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图一就是Transformer模型的框架，不过这里的encoder和decoder不再是RNN结构，拆开来看，细节如图二：原始论文里，作者设置了6层encoder与6层decoder结构。至于为什么是6，这就是一个超参数而已，可以根据实际情况设置为其他值。从图二中可以看到，计算流程是：输入的句子经过逐层编码后，最上层的encoder会输出中间结果，这个中间结果在每一层decoder中都会用到。同时decoder的计算也是从下往上进行，直到最后输出预测结果。这里省略的是最下层decoder的输入：如果是训练过程，输入则是真实的目标句子；如果是预测过程，第一个输入开始标识符，预测下一个词，并且把这

C++ boost::asio编程-异步TCP 大家好，我是异步方式 和同步方式不同，我从来不花时间去等那些龟速的IO操作，我只是向系统说一声要做什么，然后就可以做其它事去了。如果系统完成了操作， 系统就会通过我之前给它的回调对象来通知我。 在ASIO库中，异步方式的函数或方法名称前面都有“async_ ” 前缀，函数参数里会要求放一个回调函数（或仿函数）。异步操作执行 后不管有没有完成都会立即返回，这时可以做一些其它事，直到回调函数（或仿函数）被调用，说明异步操作已经完成。 在ASIO中很多回调函数都只接受一个boost::system::error_code参数，在实际使用时肯定是不够

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运算放大器（简称“运放”）是具有很高放大倍数的电路单元。在实际电路中，通常结合反馈网络共同组成某种功能模块。它是一种带有特殊耦合电路及反馈的放大器。其输出信号可以是输入信号加、减或微分、积分等数学运算的结果。由于早期应用于模拟计算机中，用以实现数学运算，故得名“运算放大器”。运放是一个从功能的角度命名的电路单元，可以由分立的器件实现，也可以实现在半导体芯片当中。随着半导体技术的发展，大部分的运放是以单芯片的形式存在。运放的种类繁多，广泛应用于电子行业当中。