introducing python by bill lubanovic

《Introducing Python》是Bill Lubanovic撰写的一本关于Python的介绍性图书。这本书以简洁易懂的方式向读者介绍了Python编程语言的基本概念和使用方法。

《Introducing Python》的内容包括Python的起源和发展历程，Python的基本语法和特性，以及如何使用Python进行常见的编程任务。通过读这本书，读者可以了解Python的基本语法、内置数据类型、控制流程等基本概念，以及如何使用函数、模块、类等高级特性来组织和复用代码。

此外，这本书还介绍了Python的标准库和第三方库，以及如何使用它们来实现一些常见的编程任务，比如文本处理、文件操作、网络编程等。通过实际的例子和练习，读者可以快速上手Python编程，并能理解和解决实际问题。

《Introducing Python》使用简明扼要的语言和清晰的示例代码，使读者能够迅速掌握Python的基本概念和用法。书中还提供了大量的习题和案例，可以帮助读者进一步巩固所学知识，提升编程能力。

总的来说，《Introducing Python》是一本适合初学者的Python入门书籍。无论你是有编程经验的开发者，还是对编程完全陌生的新手，这本书都能帮助你快速入门Python，掌握实用的编程技能。

相关问题

introducing python pdf

很抱歉，我无法提供PDF文件的下载链接或资源。你可以在在线书店或图书馆中寻找《Introducing Python》这本书的电子版或纸质版。这本书是由Bill Lubanovic撰写的，它提供了对Python编程语言的全面介绍。它适合初学者和有经验的开发人员，可以帮助你快速入门并掌握Python的基本概念和语法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 200+英文书单及下载](https://blog.csdn.net/double_zen/article/details/89281048)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [学习python(第5版)pdf 中文完整版](https://blog.csdn.net/weixin_39631094/article/details/109929591)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Introducing Convolutions to Vision Transformers

### 引入卷积设计到视觉Transformer中的介绍与实现

#### 背景与动机

视觉Transformer (ViT) 已经成为处理图像数据的强大工具。然而，在原始的ViT架构中，仅依赖于自注意力机制来捕捉空间关系可能会忽略局部特征的学习效率。为了弥补这一不足并增强模型性能，研究者们探索了将卷积操作融入到Vision Transformer的设计之中[^1]。

#### 卷积在视觉Transformer中的作用

通过引入卷积层，可以在早期阶段提取更丰富的局部纹理信息，并且有助于缓解位置编码带来的局限性。具体来说：

- **保留局部结构**：相比于全局范围内的自注意力计算方式，卷积能够更好地保持输入图片的空间连续性和邻域一致性。

- **减少参数量和计算成本**：适当应用浅层的小尺寸kernel size（如3×3），可以有效降低整体网络复杂度而不牺牲太多表达能力。

import torch.nn as nn

class ConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):
        super(ConvBlock, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
        self.norm = nn.LayerNorm([out_channels])
        self.act = nn.GELU()

    def forward(self, x):
        return self.act(self.norm(self.conv(x)))

此代码片段展示了如何定义一个简单的带有归一化和激活函数的标准二维卷积模块。

#### 实现细节

当把卷积加入到Visual Transformers时，通常会考虑以下几种策略之一或组合使用它们：

- **混合专家(MoE)** 架构下作为子组件；
- 替代部分多头自关注单元的位置；
- 增加额外路径以形成跳跃连接形式；

这些方法旨在利用卷积的优势同时不破坏原有框架的核心特性——即长距离依赖建模的能力以及灵活性高的patch embedding方案。