总结用户特征的句子 第1篇

尊敬的客户：

衷心的感谢您对我们公司的信任和支持。为不断的提高我公司的产品和服务质量，完善我们的工作，为了给您提供更优质的产品及服务。在致以我们诚挚的问候的同时，请您在百忙之中填写一下意见反馈表。我们热切的盼望着对您在我们的工作提出宝贵意见和建议，我们将不胜感激，谢谢您的配合!

一、客户基本情况

二、产品及服务工作评定

三、需求描述与改进建议

客户代表签字/盖单： 年 月日

总结用户特征的句子 第2篇

这是17年google推出的Attention结构，提出该结构的初衷是为了处理翻译任务（如下图

Transformer的结构如下右图，依然保持着encoder-decoder的模型结构，encoder部分主要是是由Multi-Head Attention + ADD & Norm组成

这其实是一个多头的self-attention结构。该结构会对每个输入token输出一个对应的固定大小的embedding

如下图，假设输入是Tinking Machines，两个词通过embedding层分别得到不同是输入 x_{1},x_{2} ；此时通过三个共享矩阵 W^{Q},W^{K},W^{V} ，将每个输入转化为 Z =concat(Pooling(Attention(Q_{1},K_{1},V_{1})),Pooling(Attention(Q_{2},K_{2},V_{2}),...,Pooling(Attention(Q_{k},K_{k},V_{k}))) 三个向量，分别表示query、keyword、value

self-attention把每个token当作query，计算它与其他关键词的相关性，加权求和得到当前token。用数学公式表达如下

Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_{k}} } )V

对于multi-head，就是存在多组共享的W参数，每次分别生成不同的embedding（z），通过pooling（concat）+ dense layer形成最终的输出，数学表示如下 Z=pool(Attention(Q_{1},K_{1},V_{1}))||pool(Attention(Q_{2},K_{2},V_{2})||...||pool(Attention(Q_{k},K_{k},V_{k}))

如下图，ADD的操作本质是一个残差的形式，让self-attention的输出Z去学习输入输出的差异，提升模型收敛性；而LayerNorm是对sentence的归一化，它与BN的差异主要在于，BN是对batch内每列数据做归一化，而LN是对每个句子的结果分别做归一化

上面介绍了Transformer的encoder部分，decoder和encoder有些许差异，如下图，encoder-decoder Attention部分，会把encoder-embed当作keyword/value部分的输入，详细说明可参考

总结用户特征的句子 第3篇

关于对XXXXX机房建设系统的评价

该公司为我们设计的解决方案非常具有标准化、安全性、实用性、时效性、技术性。

在接触过程中，我们发现XXXX与其他科技公司不同，操作规范，流程紧密，有据可依，并且尽量花时间去研究我们公司的需求，然而提供完善的服务。这种工作方式我们非常满意。

XXXXXXXXXXXXX有限公司

201X年10月20日

用户评价

XXXXXXX有限公司先后为我公司提供网站建设和机房建设系统。该公司实力强、信誉好，所提供的设备性价比很高，从没有返工现象，而且能及时完成项目，后期的服务非常到位。

XXXXXXXXXXXX有限公司

201X年3月7日

客户评语

在和XXXXXXX合作期间我们感到很愉快。他们有优秀的专业技术团队，能够及时保质完成我公司机房建设系统这一项目；他们很尊重我们的需求，并且信守职业道德；简而言之，我们极力向各行企业推荐XXXXX的专业服务！

和XXXXXX合作有许多重要的因素：人员间的相互配合，XXXX以往的`成就记录；同时XXX的热忱服务，他们就兼具这样的特点，从而成为我公司的直接合作商。

XXXXXXXXXXX有限公司

20X1年2月28日