

       我的世界终极堆叠MOD是一款功能强大的同名游戏模组，可以为游戏添加全新的物品堆叠机制，最大程度的利用背包空间，带来不一样的游戏体验。软件操作简单便捷，支持各种版本的游戏，并且附带了详细的安装教程，满足用户的各种我的世界终极堆叠模组体验需求。

模组特色

       在一些科技模组里,有一些可以增加堆叠的模组(例如应用能源2),提供了非常大的便利,所以为什么不直接增加物品本身最大堆叠呢?由于游戏机制问题,默认最大堆叠为,找了下目前有的几个自定义堆叠的模组发现基本上最大堆叠只能设置到,于是乎这个mod就诞生了.

       装上此模组后，在某些模组的机器中，将超过个的物品Shift+左键/右键进机器会导致游戏崩溃，请直接将物品拖进。且在非原版的工作台中，如果放入超过个的物品，将会被重置刷新为个，合成物品时请尽量使用原版工作台。

       基础堆叠的自定义：

       容器的兼容(包括原版容器,更多箱子mod等)；

       模组的兼容(如有不兼容的模组可以提交issues)；

       可高度自定义的配置文件,并支持矿典的自定义。

使用说明

       这个模组可以修改堆叠数量，还可以通过配置文件/界面指定！ 打开minecraft\config\stacker.json 修改掉：{ "maxStacker": }.

       原作者已经开源并声明源码进入公共领域

       除1..2为Forge外，其余都是Farbric

       PS为了防止卡顿，请不要把成吨的东西塞入工作台，否则工作台有可能被频繁敲打产生音爆从而带走你的世界

       PSS.最好不要堆叠超过亿，否则史蒂夫可能承受无法承受之重，并连同你的世界一起崩溃

游戏介绍

       1、自由是游戏赋予玩家最大的权利。在这个虚拟世界中，玩家可以通过自己的努力创造一切;

       2、像素风的MC世界，不断加入更多新内容。玩家也可以自行添加MOD安装包，乐趣多多;

       3、流畅的游戏体验，收集素材，每日任务挑战，内容丰富多样，游历MC世界的每一个角落。

游戏特色

       1、暗黑风格的玩法探索，在危险的地下城中心继续探索，享受这种刀锋飞舞的刺激与性感;

       2. 炫彩武器系统软件，打造属于自己的终极角色，与三名好友一起探索秘密地穴;

       3.实时战斗玩法，地穴内有陷阱和行政机关。机会与风险并存，全看你如何选择;

       4.人性化你的角色，打开独特的物品并为武器附魔，对对手发动破坏性和非常攻势。