先验 下文segmentation context
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域以及闭包
合集 - JavaScript(4) 1.JavaScript this 绑定详解01-092.JavaScript apply、call、bind 函数详解01-093.JavaScript forEach 方法跳出循环01-02 4.深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域 ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
深入理解JavaScript堆栈、事件循环、执行上下文和作用域以及闭包
1. 堆栈 在JavaScript中，内存堆是内存分配的地方，调用栈是代码执行的地方。 原始类型的保存方式：在变量中保存的是值本身，所以原始类型也被称之为值类型。 对象类型的保存方式：在变量中保存的是对象的“引用”，所以对象类型也被称之为引用类型。 ![[CleanShot 2024-01-02 a ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
Flask-apscheduler获取或修改上下文中config数据
__init__.py 1 from flask_apscheduler import APScheduler 2 ... 3 4 scheduler = APScheduler() 5 6 7 from app import app 8 9 10 11 12 13 14 def create_ap ......
Segment Anything（SAM）环境安装&代码调试
引子 Segment Anything是前阵子大火的CV领域模型，之前也有尝试，只是没有整理。OK，让我们开始吧 一、拉取下载docker镜像 docker pull cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04 二、安装SAM环境 do ......
JavaScript的闭包、执行上下文、到底是怎么回事？还有必要学吗？
在上一课，我们了解了 JavaScript 执行中最粗粒度的任务：传给引擎执行的代码段。并且，我们还根据“由 JavaScript 引擎发起”还是“由宿主发起”，分成了宏观任务和微观任务，接下来我们继续去看一看更细的执行粒度。 一段 JavaScript 代码可能会包含函数调用的相关内容，从今天开始 ......
LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架
文章首发于公众号：机器感知 LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架 LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition 本文研究了如何高效地组合 ......
Android 之 实验9 上下文菜单与关联操作模式的基本使用
实验9 上下文菜单与关联操作模式的基本使用 一、实验目的及要求 通过本实验的学习，使学生掌握上下文菜单与关联操作模式的基本使用。 二、实验设备（环境）及要求 Android Studio 三、实验内容与步骤 使用上下文菜单与关联操作模式实现如下所示的效果。 1.新建一个Android项目，选择No ......
pyside6 在窗体中右击菜单（上下文菜单）
思路 先添加上下文策略 添加QAction，并且链接方法 将所有的QAction都添加到窗体 代码 from PySide6.QtWidgets import QApplication, QWidget from PySide6.QtGui import QAction from PySide6.Q ......
Warning: [antd: Modal] Static function can not consume context like dynamic theme. Please use 'App' component instead.
react 的model.confirm报错，它意味着你在使用动态主题（Dynamic Theme）时不能在静态函数中使用上下文，需要使用contextHolder const [modal, contextHolder] = Modal.useModal(); React.useEffect(() ......
执行上下文
1. 什么是执行上下文? 执行上下文就是js代码被解析和执行所在的环境，是一种抽象概念。 2. 执行上下文的类型 2.1.全局执行上下文 不在任何函数中的代码都在全局执行上下文中，它做了两件事： 创建一个全局对象，在浏览器中全局对象就是window对象 将this指向这个全局对象 2.2.函数执行上 ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 2023/12/15 11:06:36 The "Long read hybrid error correction algorithm based on se ......
【模板】李超线段树 / [HEOI2013] Segment
李超线段树是一种用于维护平面直角坐标系内线段关系的数据结构，插入直线/线段，支持查询单点极值 李超树的经典应用是斜率优化，可以看下这篇文章 李超线段树没有用懒标记实现区间修改，而用的是标记永久化 其实标记永久化与我们对lazy标记的理解非常相同，可以看看LYD蓝书上对标记永久化的解释，都是累积某个节 ......
聊一聊 C# 线程切换后上下文都去了哪里
聊一聊 C# 线程切换后上下文都去了哪里 一：背景 1. 讲故事 总会有一些朋友问一个问题，在 Windows 中线程做了上下文切换，请问被切的线程他的寄存器上下文都去了哪里？能不能给我挖出来？这个问题其实比较底层，如果对操作系统没有个体系层面的理解以及做过源码分析，其实很难说明白，这篇我们就从.N ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究
基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先，通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤，对DNA序列进行处理。然后，利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型，并进行前 ......
react Hooks+Context 实现响应式布局
1. 创建文件 viewportContext.tsx import React from "react"; const defaultValue = { width: window.innerWidth } const viewportContext = React.createContext(d ......
聊一聊 C# 线程切换后上下文都去了哪里
一：背景 1. 讲故事 总会有一些朋友是不是问一个问题，在 Windows 中线程做了上下文切换，请问被切的线程他的寄存器上下文都去了哪里？能不能给我挖出来？这个问题其实比较底层，如果对操作系统没有个体系层面的理解以及做过源码分析，其实很难说明白，这篇我们就从.NET高级调试的角度试着分析一下吧。 ......
从 ECMAScript 6 角度谈谈执行上下文
大家好，我是归思君 起因是最近了解JS执行上下文的时候，发现很多书籍和资料，包括《JavaScript高级程序设计》、《JavaScript权威指南》和网上的一些博客专栏，都是从 ES3 角度来谈执行上下文，用ES6规范解读的比较少，所以想从ES6的角度看一下执行上下文。 下面我尝试用ECMAScr ......
DBus.server服务启动报错->"/etc/selinux/*/contexts/dbus_contexts": No such file or directory
系统启动后很多使用dbus1的命令没法使用，查看日志发现dbus.service没有启动，并伴随下面报错： Failed to start message bus: Failed to open "/etc/selinux/targeted/contexts/dbus_contexts": No s ......
JavaScript 执行上下文
一旦整个 JavaScript 程序运行，就会创建执行上下文。全局执行上下文已创建。它有两个组件，变量环境和变量。执行线程，它分两个阶段创建。第一阶段，是创建阶段。在创建阶段，我们为全局空间内的所有变量和函数分配内存。我们分配了一个未定义的变量。对于函数，我们实际上存储整个函数。这是第一阶段。 第二 ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation * Authors: [[Guosheng Lin]], [[Anton Milan]], [[Chunhua Shen]], [[ ......
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......