transform

如下。1.打开graphpad软件，选择column模块，按下图进行选择。2.键入数据，完善表格。每组数据量可以不一致。3.点击Results下的NewAnalysis或者Analyze，按下图选择「One-wayANOVA（单方向方差分析）」并勾选三个分组。进入下一步。4.进行下一步选择。4.1ExperimentalDesign下按下图进行选择。4.2Multiplecomparisons下选择。4.3Options下选择。5.统计分析结果。5.1单方向方差分析的P值和F值。5.2三组中两两分析结果。6.作图：点击Graphs模块中的DATA1，按下图进行选择，并生成草图。7.不同的数据形式需要用不同的柱形图表示。

BDV=Breakdown Voltage击穿电压值将电压施加于绝缘油时，随着电压增加，通过油的电流剧增，使之完全丧失所固有的绝缘性能而变成导体，这种现象称为绝缘油的击穿。绝缘油发生击穿时的临界电压值，称为击穿电压，此时的电场强度，称为油的绝缘强度，表明绝缘油抵抗电场的能力。击穿电压U (kV)和绝缘强度E (kV/cm)的关系为 E=U/d (2-26)式中d-电极间距离(cm)。GDOT-80A绝缘油介电强度测试仪是武汉国电西高，依据国家标准GB507-1986及行标DL-474·4-92DL/T596-1996的有关规定，发挥自身优势，经过多次现场试验和长期不懈努力，精心研制开发的高准确度、全数字化工业仪器。为满足不同用户的需求，该系列仪器可分为单杯三杯及多杯等型号。仪器操作简便，造型美观大方。由于采用了全自动数字化微机控制，所以测量精度高、抗干扰能力强、安全可靠。

我也遇到这个问题了， 我记得以前是可以的 现在不知道为什么不行了

这是个曲折变压器的模型 由3个单相变压器组合而成 原边是延边三角形的形式，由3个独立绕组组成，中点打开 可以实现Y接或者三角接，由自己在外部连接好 副边可以在参数框内选择星接或三角接 原边和副边移相的角度可以在参数框内指定 拖两个示波器 看看原副边线电压相位差就能明白了

The kids 主语 come 谓语动词 home 宾语 transformed 副词修饰宾语. 是主谓宾简单结构表达孩子们回家都变得有型有格。。

change改变、更改 transfer 传输 transform外形上的改变switch是两者间调换

曲波变换

打开app，然后把定位改到那里，直接搜索，选择一个自己喜欢的

Transformer Book T300 Chi 华硕出品12.5英寸最薄平板 华硕的Slim预告原来说其真身这台 Transformer Book T300平板。这平板简直薄的不能再薄了，甚至华硕可以骄傲地宣称它是世界最薄的 12.5 吋平板。除了搭载 Intel新一代Core i 处理器之外，T300 的面板分辨率有 2,560 x 1,440 之谱，再加上内建的 4G LTE 数据能力，Chi 真的是个相当吸引人的组合。 华硕集团董事长施崇棠先生亲自发布产品 6月2日，华硕在台北寒舍艾丽酒店举行全球媒体发布会，会上华硕集团董事长施崇棠先生亲自发布了包括ZenBook NX500笔记本、ProArt PA328Q 4K显示器、RT-AC3200路由器、ZenUI、基于64位Atom Z3560处理器的fonePad、MEMO Pad 8、MEMO Pad 7和Transformer Book T300 Chi变形本。 华硕集团董事长施崇棠先生亲自发布产品 其中Transformer Book T300 Chi在不装载键盘部分时的厚度仅为7.3mm，是目前世界上最薄的12.5英寸平板电脑。配置上，Transformer Book T300 Chi(蚩尤?)将使用Intel下一代Core处理器，整合Intel HD Graphics图像处理器，搭载一块分辨率为2560x1440的WQHD IPS屏幕，支持4G LTE网络，支持Windows 8.1 Pro操作系统。从规格上来看非常高端，可以和微软的Surface Pro 3比肩。 华硕集团董事长施崇棠先生亲自发布产品 华硕很坏心眼地把它关在了玻璃箱里，大家摸不到，玩不到，只能嚓嚓嚓拍几张照片来过把瘾了!目前，一切都是谜题，没有售价，没有上市时间，不知道大家合适才能等到这款超薄的Transformer Book T300 Chi。 Transformer Book T300 Chi 华硕出品12.5英寸最薄平板 Transformer Book T300 Chi 华硕出品12.5英寸最薄平板 Transformer Book T300 Chi 华硕出品12.5英寸最薄平板 Transformer Book T300 Chi 华硕出品12.5英寸最薄平板 Transformer Book T300 Chi 华硕出品12.5英寸最薄平板

在百度上仅按"隔离变压器"搜索即可出答案.

EXO-TRANSFORMER灿烈 :She"s such a transformerEXO! Let"s go!KAI:Hold up, hold up, hold up, hold upuc124uba85ud558uae30 uc5b4ub824uc6cc uadf8ub140 ubb50uc57c ub300uccb4 ubb54ub370世勋:uc800uae30 uc800uae30 uc800uae30 uc800uae30uc21cuc2dduac04uc5d0 ub3ccubcc0ud558uba74 uac10ub2f9ud558uae30 ud798ub4e0ub370灿烈:You slow down, then you speed upub2f5uc740 uc5c6uc9c0 uadf8uc800 uba4dud558ub2c8 ubc14ub77cubd24uc5b4KAI:ub0b4uac00 ub3c4uc804ud560 uae38uc744 ube44ucdb0uc900 girluc27duc9c0 uc54auc544 ub108ub294 mega girlD.O.:Oh baby baby baby uc9dcub9bfud55c ub9ccud07c uc704ud5d8ud574suho:ub108ub294 uac15ub82cud574 ub208ubd80uc154 D.O.:ub9deuc11c uc2f8uc6b8 uc0dduac01 uc5c6uc5b4SUHO:Hey pretty lady uc0dduac01ub9cc ub354 uae4auc5b4uc9c0ub294ub370SUHO:uc880ub354 uac15ud558uac8c ub54cub860 ubd80ub4dcub7fduac8c伯贤:uadf8ub140 uc55euc5d0 uc55euc5d0 uc55euc5d0 uc124 ub54cTick tick boom boom ‘bout to blowSUHO:uc0c1uc0c1uc870ucc28 ubabbud588uc5c8ub358灿烈:ub05dub0b4 uc9c0ubc30ud558ub294 uc8fcuc778 ub098uc758 uc624ub108Cause you"re you"re you"re a transformer伯贤: uc790 ...

这篇文章在ViT的基础上提出了一种仅利用Transformer结构实现的ReID方法，并获得了较好的实验性能。 这篇文章的创新点包括三部分： TransReID结构如图3所示，相对于ViT-BoT主要两点不同，第一个是embedding层引入了SIE即边缘信息，第二个是局部分支的处理。 主要目的是缓解跨摄像机、跨视角等条件下的表观偏置，一般的基于CNN的方法通过设计专门的损失函数或者设计特殊的网络结构融合side information，比如相机id和视角信息等。 本文的方法直接对相机编码和视角进行了编码，然后与表观编码和位置编码进行融合。具体而言，相机id编码表示为 , 视角编码表示为 , 如果相机id和视角信息同时存在，则编码为 , 而非 ，作者分析认为是避免了 的相互抵消，但我觉得其原因在于联合分布优于边缘分布。对于相机id的编码对整张图像相同，而对于视角的编码则对一个目标的所有patch相同。 注意： 这里 是和位置编码一样的直接学习的参数，他和位置编码不同点在于 对同一图像中同一目标的不同patch是相同的，而位置编码这是不同图像中相同位置的patch是相同的。 文章中将最后一层transformer分成并行的两个transformer，一个和原来的一样用于提供全局特征。另一个则用于提供局部特征。 问题的关键是如何构建局部特征，最直接的想法是将patches分成 个group，然后学习 个局部特征。如果按顺序划分的话，由于patch本身就是按距离有序的，因此会导致信息局限在有限连续区域内。所以本文对patch进行了随机的划分成不重叠的 组。 文章中说了很多，什么shift operation， shuffle operation。本质就是随机分组。 分组之后，每组的特征再加上token class的特征放入到transformer中输出一个token class 的特征表示该组提供的局部特征，所有的组共享一个transformer，每组使用的损失函数和全局的损失函数相同。 注意 这里在获得局部特征时，不是讲每一组特征cat在一起，然后输入query数为k+1的transformer中，而是每一组单独输入query 数为 的的transformer中。这样的话，其position embedding可以与整个Trans"R"eID对应起来。 图4给出的是使用SIE前后对于相机id，视角产生的特征偏置的弥合作用。 a，b两个图表示的不使用SIE时，在相机ID和视角两个方面同类和不同类中样本相似度的分布，我们希望的是样本特征能够与是否同类无关，也就是说希望绿色和粉色的两个分布重合，但可以发现不用SIE时两个分布差别较明显。 c，d分别表示使用SIE之后的分布差异，可以发现两个分布有靠拢的趋势，但其实差别还是挺大的。 提出了一种纯依赖transformer的ReID方法，包括SIE和JPM两个模块。其实个人觉得JPM这块还有挺大的值得讨论的空间。

基于Transformer的模型已经引领NLP领域,然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加,计算量剧增,并且Transformer能处理的句子长度受限,已有的方法大多使用截断的方式

晚一点我调试一下告诉你啊 另外，你能不能把 帖子的地址 说说啊，太久了，都忘了 找到了，import java.io.File;import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;import javax.xml.transform.Transformer;import javax.xml.transform.TransformerFactory;import javax.xml.transform.dom.DOMSource;import javax.xml.transform.stream.StreamResult;import org.w3c.dom.Document;import org.w3c.dom.Element;import org.w3c.dom.Text;public class CreateXML {public static void main(String[] args) throws Exception { //实例化解析器 DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance(); DocumentBuilder builder = factory.newDocumentBuilder(); //创建Document对象 Document doc = builder.newDocument();//创建XML文件所需的各种对象并序列化 Element root = doc.createElement("root"); Element name = doc.createElement("name"); Text nameText = doc.createTextNode("zs"); name.appendChild(nameText); root.appendChild(name); doc.appendChild(root); name.setAttribute("id", "2"); doc2XmlFile(doc,"test.xml");}public static boolean doc2XmlFile(Document document, String filename) { boolean flag = true; try { TransformerFactory tFactory = TransformerFactory.newInstance(); Transformer transformer = tFactory.newTransformer(); /** 编码 */ // transformer.setOutputProperty(OutputKeys.ENCODING, "GB2312"); DOMSource source = new DOMSource(document); StreamResult result = new StreamResult(new File(filename)); transformer.transform(source, result); } catch (Exception ex) { flag = false; ex.printStackTrace(); } return flag;}}我刚试过一点毛病都没，直接copy过去，生成test.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><root> <name id="2">zs</name></root> 你是不是配置的问题，或者是代码修改过？

alue is the significance given to a particular good by a person. 古典经济学家依赖客观价值理论,自... 不可能通过对各单位的边际效

一个是指变形金刚,一个是变压器

重新安装。首先先清除缓存和内存，重新安装AE，删除干净transformer预设文件和AE注册列表，在进行尝试打开。

适配器，转换器，变压器

这个就要看软件吧，不过这类的软件，基本对CPU和内存有要求，基本不用考虑显卡

Transformer的结构是什么样的? Transformer本身还是一个典型的encoder-decoder模型,如果从模型层面来看,Transformer实际上就像一个seq2seq with attention的模型,下面大概说明一下Transformer的结构以及各个模块的组成. (1). Encoder端&Decoder端总览2.Transformer Decoder端的输入具体是什么? 见上述Encoder端&Decoder端总览中,对Decoder端的输入有详细的分析3.Transformer中一直强调的self-attention是什么?self-attention的计算过程?为什么它能发挥

隔离、阻抗匹配和信号耦合的作用。

行计算. 由于transformer的并行性,所以会把一组句子以src_token和tgt_token的形式传入,这里也把这组数据称作一个batch,句子个数即batch_size.

惠达卫浴的产品不错，家里是前年购买的，当时是花洒和马桶一起买的，到现在用了2年多了，花洒还和新的差不多

变形金刚

n. 变压器;促使变化的（或人物），改革者 [例句]It has a transformer box , diesel driven generator , and a boiler-room.它有一个变压器箱，柴油发电机，还有一个锅炉房。

TRANSFORMER (变形女)中文版歌词【韩文版歌词】　　韩文作词：Kenzie　　中文作词：T-Crash　　曲/编：Kenzie / Jonathan Yip / Jeremy Reeves / Ray Romulus / Ray McCullough　　She"s such a transformer　　EXO! Let"s go!　　Hold up, hold up, hold up, hold up　　无法用言语形容 她到底是什么东西　　那里 那里 那里 那里　　刹那之间 开始蜕变 连准备都 来不及　　You slow down, then you speed up　　没有答案 只能惊惶的呆在原地　　把我要挑战的路照亮的 Girl　　了不起的你是 Mega girl　　Oh baby baby baby 危险的太惊心动魄　　你散发的光太耀眼 绝不会想和你对决　　Hey pretty lady 思维早已为了你深陷　　有时很温柔 有时特别强烈　　站在 你的 你的 你的 面前　　Tick tick boom boom bout to blow　　太过不同无法想象　　交出一切让你成为 我的 Owner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　　就现在是你的时间　　哪个星球将你派遣　　Girl you got me got me 这游戏的 Winner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　You come around 我无法挣扎　　你看起来太养眼 Oh 变了转眼之间　　下了决心 舍不得这时间　　You slow down, then you speed up　　没有答案 只能惊惶的呆在原地　　把我要挑战的路照亮的 Girl　　了不起的你是 Mega girl　　Oh baby baby baby 危险的太惊心动魄　　你散发的光太耀眼 绝不会想和你对决　　Hey pretty lady 思维早已为了你深陷　　有时很温柔 有时特别强烈　　站在 你的 你的 你的 面前　　Tick tick boom boomboom boom bout to blow　　太过不同无法想象　　交出一切让你成为 我的 Owner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　　就现在是你的时间　　哪个星球将你派遣　　Girl you got me got me 这游戏的 Winner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　　You come around 我无法挣扎　　你看起来太养眼 Oh 变了转眼之间　　下了决心 舍不得这时间　　You slow down, then you speed up　　没有答案 只能惊惶的呆在原地　　把我要挑战的路照亮的 Girl　　了不起的你是 Mega girl　　Oh baby baby baby 危险的太惊心动魄　　你散发的光太耀眼 绝不会想和你对决　　Hey pretty lady 思维早已为了你深陷　　有时很温柔 有时特别强烈　　站在 你的 你的 你的 面前　　Tick tick boom boom bout to blow　　太过不同无法想象　　交出一切让你成为 我的 Owner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　　*** 就现在是你的时间　　哪个星球将你派遣　　Girl you got me got me 这游戏的 Winner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　　不用太过的烦躁 浪费时间没必要的　　就在这你和我 到底还需要些什么　　不管变成什么样, 就算变灰暗, 也要抓住你　　Tell me now, It"s killing me baby　　Tick tick boom boom bout to blow　　太过不同无法想象 　交出一切让你成为 我的 Owner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　　就现在是你的时间　　哪个星球将你派遣　　Girl you got me got me 这游戏的 Winner　　Cause you"re you"re you"re a transformer　　想见你, 想要你 Then you transform　　能否能否感受我 Or are you gonna transform?不知道这个可不可以

前面hold up 好像也是世勋唱的……话说亲故，忙内的声音听不清吗……

原始的transformer是全对称的，也就是改变两个字符的位置，预测结果可能是相同的，这点与不同的权重矩阵无关。Transformer算法由Alex Graves提出，旨在解决序列转换问题（The problem of sequence transduction），输入已知序列，输出目标序列，用于语音识别、文本翻译、人机对话等。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。

贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）通过提供不确定来回答“Why Should I Trust You？”这个问题。实现上讲，贝叶斯通过集成深度学习参数矩阵中参数的Uncertainty来驾驭数据的不确定性，提供给具体Task具有置信空间Confidence的推理结构。一般的神经网络我们称为Point estimation neural networks，通过MLE最大似然估计的方式建立训练的目标函数，为神经网络中的每个参数寻找一个optimal最优值；而贝叶斯深度学习一种把概率分布作为权重的神经网络，通过真实数据来优化参数的概率分布，在训练的过程中会使用MAP最大后验概率集成众多的模型参数的概率分布来拟合各种不确定的情况，提供处理数据不确定性的信息表达框架。Transformer是一个符合Bayesian深度学习网络的AI架构，尤其是其经典的multi-head self-attention机制，该机制其实采用模型集成的思想来从工程角度落地贝叶斯深度学习网络；基于Prior先验信息的正则化效果，multi-head机制所表达的信息多元化及不确定性能够提供具有高置信度区间的回答 “Why Should I Trust You？”贝叶斯Bayesian Transformer课程片段1：线性回归及神经网络AI技术底层通用的贝叶斯数学原理及其有效性证明贝叶斯Bayesian Transformer课程片段2：人工智能算法底层真相之MLE和MAP完整的数学推导过程概率、对数、求导等以及MLE和MAP关系详解贝叶斯Bayesian Transformer课程片段3：语言模型Language Model原理机制、数学推导及神经网络实现贝叶斯Bayesian Transformer课程片段4：图解Transformer精髓之架构设计、数据在训练、推理过程中的全生命周期、矩阵运算、多头注意力机制可视化等贝叶斯Bayesian Transformer课程片段5：什么叫Bayesian Transformer，Bayesian Transformer和传统的Transformer的核心区别是什么？贝叶斯Bayesian Transformer课程片段6：Bayesian Transformer这种新型思考模型在学术和工业界的意义是什么，为什么说Transformer中到处都是Bayesian的实现？贝叶斯Bayesian Transformer课程片段7：贝叶斯Bayesian Transformer数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析

多头注意力机制的目的是通过捕捉不同的注意力信息来提升 AI 模型的表达能力。利用多头矩阵的子空间从不同的视角或者说维度来表达输入的数据。 从贝叶斯神经网络的角度，多头注意力机制是一种采样（Sampling）技术， 每个注意力头是一个采样。 每个头区分度越大，相当于视角越多， 这样的话按道理Transformer 对目标可以进行更好的拟合。 但注意力头真的是越多越好么？（不考虑过拟合和硬件条件的情况下） 问题的关键是注意力头本身是矩阵形式，对输入数据进行线性变换， 得到的结果是离散的而非连续的， 不能够真正表达连续的目标概率分布。与真正的目标间存在误差，而注意力头越多，累计误差也会越大，导致模型的表现也变差。 训练的时候注意力头越多拟合的越好，但是 test 的时候注意力头多不一定效果好，并且还比较多余。 这个我们人脑的机制是一样的， 我们阅读一段文字，很快的读过去， 能够注意到的关键点和它们之间的联系并不会特别多，但也不妨碍我们理解一段话的意思。所以这给我们一个启示，对神经网络的设计，很多时候可以参考人脑思考运行的规律， 模拟人脑的运行策略，也会获得接近的运行效果。 Reference: Transformer 101 个思考问题： https://gitee.com/oatmeal3000/Transformer101Q

Transformer是个叠加的“自注意力机制（Self Attention）”构成的深度网络，是目前NLP里最强的特征提取器。 论文： Attention Is All You Need 整体上还是由Encoders和Decoders两部分组成的，而每一个部分是由6个Encoder和Decoder堆栈成的，每个的结构完全相同，但不共享权重。 每个Encoder由两部分组成：Multi-head self-attention层和Feed Forward NN层。 每个Decoder由三部分组成：Multi-head self-attention层，Encoder-Decoder Attention层和Feed Forward NN层。 动机：当模型处理每个单词（输入序列中的每个位置）时，self-attention允许它查看输入序列中的其他位置以寻找可以帮助导致对该单词更好的编码的线索。 使用矩阵形式可以并行计算。 图示 ： 动机：将信息映射到不同的子空间，可能会抓取到不同位置的注意信息。 按照self-attention方式进行相同的几次计算（论文中使用8头），每次使用不同的权重矩阵（ ， 和 ），最终会得到几个不同的 矩阵，将它们直接拼接起来得到一个很长的矩阵 ，再乘以一个参数矩阵 将矩阵压缩到低维（同Embedding维数）。 单词顺序是NLP中非常重要的信息，所以加入Position encoding是考虑输入序列中单词顺序的一种方法。将位置编码与Embedding向量直接加起来得到真正的单词输入向量。 论文中给出了两个位置编码公式： 该层为简单的全连接层，使用了RELU激活函数，论文中该全连接的隐藏层维数为2048，公式如下： 在每一个子层的结束，输出矩阵为 ，我们将该层的输入矩阵 和 直接相加，再做Normalize操作 ，该Norm函数引用了 参考文献1: Layer Normalization 。 Norm方法有很多，但它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为0方差为1的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行normalization，因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区。 该层是一个简单的全连接网络，将最后一个Decoder输出的向量投影到一个更高维度的空间去（词典维数）。 softmax层将Linear层的输出向量转化为概率输出，选择最大概率的单词作为输出。 Encoders最后将 和 输出给每个Decoder的Encoder-Decoder层： Padding mask在所有的scaled dot-product attention里面都需要用到，而Sequence mask只有在Decoder的self-attention里面用到。 语料库中每个句子的长度是不同的，我们需要对齐。使用我们设置的阈值（一般为255），对于较长的序列，直接截取左边的序列，对于较短的序列，在其后添加0。 而在scaled dot-product attention中，不能对这部分添加了0的单词位置加上较高的注意力，所以在self-attention中的softmax之前，直接将这些位置的值设为 ，经过softmax后这些位置的概率值会变为0。 即下图中的 Mask(opt.) 块： Sequence mask是为了使得Decoder不能看见未来的信息，使得解码器的attention只能关注当前解码单词之前的输出单词，而不能依赖后面未解码出来的。 所以跟Padding mask一样，对其后的单词位置直接设为 ，经过softmax后这些位置的概率值会变为0。 这步操作对应Decoder中第一个构件：Masked Multi-head Attention。 使用交叉熵或者KL散度去比较两个输出之间的差距，然后使用反向传播优化其中的所有参数。 在最后的softmax层我们直接输出了最大值位置的单词，叫做贪婪解码。 另一种更合理的解码方式叫做 束搜索 。假设第1#位置解码出的概率值，前两大的位置单词为 I 和 me ，那么在第2#位置解码时，依赖的第1#位置单词分别取为 I 和 me ，分别跑两次算法，在其中再选两个得分最高（或误差最小）的结果，依次类推。最终会得到两个得分最高的序列。

现在的想法是transformer模型建立依赖关系的能力可能是依旧比较差。 Transformer 长程依赖的捕获能力是比 RNN 类结构差的。 这点在最近 Transformer-XL [1] 的文章中有体现。 可以看的到 Transformer 是比 RNN 有明显差距的。虽然读了这个 RECL 的定义感觉作者有强行定超参拉开两者差距之嫌，但毫无疑问的是 Transformer 确实是最糟糕的，只是不一定有数字上好几倍这么夸张。 但是，题目叙述中有一个误解，我们可以说 Transformer 建立长程依赖的能力差，但这不是 Self-Attention 的锅。 但summarization（摘要）任务上需要考虑的是成篇章级别，并且长距离依赖，这时单靠self-attention建模依赖关系可能仍显不足，而这时候lstm的优势反而凸显出来 Self-Attention 可以使任意两个 token 间的依赖计算变为常数，长距离依赖上 Self-Attention 是强于 RNN 结构的。要说问题，出也是出在 positional embedding 上，很多最近的 paper 都在尝试调整这一部分，也证明大家确实觉得现在这里是有问题的。 但另一方面， Self-Attention 其实并不是 Transformer 的全部。 个人来看， 从深度 CNN 网络中借鉴而来的 FFN（全连接层） 可能更加重要。 事实上 18 年 ACL [2] 有人做过实验，把 Transformer 里的 Self-Attention 换成 RNN 和 CNN，发现其实性能几乎没降多少。而带来性能提高的，主要是 FFN with residual 和 multiple heads. 最后，不负责任的猜测，Transformer 在 Summarization 上不够好，其实可能更多的是数据量的问题。 Transformer 这个结构最牛逼的地方就在于它第一次做到了在 NLP 中把深度叠上去还能 work， 而 NMT 恰好也是一个目前数据量非常丰富且问题尺度本身不大的一个任务了，充分发挥了 Transformer 的优势。而 Summarization 任务，相对于其 pairphrase 本身的长度，benchmark 的数据样本总量可能就略显不足了。 记得之前在哪看过一个图来着，说是 RNN 在中等数据量（几十万级别以下）下效果是比较好的，忘记出处了，有同学记得的话求评论提醒哈~ Reference [1] Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context [2] How Much Attention Do You Need? A Granular Analysis of Neural Machine Translation Architectures

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0.pytorch对于每个batch大都执行了这样的操作：optimizer.zero_grad() ## 梯度清零preds = model(inputs) ## inferenceloss = criterion(preds, targets) ## 求解lossloss.backward() ## 反向传播求解梯度optimizer.step() ## 更新权重参数1,由于pytorch的动态计算图，当我们使用loss.backward()和opimizer.step()进行梯度下降更新参数的时候，梯度并不会自动清零。并且这两个操作是独立操作。2,backward()：反向传播求解梯度。3,step()：更新权重参数。

希望采纳~~~She"s such a transformerEXO Let"s goHold up hold up hold up hold up错r miong哈gi 哦lio我可nio 摸呀 得切 摸n得jio gi jio gi jio gi jio gi孙西噶内 多r bion哈mion 刚当哈gi hin等得You slow down then you speed up她be nou（b）几 个就 mong哈你 吧大吧所内噶 都jion哈r gi了r 比qio军 girl许b几 啊那 诺嫩 mega girlOh baby baby baby加里谈 慢肯 mv喊没nou嫩 抗lio嘞 nun不xio吗搜 撒无r sian噶 够b搜Hey pretty ladycian噶慢 多 gi破奇嫩得穷都 抗哈给 得龙 不的咯b给可nio 啊Pe 啊Pe 啊Pe 所r 得Tick tick boom boombout to blow丧丧jio掐 摸忒搜东个内 奇Be哈嫩 qu因 那也 偶呢Cause you"re you"reyou"re atransformer掐 一接 个nio也 西敢哦东 bio里 诺r 波内你Girl you got me got me一 给一没 wi呢Cause you"re you"reyou"re atransformerYou come around难 攻加 摸忒诺木 破gi jio扩疼哈 个色 都 bio你内忙E（r） qiong嘿 西噶你 呀噶b大You slow downthen you speed up大be nou（b）几 可就 mong哈你 吧拉吧所内噶 都jion哈r gi了r 比qio军 girl许b几 啊那 诺嫩 mega girlOh baby baby baby加里谈 慢肯 mv喊没nou嫩 抗lio嘞 nun不xio吗搜 撒无r sian噶 够b搜Hey pretty ladycian噶慢 多 gi破奇嫩得穷都 抗哈给 得龙 不的咯b给可nio 啊Pe 啊Pe 啊Pe 所r 得Tick tick boom boombout to blow丧丧jio掐 摸忒搜东个内 奇Be哈嫩 qu因 那也 偶呢Cause you"re you"reyou"re atransformer掐 一接 个nio也 西敢哦东 bio里 诺r 波内你Girl you got me got me一 给一没 wi呢Cause you"re you"reyou"re atransformer诶忒无几 吗拉jio一龙 西敢 皮lio 我b所哟gi所 nou哇 那 都 摸噶 皮lio哈给你哦东 摸丝b nou拉都图lio我jio都 诺了r 噶几嘞Tell me now it"skilling me babyTick tick boom boombout to blow丧丧jio掐 摸忒搜东个内 奇Be哈嫩 qu因 那也 偶呢Cause you"re you"reyou"re atransformer掐 一接 个nio也 西敢哦东 bio里 诺r 波内你Girl you got me got me一 给一没 wi呢Cause you"re you"reyou"re atransformer诺r 破内 诺r 我内Then you transform那了r 那了r 呢gi你Or are you gonna transform

我也想知道，我想知道最后两句是谁唱的，

Transformer早在2017年就出现了，直到BERT问世，Transformer开始在NLP大放光彩，目前比较好的推进就是Transformer-XL（后期附上）。这里主要针对论文和程序进行解读，如有不详实之处，欢迎指出交流，如需了解更多细节之处，推荐知乎上 川陀学者 写的。本文程序的git地址在 这里 。程序如果有不详实之处，欢迎指出交流~ 2017年6月，Google发布了一篇论文《Attention is All You Need》，在这篇论文中，提出了 Transformer 的模型，其旨在全部利用Attention方式来替代掉RNN的循环机制，从而通过实现并行化计算提速。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。由于Attention模型本身就可以看到全局的信息， Transformer实现了完全不依赖于RNN结构仅利用Attention机制，在其并行性和对全局信息的有效处理上获得了比之前更好的效果。 纵观图1整个Transformer的结构，其核心模块其实就是三个：Multi-Head attention、Feed Forward 以及 Add&Norm。这里关于Multi-Head attention部分只讲程序的实现，关于更多细节原理，请移至开头推荐的知乎链接。 Transformer中的attention采用的是多头的self-attention结构，并且在编码器中，由于不同的输入mask的部分不一样，因此在softmax之前采用了mask操作，并且解码时由于不能看到t时刻之后的数据，同样在解码器的第一个Multi-Head attention中采用了mask操作，但是二者是不同的。因为编码器被mask的部分是需要在输入到Transformer之前事先确定好，而解码器第一个Multi-Head attention被mask的部分其实就是从t=1时刻开始一直到t=seq_len结束，对应于图2。在图2中，横坐标表示解码器一个batch上的输入序列长度(也就是t)，紫色部分为被mask的部分，黄色部分为未被mask的部分，可以看出，随着t的增加，被mask的部分逐一减少。而解码器第二个Multi-Head attention的mask操作和编码器中是一样的。 mask+softmax程序如下： mask操作其实就是对于无效的输入，用一个负无穷的值代替这个输入，这样在softmax的时候其值就是0。而在attention中(attention操作见下式)，softmax的操作出来的结果其实就是attention weights，当attention weights为0时，表示不需要attention该位置的信息。 对于Multi-Head attention的实现，其实并没有像论文原文写的那样，逐一实现多个attention，再将最后的结果concat，并且通过一个输出权重输出。下面通过程序和公式讲解一下实际的实现过程，这里假设 , , 的来源是一样的，都是 ，其维度为[batch_size, seq_len, input_size]。(需要注意的是在解码器中第二个Multi-Head的输入中 与 的来源不一样) 首先，对于输入 ，通过三个权重变量得到 , , ，此时三者维度相同，都是[batch, seq_len, d_model]，然后对其进行维度变换：[batch, seq_len, h, d_model//h]==>[batch, h, seq_len, d]==>[batch×h, seq_len, d]，其中d=d_model//h，因此直接将变换后的 , , 直接做DotProductAttention就可以实现Multi-Head attention，最后只需要将DotProductAttention输出的维度依次变换回去，然后乘以输出权重就可以了。关于程序中的参数valid_length已在程序中做了详细的解读，这里不再赘述，注意的是输入的valid_length是针对batch这个维度的，而实际操作中由于X的batch维度发生了改变(由batch变成了batch×h)，因此需要对valid_length进行复制。 FFN的实现是很容易的，其实就是对输入进行第一个线性变换，其输出加上ReLU激活函数，然后在进行第二个线性变换就可以了。 Add&norm的实现就是利用残差网络进行连接，最后将连接的结果接上LN，值得注意的是，程序在Y的输出中加入了dropout正则化。同样的正则化技术还出现在masked softmax之后和positional encoding之后。 positional encoding的实现很简单，其实就是对输入序列给定一个唯一的位置，采用sin和cos的方式给了一个位置编码，其中sin处理的是偶数位置，cos处理的是奇数位置。但是，这一块的工作确实非常重要的，因为对于序列而言最主要的就是位置信息，显然BERT是没有去采用positional encoding(尽管在BERT的论文里有一个Position Embeddings的输入，但是显然描述的不是Transformer中要描述的位置信息)，后续BERT在这一方面的改进工作体现在了XLNet中(其采用了Transformer-XL的结构），后续的中再介绍该部分的内容。 无论是编码器还是解码器，其实都是用上面说的三个基本模块堆叠而成，具体的实现细节大家可以看开头的git地址，这里需要强调的是以下几点： 中出现的程序都在开头的git中了，直接执行main.ipynb就可以运行程序，如有不详实之处，还请指出~~~

TRANSFORMER (变形女)韩文作词：Kenzie中文作词：T-Crash曲/编：Kenzie / Jonathan Yip / Jeremy Reeves / Ray Romulus / Ray McCulloughShe"s such a transformerEXO! Let"s go!Hold up, hold up, hold up, hold up无法用言语形容 她到底是什么东西那里 那里 那里 那里刹那之间 开始蜕变 连准备都 来不及You slow down, then you speed up没有答案 只能惊惶的呆在原地把我要挑战的路照亮的 Girl了不起的你是 Mega girlOh baby baby baby 危险的太惊心动魄你散发的光太耀眼 绝不会想和你对决Hey pretty lady 思维早已为了你深陷有时很温柔 有时特别强烈站在 你的 你的 你的 面前Tick tick boom boom bout to blow太过不同无法想象交出一切让你成为 我的 OwnerCause you"re you"re you"re a transformer就现在是你的时间哪个星球将你派遣Girl you got me got me 这游戏的 WinnerCause you"re you"re you"re a transformerYou come around 我无法挣扎你看起来太养眼 Oh 变了转眼之间下了决心 舍不得这时间You slow down, then you speed up没有答案 只能惊惶的呆在原地把我要挑战的路照亮的 Girl了不起的你是 Mega girlOh baby baby baby 危险的太惊心动魄你散发的光太耀眼 绝不会想和你对决Hey pretty lady 思维早已为了你深陷有时很温柔 有时特别强烈站在 你的 你的 你的 面前Tick tick boom boom bout to blow太过不同无法想象交出一切让你成为 我的 OwnerCause you"re you"re you"re a transformer*** 就现在是你的时间哪个星球将你派遣Girl you got me got me 这游戏的 WinnerCause you"re you"re you"re a transformer不用太过的烦躁 浪费时间没必要的就在这你和我 到底还需要些什么不管变成什么样, 就算变灰暗, 也要抓住你Tell me now, It"s killing me babyTick tick boom boom bout to blow太过不同无法想象交出一切让你成为 我的 OwnerCause you"re you"re you"re a transformer就现在是你的时间哪个星球将你派遣Girl you got me got me 这游戏的 WinnerCause you"re you"re you"re a transformer想见你, 想要你 Then you transform能否能否感受我 Or are you gonna transform?

作为在自然语言处理（NLP）领域应用广泛的深度学习模型，Transformer 近两年强势来袭，不仅横扫 NLP 领域，而且在 CV 上也锋芒毕露。江湖传言，Transformer 架构就像是绝世高手的武林秘籍，得秘籍者得天下！ 毫末智行作为国内首先大规模使用 Vision Transformer 技术的公司，CEO顾维灏第一时间在内部推动了此项技术的落地，力求在智能驾驶的赛道上能抢占先机。 Transformer 的杀手锏 据顾维灏介绍，最初的 Transformer 来自于 NLP，它的出现将 NLP 领域向前推动了一大步。其中的关键要素就是Transformer 具备：超强的序列建模能力、全局信息感知能力。 得益于这两点优势，Transformer 几乎取代了基于 RNN 的算法在 NLP 中的地位，也被引入到 CV 领域。但值得深入思考的是，Transformer 如何利用优势在视觉领域发挥作用呢？ 要知道 NLP 中处理的是语句，句子是天然的序列数据，所以很容易理解 Transformer 是如何处理它们的。可在视觉领域，“序列”的概念并不是显式的，因此可以从空间和时间两个维度去理解。 首先是空间维度，静态图像从空间上可以被划分成多个区域（block），一种典型的划分方式就是按照高和宽进行划分，例如，一幅图像的高和宽分别是 H 和 W，如果要求 block 的长宽均为 M，那么最终会得到 (H/M W/M) 个 block。 其实可以把 block 看成是 NLP 句子中的词，这里的只不过是“视觉词”（visual words）。这样一来，就可以将一幅图像转化成一个按照空间顺序排列的 block 集合，一方面这样的视角转换保证了不丢失视觉信息，另一方面让应用 Transformer 变得非常容易。 另一种则是通过时间维度去理解视觉中的序列，即视频。视频是由静态的图像帧组成，把每一帧看成是一个基本单元（同样可以类别成句子中的词），那么就可以很自然地按照时间序列把一个片段组织起来，从而应用 Transformer 进行后续的特征提取。 图引自论文《An Image is Worth 16x16 Words Transformer for Image Recognition at scale”》 除了强大的序列建模能力，Transformer 的主要模块 Multi-Head Self-Attention 可以同时感知到输入序列的全局信息，这是 Transformer 相比于 CNN 的巨大优势。在 CNN 中，信息只能从局部开始，随着层数的增加，能够被感知到的区域逐步增大。然而 Transformer 从输入开始，每一层结构都可以看到所有的信息，并且建立基本单元之间的关联，也意味着Transformer 能够处理更加复杂的问题。 Transformer 的优化升级 目前处于 Transformer 在视觉中应用的早期，大家使用 Transformer 的方式主要参考了其在 NLP 中的应用经验。但是，如果直接将 Transformer 应用到视觉上，也会存在一些难题。 其一，核心模块多头注意力机制（Multi-Head Self-Attention ）的计算量与 block 的个数成正比，因此在视觉中 block 数量要远多于 NLP 中句子的词数，这就造成了计算量的陡增。 其二，Transformer 擅长全局关系的学习，对于局部细节信息关注有限，然而视觉中很多任务需要足够丰富的细节信息做判断，比如语义分割。 针对上述的问题， 毫末智行人工智能研发团队对核心模块多头注意力机制（Multi-Head Self-Attention）进行了优化，同时采用了金字塔的结构增强 Transformer 对于细节信息的感知。 图引自论文《LeViT a Vision Transformer in ConvNet Clothing for Faster Inference》 Transformer 的未来演化 尽管我们在上面提到了 Transformer 的一些不尽如意之处，但随着研究的深入，大家逐步发现在同一结构中结合 CNN 和 Transformer 各自的优势，即可做到相互的扬长避短。在未来，把CNN 和 Transformer 进行整合将成为 Transformer 的演化路径之一。 具体来说，主干网使用 CNN，Head 使用 Transformer 结构，可以有效提升网络的速度（相比纯使用 Transformer）；相反，主干网使用 Transformer 结构，Head 使用 CNN 的结构，可以有效提升结果精度（相比于纯使用 CNN）。 其次，核心模块 Multi-Head Self-Attention 内部也可以通过降低子空间的维度、对输入 block 进行分组等手段降低其计算量且不至于损失过多精度。 最后，通过控制 block 的粒度，使 Transformer 能够感知到不同尺度的信息，从而达到局部和全局的信息融合。 毫末智行团队已经将上述的改进逐步添加到了毫末智行自己的模型中。未来，我们将不断在提升速度的同时保证出色的精度，让 Transformer 在实际的业务中生根发芽。 图引自论文《End to End Object Detection with Transformers》 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。 目前， 毫末智行的人工智能团队正在逐步将基于 Transformer 的感知算法应用到实际的道路感知问题，例如车道线检测、障碍物检测、可行驶区域分割、红绿灯检测&识别、道路交通标志检测、点云检测&分割等。 未来，相关 Transformer 感知算法更加和稳定成熟后，逐步替换基于 CNN 的感知算法。 Transformer 技术的进一步应用，不仅为毫末智行在各条智能驾驶产品线上的视觉算法落地带来成倍的效率提升，还能够让各项视觉性能指标快速达到业内领先水平。

Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现；基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性；混合使用各种类型的Embeddings来提供更好Prior信息其实是应用Bayesian思想来集成处理信息表达的不确定性、各种现代NLP比赛中高分的作品也大多是通过集成RoBERTa、GPT、ELECTRA、XLNET等Transformer模型等来尽力从最大程度来对抗模型信息表示和推理的不确定性。从数学原理的角度来说，传统Machine Learning及Deep learning算法训练的目标函数一般是基于Naive Bayes数学原理下的最大似然估计MLE和最大后验概率MAP来实现，其核心是寻找出最佳的模型参数；而Bayesian的核心是通过计算后验概率Posterior的predictive distribution，其通过提供模型的不确定来更好的表达信息及应对不确定性。对于Bayesian架构而言，多视角的先验概率Prior知识是基础，在只有小数据甚至没有数据的时候是主要依赖模型Prior概率分布(例如经典的高斯分布)来进行模型推理，随着数据的增加，多个模型会不断更新每个模型的参数来更加趋近真实数据的模型概率分布；与此同时，由于（理论上）集成所有的模型参数来进行Inference，所以Bayesian神经网络能够基于概率对结果的提供基于置信度Confidence的分布区间，从而在各种推理任务中更好的掌握数据的不确定性。

transformer翻译是变压器。Transformer按在机器翻译中原意可以翻译为变形器或变换器。但随着Transformer的普及，它已经成为一类以自注意力为主要部件的特定模型，其原本在机器翻译中的内涵变得不再重要，翻译成变形器反而不能涵盖其意义和除机器翻译外的场景。

transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。 scale dot-product attention self-attention 过程图 query q 对 key k做attention： softmax归一化： 权重乘value v 输出转化值： 合并之前的三个图中操作： Transformer架构 Feed-Forward组件： 架构图： Transformer:[2017] attention is all you need Bert[2018]: Elmo, GPT 参数文件大小： BERT（BASE） (L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M) BERT（LARGE） (L=24, H=1024,A=16, Total Parameters=340M) IGPT： 借鉴bert思想，OpenAI尝试对测试数据随机mask 5 个token，最终ImageNet结果果然上升了一些（红色）。由于马赛克操作过于严重（整张图片都mask了），尽管事实证明还是有效果的，但从输入上看，降低了模型的拟合能力。 VIT： 尝试过三种预训练方法，首先mask掉50%的patch，然后： 第三种方式已经非常接近了，但是由于研究的重点不在于此便浅尝辄止了 DEIT： 在预训练阶段，最多会mask 40%的patch。 另外，作者们其实也试过复原pixel，但效果会有1.8%的下降。对于这个现象，BEiT给出的猜想是，就像多层CNN一样，编码器最终得到的应该是一个更全局、高维的表示，而复现pixel会让后几层太关注局部细节。 MAE： 轻量级架构的两大核心： 一些值得注意的细节，比如： 1.输入侧直接丢掉mask token，效果+0.7，效率x3.3 3.选取数据增强策略，效果+0.2 思考：导致视觉和语言的masked autoencoder 不一样的三大原因 规模大的简单算法是深度学习的核心。在NLP中，简单的自我监督学习方法能够从模型的规模中获益。在计算机视觉中，实用的预训练范例主要是监督式的。在这项研究中，自我监督学习已经取得了进展。我们在ImageNet和迁移学习中观察到自动编码器（一种类似于NLP技术的简单的自我监督方法）与NLP中的技术类似，提供了可扩展的好处。视觉中的自我监督学习现在可能会走上一条与NLP类似的轨迹。另一方面，我们注意到，图像和语言是不同性质的信号，这种差异必须仔细处理。图像仅仅是记录的光，没有语义分解为视觉类似物的语义分解。我们不是试图去除物体，而是去除很可能不构成语义段的随机斑块。同样地，我们的MAE重建了像素，而这些像素并不是语义实体。从测试的结果上看，MAE能推断出了复杂的、整体的重建，这表明它已经学会了许多视觉概念（语义）。我们假设，这种行为的发生通过MAE内部丰富的隐藏表征。我们希望这个观点能给未来的工作带来启发。更广泛的影响。建议的方法预测内容基于训练数据集的学习统计，因此将反映这些数据中的偏差，包括具有负面社会影响的偏差。该模型可能产生不存在的内容。这些问题值得在这项工作的基础上进一步研究和考虑，以生成图像。 有可能取代所有组件。 每个领域都可尝试，遍地开花。

Transformer 是 Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作， 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文 Attention Is All You Need 中提出。 Transformer 在机器翻译任务上的表现超过了 RNN，CNN，只用 encoder-decoder 和 attention 机制就能达到很好的效果，最大的优点是可以高效地并行化。 Transformer 是一种基于 encoder-decoder 结构的模型， 在 Encoder 中， 在 Decoder 中， 下面我们具体看一下其中这几个概念，这里主要参考 Jay Alammar，他在 The Illustrated Transformer 中给出了很形象的讲解。 例如我们要进行机器翻译任务，输入一种语言，经过 Transformer，会输出另一种语言。 Transformer 的 encoder 由 6 个编码器叠加组成， decoder 也由 6 个解码器组成， 在结构上都是相同的，但它们不共享权重。 每一个 encoder 都分为两个子层： 每一个 decoder 也具有这两个层，但还有一个注意力层，用来帮助解码器关注输入句子的相关部分 首先使用嵌入算法将输入的 word 转换为 vector， 最下面的 encoder ，它的输入就是 embedding 向量， 在每个 encoder 内部， 输入向量经过 self-attention，再经过 feed-forward 层， 每个 encoder 的输出向量是它正上方 encoder 的输入， 向量的大小是一个超参数，通常设置为训练集中最长句子的长度。 在这里，我们开始看到 Transformer 的一个关键性质， 即每个位置的单词在 encoder 中都有自己的路径， self-attention 层中的这些路径之间存在依赖关系， 然而在 feed-forward 层不具有那些依赖关系， 这样各种路径在流过 feed-forward 层时可以并行执行。 Positional Encoding 是一种考虑输入序列中单词顺序的方法。 encoder 为每个输入 embedding 添加了一个向量，这些向量符合一种特定模式，可以确定每个单词的位置，或者序列中不同单词之间的距离。 例如，input embedding 的维度为4，那么实际的positional encodings如下所示： 在下图中，是20个单词的 positional encoding，每行代表一个单词的位置编码，即第一行是加在输入序列中第一个词嵌入的，每行包含 512 个值， 每个值介于 -1 和 1 之间，用颜色表示出来。 可以看到在中心位置分成了两半，因为左半部分的值由一个正弦函数生成，右半部分由余弦函数生成，然后将它们连接起来形成了每个位置的编码向量。 当然这并不是位置编码的唯一方法，只是这个方法能够扩展到看不见的序列长度处，例如当我们要翻译一个句子，这个句子的长度比我们训练集中的任何一个句子都长时。 例如我们要翻译：”The animal didn"t cross the street because it was too tired” 这句话 这句话中的“it”是指什么？它指的是 street 还是 animal？ 这对人类来说是一个简单的问题，但对算法来说并不简单。 而 Self-Attention 让算法知道这里的 it 指的是 animal 当模型在处理每个单词时，self-attention 可以帮助模型查看 input 序列中的其他位置，寻找相关的线索，来达到更好的编码效果。它的作用就是将对其他相关单词的“understanding”融入我们当前正在处理的单词中。 例如上图中，在第5层时，我们就知道 it 大概指的是 animal 了。 第一步，为编码器的每个输入单词创建三个向量， 即 Query vector, Key vector, Value vector 这些向量通过 embedding 和三个矩阵相乘得到， 请注意，这些新向量的尺寸小于嵌入向量。它们的维数为64，而嵌入和编码器输入/输出向量的维数为512.它们不一定要小，这是一种架构选择，可以使多头注意力计算（大多数）不变。 将x1乘以WQ得到Query向量 q1，同理得到Key 向量 和, Value 向量 这三个向量对 attention 的计算有很重要的作用 第二步，是计算一个得分 假设我们要计算一个例子中第一个单词 “Thinking” 的 self-attention，就需要根据这个单词，对输入句子的每个单词进行评分，这个分数决定了对其他单词放置多少关注度。 分数的计算方法是， 例如我们正在考虑 Thinking 这个词，就用它的 q1 去乘以每个位置的 ki 第三步和第四步，是将得分加以处理再传递给 softmax 将得分除以 8（因为论文中使用的 key 向量的维数是 64，8 是它的平方根） 这样可以有更稳定的梯度， 然后传递给 softmax，Softmax 就将分数标准化，这样加起来保证为 1。 这个 softmax 分数决定了每个单词在该位置bbei表达的程度。 很明显，这个位置上的单词将具有最高的softmax分数，但有时候注意与当前单词相关的另一个单词是有用的。 第五步，用这个得分乘以每个 value 向量 目的让我们想要关注单词的值保持不变，并通过乘以 0.001 这样小的数字，来淹没不相关的单词 第六步，加权求和这些 value 向量 这就是第一个单词的 self-attention 的输出 得到的向量接下来要输入到前馈神经网络，在实际实现中用矩阵乘法的形式完成 论文中还增加一种称为 multi-headed 注意力机制，可以提升注意力层的性能 它使得模型可以关注不同位置 虽然在上面的例子中，z1 包含了一点其他位置的编码，但当前位置的单词还是占主要作用， 当我们想知道“The animal didn"t cross the street because it was too tired” 中 it 的含义时，这时就需要关注到其他位置 这个机制为注意层提供了多个“表示子空间”。下面我们将具体介绍， 1. 经过 multi-headed ， 我们会得到和 heads 数目一样多的 Query / Key / Value 权重矩阵组 论文中用了8个，那么每个encoder/decoder我们都会得到 8 个集合。 这些集合都是随机初始化的，经过训练之后，每个集合会将input embeddings 投影到不同的表示子空间中。 2. 简单来说，就是定义 8 组权重矩阵，每个单词会做 8 次上面的 self-attention 的计算 这样每个单词会得到 8 个不同的加权求和 z 3. 但在 feed-forward 处只能接收一个矩阵，所以需要将这八个压缩成一个矩阵 方法就是先将8个z矩阵连接起来，然后乘一个额外的权重矩阵WO 下图显示了在例句中，it 的不同的注意力 heads 所关注的位置，一个注意力的焦点主要集中在“animal”上，而另一个注意力集中在“tired”，换句话说，it 是 “animal”和“tired”的一种表现形式。 当然如果选了8个层，将所有注意力 heads 都添加到图片中，就有点难以解释了。 这里有一个细节， 即在每个 encoders 和 decoders 里面的 self-attention, ffnn，encoders-decoders attention 层，都有 residual 连接，还有一步 layer-normalization 下面我们看一下 Decoder 部分 1. 输入序列经过编码器部分，然后将最上面的 encoder 的输出变换成一组 attention 向量 K和V 这些向量会用于每个 decoder 的 encoder-decoder attention 层，有助于解码器聚焦在输入序列中的合适位置 重复上面的过程，直到 decoder 完成了输出，每个时间步的输出都在下一个时间步时喂入给最底部的 decoder，同样，在这些 decoder 的输入中也加入了位置编码，来表示每个字的位置。 2. 解码器中的 self attention 层与编码器中的略有不同 在解码器中，在 self attention 的 softmax 步骤之前，将未来的位置设置为 -inf 来屏蔽这些位置，这样做是为了 self attention 层只能关注输出序列中靠前的一些位置。 Encoder-Decoder Attention 层的工作方式与 multiheaded self-attention 类似，只是它用下面的层创建其 Queries 矩阵，从编码器栈的输出中获取 Keys 和 Values 矩阵。 3. 解码器最后输出的是一个向量，如何把它变成一个单词，这就要靠它后面的线性层和 softmax 层 线性层就是一个很简单的全连接神经网络，将解码器输出的向量映射成一个更长的向量。 例如我们有 10,000 个无重复的单词，那么最后输出的向量就有一万维。 每个位置上的值代表了相应单词的分数。 softmax 层将这个分数转换为了概率。 我们选择概率最大的所对应的单词，就是当前时间步的输出。 学习资源： https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html

transformer是变压器电力变压器是一种静止的电气设备，是用来将某一数值的交流电压（电流）变成频率相同的另一种或几种数值不同的电压（电流）的设备。具有两个或多个绕组的静止设备，为了传输电能，在同一频率下，通过电磁感应将一个系统的交流电压和电流转换为另一系统的电压和电流，通常这些电流和电压的值是不同的。变压器是用来变换交流电压、电流而传输交流电能的一种静止的电器设备。它是根据电磁感应的原理实现电能传递的。变压器就其用途可分为电力变压器、试验变压器、仪用变压器及特殊用途的变压器：电力变压器是电力输配电、电力用户配电的必要设备。试验变压器对电器设备进行耐压（升压）试验的设备；仪用变压器作为配电系统的电气测量、继电保护之用（PT、CT）；特殊用途的变压器有冶炼用电炉变压器、电焊变压器、电解用整流变压器、小型调压变压器等。电力变压器是一种静止的电气设备，是用来将某一数值的交流电压（电流）变成频率相同的另一种或几种数值不同的电压（电流）的设备。当一次绕组通以交流电时，就产生交变的磁通，交变的磁通通过铁芯导磁作用，就在二次绕组中感应出交流电动势。二次感应电动势的高低与一二次绕组匝数的多少有关，即电压大小与匝数成正比。

是默认方式的数据类型转换函数，语法格式如下：TRANSFORM(eExpression, [cFormatcodes])transform()实际上是一个格式化输出函数，eExpression是要进行格式化输出的表达式，cFormatcodes是格式化代码。例如，transform(4123.345,"999,999.399")将返回"4,123.35"如果省略cFormatcodes参数，Visual FoxPro将对表达式按默认方式转换

例如：Your metabolic rate is the speed at which your body transforms food into energy.新陈代谢率是身体把食物转换为能量的速度。

具体要看你的代码了

将符号链接转换为引用文件tranform … into … 的意思是将…转换为… 。symlink是symbolic link的缩写，意思是符号链接。referent file的意思是引用文件。

Transform类是Unity脚本编辑的一个基础且重要的类，所以我们下面一起来学习一下这个类。 Transform是对象的位置，旋转和比例，场景中的 每个对象 都有一个“transform”。它用于 存储和操纵 对象的位置，旋转和比例。每个物体都可以有一个父级，你可以编辑它的位置，旋转和缩放。 在Inspector面板中我们可以看到有一个Transform组件这是一个物体最基本的组件它有 Position位置，Rotation旋转，Scale大小 向量（Vector3） 在虚拟的游戏世界中，3D数学决定了游戏，如何计算和模拟出开发者以及玩家看到的每一帧画面。学习基础的3D数学知识可以帮主用户对游戏引擎产生更深刻的了解。 向量定义： 既有大小又有方向的量叫做向量。在空间中，向量用一段有方向的线段来表示。应用十分广泛，可用于描述具有大小和方向两个属性的物理量，例如物体运动的速度、加速度、摄像机观察方向、刚体受到的力等都是向量。因此向量是物理、动画、三维图形的基础。 与向量相对的量成为标量: 即只有大小没有方向的量。例如物体移动中的平均速率、路程。 模： 向量的长度标准化（Normalizing）：保持方向不变，将向量的长度变为1. 单位向量： 长度为1的向量。 零向量： 各分量均为0的向量 向量运算——加减： 向量的加法（减法）为各个分量分别相加（相减）。在物理上可以用来计算两个里的合力，或者几个速度份量的叠加。

在一个继承自Monobehaviour类的类中Transform是一个类，用来管理该对象的位置，旋转，缩放的基础属性transform是一个Transform类的实例，直接指向这个对象的transform组件Translate，准确说是Transform.Translate()，是Transform类的一个方法，用来进行坐标变换。

2017年。google是全球最大的搜索引擎公司，在2017年的公司总结会议上，首次提出了transform模型。取代了之前NLP任务中常用的RNN神经网络结构，该模型模型的最大特点是在处理序列输入时，可以对整个序列输入进行并行计算，不需要按照时间步循环递归处理输入序列。

transform(str.begin(), str.end(), str2.begin(), (int(*)(int))std::toupper);std::toupper有不止一个重载形式，确实用起来略不方便……

(GameObject)显示转换变量类型为GameObject Instantiate()是个克隆方法，用来动态创建游戏对象。 Resources.Load()方法会加载资源根目录下的Resources文件夹里的资源。这里具体的就是 "level" + m_level + "/g_" + r这个拼接字符串对应的资源名。

RectTransform继承自Transform，是UGUI专用的类，也就是Unity自带的UI的位置、大小、旋转。常用的有两个属性。anchoredPosition是位置，sizeDelta是大小。也可以直接修改transform，RectTransform也会跟着改变。其默认Anchor方式的0,0点是屏幕中心。具体的你可以问我。Transform是场景中物体的旋转，大小、位置信息等东西

这三个单词都有“传递”的意思，但用法和含义上有一些区别。Transfer（转移）：通常指将一个人或物体从一个地方或状态移动到另一个地方或状态。它可以表示物理或非物理的转移。例如：I need to transfer to another school next semester.（我下个学期需要转到另一所学校。）Please transfer the funds to my account.（请将资金转入我的账户。）Transform（改变）：表示将某个事物从一种形式、状态或性质转换种形式、状态或性质。它强调的是变化的性质和程度，通常暗示着一些重大的转变。例如：The caterpillar will transform into a butterfly.（毛毛虫将变成蝴蝶。）His inspirational speech transformed the audience"s mood.（他的激励性演讲改变了听众的情绪。）Transmit（传输）：表示通过某种方式将信息、信号、声音、图像等传递给另一个人或地点。它可以涉及到电子、声音、光等不同形式的传输方式。例如：The radio station transmits its programs via satellite.（广播电台通过卫星传输节目。）The disease can be transmitted through contaminated water.（这种疾病可以通过污染的水传播。）

displayObject 显示对象的一个共有属性transform 属性 transform:Transform [read-write] 语言版本 : ActionScript 3.0 Player 版本 : Flash Player 9 一个对象，具有与显示对象的矩阵、颜色转换和像素范围有关的属性。 在 Transform 类的条目中对特定属性 matrix、colorTransform 和三个只读属性（concatenatedMatrix、concatenatedColorTransform 和 pixelBounds）进行了说明。 transform 对象的每个属性本身都是一个对象。 此概念很重要，因为设置 matrix 或 colorTransform 对象的新值的唯一方法是，创建新对象并将该对象复制到 transform.matrix 或 transform.colorTransform 属性。例如，要增加显示对象矩阵的 tx 值，您必须制作整个矩阵对象的副本，然后将新对象复制到 transform 对象的 matrix 属性中： var myMatrix:Object = myDisplayObject.transform.matrix; myMatrix.tx += 10; myDisplayObject.transform.matrix = myMatrix; 不能直接设置 tx 属性。 下面的代码对 myDisplayObject 不起作用： myDisplayObject.transform.matrix.tx += 10; 您也可以复制整个 transform 对象并为其赋予另一个显示对象的 transform 属性。 例如，下面的代码将整个 transform 对象从 myOldDisplayObj 复制到 myNewDisplayObj：myNewDisplayObj.transform = myOldDisplayObj.transform; 现在，新显示对象 myNewDisplayObj 与旧显示对象 myOldDisplayObj 具有相同的矩阵、颜色转换和像素范围值。实现 public function get transform():Transform public function set transform(value:Transform):void 另请参见 Transform class 使用 Matrix 对象 示例 如何使用示例 以下代码设置一个 square Sprite 对象。 当用户单击 Sprite 时，transformer() 方法会调整 Sprite transform 属性的 colorTransform 和 matrix 属性： import flash.display.Sprite;import flash.geom.ColorTransform;import flash.geom.Matrix;import flash.geom.Transform;import flash.events.MouseEvent;var square:Sprite = new Sprite();square.graphics.lineStyle(20, 0xFF2200);square.graphics.beginFill(0x0000DD);square.graphics.drawRect(0, 0, 100, 100);addChild(square);var resultColorTransform:ColorTransform = new ColorTransform();resultColorTransform.alphaMultiplier = 0.5;resultColorTransform.redOffset = 155;resultColorTransform.greenMultiplier = 0.5;var skewMatrix:Matrix = new Matrix(1, 1, 0, 1);square.addEventListener(MouseEvent.CLICK, transformer);function transformer(event:MouseEvent):void { var transformation:Transform = square.transform; var tempMatrix:Matrix = square.transform.matrix; tempMatrix.concat(skewMatrix); square.transform.colorTransform = resultColorTransform; square.transform.matrix = tempMatrix;}

translate translate这个参数的，是transform 身上的，那么它有什么用呢？ 其实他的作用很简单，就是平移，参考自己的位置来平移 　　translate() 　　translateX() 　　translateY() 　　translateZ() 　　translate3d() translateX 向X轴平移，填正数往右平移，填负数，往左平移 translateY 向Y轴平移，填正数往下平移，填负数，往上平移 translateZ 向Z轴平移，这个可能有点难理解，想像一个场景，你现在和电脑屏幕的距离，这就是Z轴的距离，电脑屏幕离你越近，那么translateZ() 里面的值 越大， 电脑屏幕离你越远， translateZ() 的值就越小。 所以说，Z 增加，那么这个电脑屏幕，离你就越近， 下面要用到旋转，rotate，不懂的话，请点击→ css3系列之transform 详解rotate 首先Z 轴是朝向我们的，所以 看不出效果，但是，我们把它转个身，让Z轴 面对 右边，就可以了。 translate() 和 translate3d() translate 是同时设置 translateX 和 translateY， 所以里面可以填两个参数， 第一个值 X 第二个 Y translate3d 是同时设置 translateX ，translateY 和 translateZ 所以里面可以填三个参数 只不过有点不同的是， translate 如果第二个参数不填的话，默认是0， 不过translate3d的话，人家就不同意你不填了，你三个参数，必须都给我填。

transform是一个类，用来描述物体的位置，大小，旋转等等信息。transform是transform类的对象，依附于每一个物体。translate是transform类的一个方法，用来改变物体的位置。我是新手自学，以上是我个人的见解，如果不正确，希望指正，非常感谢。

transform首先这是一个拼接词，trans有转换变化的意思，form有形态形状的意思，整个词就是变形转换形态的意思。此外transformer 是变形金刚的意思，看过电影都知道，加er表什么样的人，变形的人，变形金刚，可以辅助记忆。

改变元素基点transform-origintransform-origin是变形原点，也就是该元素围绕着那个点变形或旋转，该属性只有在设置了transform属性的时候起作用；因为我们元素默认基点就是其中心位置，换句话说我们没有使用transform-origin改变元素基点位置的情况下，transform进行的rotate,translate,scale,skew,matrix等操作都是以元素自己中心位置进行变化的。但有时候我们需要在不同的位置对元素进行这些操作，那么我们就可以使用transform-origin来对元素进行基点位置改变，使元素基点不在是中心位置，以达到你需要的基点位置。下面我们主要来看看其使用规则：transform-origin(X,Y):用来设置元素的运动的基点（参照点）。默认点是元素的中心点。其中X和Y的值可以是百分值,em,px，其中X也可以是字符参数值left,center,right；Y和X一样除了百分值外还可以设置字符值top,center,bottom 。语法：-moz-transform-origin: [ || left | center | right ][ || top | center | bottom ] ?transform-origin接受两个参数，它们可以是百分比，em，px等具体的值，也可以是left,center,right，或者 top,center,bottom等描述性参数 ;top left | left top 等价于 0 0；top | top center | center top 等价于 50% 0right top | top right 等价于 100% 0left | left center | center left 等价于 0 50%center | center center 等价于 50% 50%（默认值）right | right center | center right 等价于 100% 50%bottom left | left bottom 等价于 0 100%bottom | bottom center | center bottom 等价于 50% 100%bottom right | right bottom 等价于 100% 100%

为什么是两个只能存在一个？

解决方案1:设置后代：.children1,.children2,.childrenN { -moz-transform: none; -webkit-transform: none; -o-transform: none; -ms-transform: none; transform: none;}或者让后代反向操作，比如反向旋转：.parent { position: relative; background-color: yellow; width: 200px; height: 150px; margin: 70px; -webkit-transform: rotate(30deg); -moz-transform: rotate(30deg); -o-transform: rotate(30deg); -ms-transform: rotate(30deg); transform: rotate(30deg);}.child { position: absolute; top: 30px; left: 50px; background-color: green; width: 70px; height: 50px; -webkit-transform: rotate(-30deg); -moz-transform: rotate(-30deg); -o-transform: rotate(-30deg); -ms-transform: rotate(-30deg); transform: rotate(-30deg);}

transform的同根词如下：ransform，英语单词，及物动词、不及物动词。作及物动词(vt.)时意为“ 改变，使…变形；转换”，作不及物动词(vi.)时意为“变换，改变；转化”。单词变形：过去式transformed；过去分词transformed；现在分atransforming；第三人称单数transforms短语搭配Fourier transform 傅里叶变换；Transform Constraint 变换控制 ; 变换节制Inverse Transform [数] 逆变换 ; 逆转换；Viewport Transform [计] 视口变换 ; 视点转换 ; 视口转换 ; 视口变换Transform Degrade 变换降级 ; 转换降级；Transform filter 变换过滤器 ; 如何开发传输过滤器 ; 转换过滤器 ; 变换滤波器coordinate transform 坐标变换；Distance Transform 距离变换 ; 距离转换；Matrix Transform [数] 矩阵变换 ; 翻译

CSS3 transform是什么？transform的含义是：改变，使…变形；转换CSS3 transform都有哪些常用属性？transform的属性包括：rotate() / skew() / scale() / translate(,) ，分别还有x、y之分，比如：rotatex() 和 rotatey() ，以此类推。下面我们来分解各个属性的用法：transform:rotate()：含义：旋转；其中“deg”是“度”的意思，如“10deg”表示“10度”下同。.demo_transform1{-webkit-transform:rotate(10deg);-moz-transform:rotate(10deg)}transform:skew()：含义：倾斜；.demo_transform2{-webkit-transform:skew(20deg);-moz-transform:skew(20deg)}transform:scale()：含义：比例；“1.5”表示以1.5的比例放大，如果要放大2倍，须写成“2.0”，缩小则为负“-”。.demo_transform3{-webkit-transform:scale(1.5);-moz-transform:scale(1.5)}transform:translate()：含义：变动，位移；如下表示向右位移120像素，如果向上位移，把后面的“0”改个值就行，向左向下位移则为负“-”。.demo_transform4{-webkit-transform:translate(120px,0);-moz-transform:translate(120px,0)}transform综合：transform的常用属性就是这些了，下面我们借助transition的帮忙来演示一个关于css3 transform的综合实例：.demo_transform5{-webkit-transition:all 1s ease-in-out;-moz-transition:all 1s ease-in-out}.demo_transform5:hover{-webkit-transform:rotate(360deg) skew(-20deg) scale(3.0)translate(100px,0);-moz-transform:rotate(360deg) skew(-20deg)sca

CSS3 transform是什么？transform的含义是：改变，使…变形；转换CSS3 transform都有哪些常用属性？transform的属性包括：rotate() / skew() / scale() / translate(,) ，分别还有x、y之分，比如：rotatex() 和 rotatey() ，以此类推。下面我们来分解各个属性的用法：transform:rotate()：含义：旋转；其中“deg”是“度”的意思，如“10deg”表示“10度”下同。.demo_transform1{-webkit-transform:rotate(10deg);-moz-transform:rotate(10deg)}transform:skew()：含义：倾斜；.demo_transform2{-webkit-transform:skew(20deg);-moz-transform:skew(20deg)}transform:scale()：含义：比例；“1.5”表示以1.5的比例放大，如果要放大2倍，须写成“2.0”，缩小则为负“-”。.demo_transform3{-webkit-transform:scale(1.5);-moz-transform:scale(1.5)}transform:translate()：含义：变动，位移；如下表示向右位移120像素，如果向上位移，把后面的“0”改个值就行，向左向下位移则为负“-”。.demo_transform4{-webkit-transform:translate(120px,0);-moz-transform:translate(120px,0)}transform综合：transform的常用属性就是这些了，下面我们借助transition的帮忙来演示一个关于css3 transform的综合实例：.demo_transform5{-webkit-transition:all 1s ease-in-out;-moz-transition:all 1s ease-in-out}.demo_transform5:hover{-webkit-transform:rotate(360deg) skew(-20deg) scale(3.0)translate(100px,0);-moz-transform:rotate(360deg) skew(-20deg)sca

Transform六种存在方法分别是Transform、Translate、Rotate、Reflect、Project、Scale。transform是一个函数命令，应用于指定范围的每个元素。transform函数的作用是：将某操作应用于指定范围的每个元素。

【 #英语资源# 导语】transform有改变;变形;变 态等意思，那么你知道transform的用法吗?下面跟着 一起来学习关于transform的用法和短语例句吧，希望对大家的学习有所帮助! 【篇一】transform的用法 　　transform的用法1：transform的基本意思是“改变”,指使人或物在性质上或形态上发生彻底或根本的积极的变化,常指突然或神秘地改变,有时含有夸张的意味。 　　transform的用法2：transform一般用作及物动词接名词或代词作宾语。 　　transform的用法3：transform后接介词to或into表示“把…转变成…”,这时可省略用作宾语的oneself,而用作及物动词。 【篇二】transform的常用短语 　　用作动词 (v.) 　　transform into (v.+prep.) 　　把…转变成… 　　transform的词汇辨析 　　change，alter，vary，convert，modify，transform，turn 　　这些动词均含有“变化，改变”之意。 　　change 指任何变化，完全改变，强调与原先的情况有明显的不同。 　　alter 常指轻微的改变，强调基本上保持原物、原状的情况下所进行的部分改变。 　　vary 暗示不规则或断断续续地变。 　　convert 指进行全部或局部改变以适应新的功能或用途。指信仰或态度时，强调较激烈、大的改变。 　　modify 强调起限定作用的变化或变更。指细小的变化，常含“缓和、降调”的意味。 　　transform 指人或物在形状、外观、形式、性质等方面发生的彻底变化，失去原状成为全新的东西。 　　turn 指外形、颜色、气味、性质等方面的变化，比change更通俗。 【篇三】transform的用法例句 　　1. She actually wanted to reconstruct the state and transform society. 　　她实际上想要重建国家，改造社会。 　　2. The photochemical reactions transform the light into electrical impulses. 　　光化学反应使光变为电脉冲。 　　3. The sofa can transform for use as a bed. 　　这个沙发可改作床用. 　　4. To transform hills into fields is an extremely tough job. 　　改山造田可是硬碰硬的事. 　　5. A paint finish can transform something everyday and mundane into something more elaborate. 　　油漆罩面能够使普通而平凡的东西看上去更加精致。 　　6. In order to transform their environment, he drew up the project with painstaking accuracy. 　　为了改造环境, 他苦心孤诣地制订了这个计划. 　　7. He has helped to transform the party from a disorganised, demoralised rabble into a force which must again be taken seriously. 　　他帮助把该政党从一群组织涣散、意志消沉的乌合之众打造成了一只不容小觑的力量。 　　8. He knew that he could not transform society by one bugle blast. 　　他知道,改造社会不能一蹴而就. 　　9. It"seems to me that a doctor can transform a whole community. 　　我觉得,一个医生可以改变整个社会. 　　10. A little paint will soon transform this old car. 　　只要喷上一点油漆就会马上使这部旧车变个模样. 　　11. I believe she would transform me into a talker. 　　我相信,她会把我这个沉默寡言的人变成个碎嘴子. 　　12. He managed to transform the bucolic of butterflies into a dangerous sport. 　　他居然把捉蝴蝶的田园消遣变成了一种危险的游戏. 　　13. Certain granular solids transform into highly mobile slurries. 　　一定数量的粒状固体就可以变成非常易流动的泥浆. 　　14. Water can transform a desert into a garden. 　　水能把一片不毛之地变成一座花园. 　　15. Heat can transform water into steam. 　　热能使水变为蒸汽.

转化

你好，翻译为：图片看不清可以点击放大希望可以帮到您

Transform的意思是vt. 转换， 改变， 改造， 使……变形vi. 改变， 转化， 变换n. [数]变换（式）, [语]转换。例句：1、Apple ( aapl ) : transform the rest of our digital experience .苹果公司（Apple）：改变媒体体验的剩余领地2、The most powerful new services help us transform our behavior or adopt new habits .最强大的新型服务能够帮助我们转变行为，养成新的习惯。3、In fact , many countries require multinationals to transform their business models to gain access to their market .4、实际上，许多国家要求跨国公司转变经营模式，之后才能进入他们的市场。The pitch : founded in 2011 , the company aims to transform the way employers train workers .5、候选理由：这家公司成立于2011年，主要致力于改变雇主培训员工的方式。In contrast , education can actually transform a nation .相反，实际上教育能转变一个国家。Transform的变换形式：一、过去分词：transformed例句：1、Weibo have transformed public discourse in china .微博改变了中国的公共话语。2、The web has transformed how we shop .网络已经改变了我们购物的方式。二、现在分词：transforming例句：1、The fact is all media are transforming .事实是，所有媒体正在改变。2、China is transforming the world as it transforms itself .世界改变中国的同时，中国也正在改变世界。三、第三人称单数：transforms例句：1、The one that transforms them ?改变他们的那台？2、He hardens to pound a nail and transforms into stinky tofu when upset .他能身体变硬去锤钉子，在难过的时候则会变成臭豆腐。四、形容词：transformable例句：1、Transformable travel socket , small night light .可转换旅行插座、小夜灯。2、The ability of bacteria to be genetically transformable .遗传力细菌的遗传性转化的能力。

是改变，改换的意思。

transfer,与transform都有转换的意思 不过transfer 指的是转换工作,学习,搬迁等外在的改变,而物体自身并没有变例如:The next month I will tranfer to Beijing. 下个月我要搬到北京 而transform是指物体本身自己形状的改变 例如:My bedroom is transformd by the new color 我的卧室涣然一新用新油漆.

Gameobjects 是一个游戏对象transform 是游戏对象的一些属性我是这么理解的。

.xx{ transform-origin:0px 0px;}就可以啦。可以写像素，百分比，也可以写 left right center bottom默认是 center center可以为负数，也就是定义旋转中心在盒子之外。

1.对于行内元素是无效的 2.会保留原来的位置,提高盒子的层级 与relative相对定位类似 transform: translate(X,Y) 1.填入具体数值,例如 translate(10px,10px) ,需要填写单位,元素将会向右位移10px,向下位移10px; 其中如果数值为负数,则位移的方向相反 2.填入百分比数字,例如 translate(10%,10%) ,元素将会向右位移 自身元素 的width 10%距离和向下位移 自身元素 的height 10%距离 transform: rotate(X); 需要在X位置填写相对应的旋转角度,并带上单位deg,例子: rotate(90deg) 元素将会默认在自身的垂直水平居中点进行旋转对应的X度 transform-origin: X Y 可以通过改变元素的该属性,导致元素旋转的原点进行改变 1.填入的X Y值为方位名词,例如topottomleft ight 例子: transform-origin: left top; 元素将在元素的左上角为原点进行旋转运动 transform: scale(X); 可以通过改变元素的该属性,导致元素进行X倍的缩放;X为负数时将会产生镜面效果 例子: transform: scale(1.2); 元素将变为原来的1.2倍. transform连写,如果有发生平移,都需要先写平移属性 例子 transform: translateX(300%) rotate(360deg); 可以在发生transform的元素中设置transition属性 例子: transition: 1s; 代表触发元素发生变化后,变化将于1s内完成

change是改变抽象的东西的意思,比如i changed my mind,我改变了主意 transform是改变形状、外形,是实际的东西,比如电影变形金刚的宣传语有一句就是the world will be transformed turn应该指方向,比如turn right,或者是跳转

transform 变形 通过 CSS3 变换，我们能够对元素进行移动、缩放、转动、拉长或拉伸。使用transform属性为元素应用变换。 1、Transform：对元素进行变形。 2、Transition：对元素某个属性或多个属性的变化，进行控制（时间等），类似flash的补间动画。但只有两个关键贞。开始，结束。 一.CSS3 2D 转换 1、2D Transform转换属性 2、Transform 方法 ①.移动 translate translate(x,y)水平方向和垂直方向同时移动（也就是X轴和Y轴同时移动） translateX(x)仅水平方向移动（X轴移动） translateY(Y)仅垂直方向移动（Y轴移动） ②.缩放 scale scale(x,y)使元素水平方向和垂直方向同时缩放（也就是X轴和Y轴同时缩放） scaleX(x)元素仅水平方向缩放（X轴缩放） scaleY(y)元素仅垂直方向缩放（Y轴缩放） ③.旋转 rotate 在一个给定度数顺时针旋转的元素。负值是允许的，这样是元素逆时针旋转。 ④.倾斜 skew skew(x,y)使元素在水平和垂直方向同时倾斜（X轴和Y轴同时按一定的角度值进行倾斜变形） skewX(x)仅使元素在水平方向倾斜变形（X轴倾斜变形） skewY(y)仅使元素在垂直方向倾斜变形（Y轴倾斜变形） 感谢阅读，希望本文对大家学习上有所帮助。 点击： 加入

应该说这四个词的区别还是比较明显的.convert 是强调改变（某事物）的形式和用途比如：The sofa is converted into a bed The room was converted from a kitchen to a lavatory.这件房子原来是厨房现在改为厕所了transfer 是指把某人某事物从一个地方转移到另一个地方 比如“迁移”,引申出来的意思;调任,换乘,转让财产等例如：The head office was trasfered from London to NewYork.总部已由伦敦迁往纽约.trasform 是指完全改变某人某物的外观或特性 这个词应该和convert着重区别.例如：She used to be shy,but a year abroad has completely transformed her.她过去很腼腆,但是在国外待了一年完全变了.

transform是转变成...shift是移动到...I shift from one foot to the other.我把重心从一只脚移到另一只脚。Education transforms all of us.教育改变我们所有的人。

vt.改变，使…变形；转换例句：Alittlepaintwilltransformthisoldcar一般用在名词之前！

transform的含义是：改变，使…变形；转换 在排版当中去合理的使用transform会使我们的排版看起来高大上那么一点。 接下来给大家介绍一下这个神奇的小东西都有什么属性会有什么效果。 rotate：通过指定的角度参数对原元素指定一个效果。 如果设置的值为正数表示顺时针旋转，如果设置的值为负数，则表示逆时针旋转。如：transform:rotate(30deg)； translate() 根据左(X轴)和顶部(Y轴)位置给定的参数，从当前元素位置移动。 如：transform:translate(100px,20px): 缩放scale和移动translate是有点相似的，也是有三种情况：下面我们具体来看看这三种情况具体使用方法： 注意：默认值是1，它的值放大是比1大，缩小比1小。 1、scale(x,y) 定义 2D 缩放转换，改变元素的宽度和高度。 如：transform:scale(2,1.5); 。 2、scaleX( n ) 定义 2D 缩放转换，改变元素的宽度。 如：transform:scaleX(2): 3、scaleY( n ) 定义 2D 缩放转换，改变元素的高度。 如：transform:scaleY(2): 1、skew( x-angle , y-angle ) 定义 2D 倾斜转换，沿着 X 和 Y 轴。 如：transform:skew(30deg,10deg); 2、skewX( angle ) 定义 2D 倾斜转换，沿着 X 轴。 如：transform:skewX(30deg); 3、skewY( angle ) 定义 2D 倾斜转换，沿着 Y 轴。 如：transform:skewY(10deg); matrix(, , , , , ) ： 以一个含六值的(a,b,c,d,e,f) 变换矩阵 的形式指定一个2D变换，相当于直接应用一个[a b c d e f]变换矩阵。就是基于水平方向（X轴）和垂直方向（Y轴）重新定位元素,此属性值使用涉及到数学中的矩阵。 改变元素基点 tranform-origin