注意力 机器
PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing双向注意力
PSANet: Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing * Authors: [[Hengshuang Zhao]], [[Yi Zhang]], [[Shu Liu]], [[Jianping Shi]], [[Chen Cha ......
A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation可变形注意力
A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation * Authors: [[Renxiang Zuo]], [[Guangyun Zhang]], [[Rong ......
波士顿机器人拿枪射击是真是假？视频是如何拍摄制作的？其实是有真人录制，然后通过后期特效制作而成
具体内容： https://www.freedidi.com/11122.html 视频制作过程的视频： https://youtu.be/zIdqiwHsuI8 ......
大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析
在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量的数据，尤其是在处理自 ......
机器学习项目精选 第一期：超完整数据科学资料合集
大噶吼，不说废话，分享一波我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、超完整数据科学资料合集 地址：https://github.com/krishnaik06/The-Grand-Complete-Data-Science-Materials Pytho ......
GCGP：Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力
Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: （GCGP）提出了一个新的关系推理模块，它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......
CH390使用注意事项
关于CH390使用注意事项 CH390替换DM90xx硬件注意事项 1、CH390L替换DM9000 AVDD33的对地电容建议1uF贴近芯片放置，42脚为主电源AVDD33需10uF并联0.1uF。各AVDD33需分别接电容，供电电压都为3.3V； AVDDK和DVDDK需要分别外接电容并贴近芯片 ......
【机器学习】OpenCV人脸识别
OpenCv 基础函数 # 读取图片 image = cv2.imread("test01.jpg") # 转灰度 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 修改尺寸 resize_image = cv2.resize(image, ......
高并发系统的一些注意要点
如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
搭建k8s的几个注意事项
k8s集群内docker 1.在集群要开启防火墙的情况下 1.1注意配置docker会绕过firewalld的问题 此链接 1.2 注意开启firewalld的NAT功能 firewall-cmd --add-masquerade --permanent ......
解锁奇迹MU挂机需要注意的事项
在选择挂机地图时，还需要关注以下几个方面： 1.刷怪密度：刷怪时，要选择怪物数量较多的地图，可以提高经验值的获取速度。 2.怪物难度：选择自己可以比较轻松击败的怪物，可以避免死亡的情况发生，也能够提高高效度。 3.道具掉落：除了经验值，道具掉落也是挂机的重要目的。所以，在选择挂机地图时，可以注意一下 ......
机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12
目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
机器学习项目精选 第一期：超完整数据科学资料合集
大噶吼，不说废话，分享一波我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、超完整数据科学资料合集 地址：https://github.com/krishnaik06/The-Grand-Complete-Data-Science-Materials Pytho ......
一个神奇的Python库：Evidently，机器学习必备
Evidently 是一个面向数据科学家和机器学习工程师的开源 Python 库。它有助于评估、测试和监控从验证到生产的数据和 ML 模型。它适用于表格、文本数据和嵌入。 简介 Evidently 是一个开源的 Python 工具，旨在帮助构建对机器学习模型的监控，以确保它们的质量和在生产环境运行的 ......
ml.net例子笔记3-Infer.net概率机器学习库
Infer.net Infer.NET is a .NET Foundation project. It's also a part of ML.NET machine learning framework. https://dotnet.github.io/infer/ https://gitee ......
网络IO 实战篇 ：电商系统：重大事故！IO问题引发线上几十台机器同时崩溃
几年前的一个下午，公司里码农们正在安静地敲着代码，突然很多人的手机同时“哔哔”地响了起来。本来以为发工资了，都挺高兴！打开一看，原来是告警短信 故障回顾 告警提示“线程数过多，超出阈值”，“CPU空闲率太低”。打开监控系统一看，订单服务所有20个服务节点都不行了，服务没响应。 每个springboo ......
机器学习中的算法——K最邻近算法(KNN)
1.KNN算法的定位 KNN算法属于分类算法，所以它是有监督学习里面的一部分，且属于有监督学习里的分类问题 KNN的计算量很大 KNN理论上比较成熟且算法简单易懂，易实现 2.KNN算法的核心 简单地说 “近朱者赤，近墨者黑” 进行分类的时候，即将被分类的这个样本的附近（特征空间中最邻近）离它最近的 ......
机器学习-线性回归-逻辑回归-实战-09
1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
机器学习-线性回归-softmax回归 做多分类-10
1. softmax回归 伯努利分布（0-1分布 二分类），我们采用Logistic回归（用sigmoid函数映射到 0-1之间 输出预测概率）建模。 那么我们应该如何处理多分类问题？（比如要进行邮件分类；预测病情属于哪一类等等）。对于这种多项式分布我们使用softmax回归建模。 什么是多项分布？ ......
关于UIView transform使用注意点
先上代码 let tView = UIView()override func viewDidLoad() { tView.backgroundColor = .orange view.addSubview(tView)} override func viewWillLayoutSubViews() ......
前端CryptoJS和后端Java中AES对称加密注意事项
1.前后端秘钥,算法,偏移量,模式,填充等要一致(废话但是重要,要注意检查) 2.算法 AES有AES-128 AES-192 AES-256,后面的数字即秘钥长度,据说后两个在Java中使用需获取无政策限制权限文件,所以一般用128位的,换算到字符串就是16字节,即16个英文字母或数字或符号. 3 ......
机器学习-线性回归-逻辑回归-08
目录1. sigmoid函数2. 伯努利分布（0-1分布）3. 广义线性回归4. 逻辑回归 损失函数的推导5. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 （-无穷， +无穷）区间上的y 映射到 （0， 1） 之间 ......
使用gorm需要注意的点
1、慎用CreatedAt、UpdatedAt和DeletedAt字段 数据库的字段要避开这created_at、updated_at、deleted_at字段，改为created_time、updated_time和deleted_time。 数据插入时，仅仅插入业务数据即可，created_at ......
机器学习ml.net例子笔记1
详细内容参考： ml.net例子笔记1 (yuque.com) https://www.yuque.com/wushifengcn/kb/yb6xa6d01zr3tdit 如下是大纲 1 ml.net例子概要 二元分类 多类分类 建议 回归 时间序列预测 异常情况检测 聚类分析 排名 计算机视觉 跨 ......
pyhotn3.8 apt机器基础镜像构建
FROM python:3.8.10-slim RUN sed -i 's/deb.debian.org/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list && \ apt-get update && \ apt-get install -y ......
注意
一：主将从现一般发生在状语从句中 也只有 让步状语从句，时间状语从句，条件状语从句 定语从句，名词性从句与主将从现无关 让步状语：虽然……但是…… 时间状语：当……的时候 条件状语：如果…… 二：at the time是时间状语 by the time是完成时提示词 三 ：现在完成进行时与过去完成进 ......
机器学习的里程碑：从基础理论到大语言模型的进步
在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 ......
Java定义类的参数时的一个注意事项
我在做CS 61B 21sp的lab7时,为了实现BST public class BSTMap<K extends Comparable<K> , V> implements Map61B<K, V>{ } 定义了一个类 private class Node<K,V>{ private K key ......