语义effective modern
【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining
论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......
发掘影像之魅：ON1 Effects 2023——您的mac照片纹理滤镜处理专家
在照片后期处理的世界里，一款得心应手的工具往往能赋予照片无尽的可能。ON1 Effects 2023，这款专为mac用户打造的照片纹理滤镜处理软件，以其强大的功能和高效性能，将帮助您深度挖掘照片的潜在魅力。 →→↓↓载ON1 Effects 2023 mac ON1 Effects 2023为您提供 ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
Water Pollution: The defination, types, causes, effects and meatures.
What is water pollution? Water pollution can be defined in many ways. Usually, it means one or more substances have built up in water to such an exten ......
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装 效果展示 PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力 ......
R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20631 最近我们被客户要求撰写关于混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 我们已经学习了如何处理混合效应模型。本文的重点是如何建立和_可视化_ 混合效应模型的结果 设置 本文使用数据集，用于探索草食动物种群对珊瑚覆盖的影响。 knit ......
CocosCreator3.x 应用在UI(Sprite) 上的 shader(.effect) 的合批，通过自定义顶点参数（一）、前言
前言 为啥要合批 减少DC 什么是自定义顶点参数 通过 几何体实例化 特性（GPU Instancing）可使 GPU 批量绘制模型相同且材质相同的渲染对象。如果我们想在不打破这一特性的情况下单独修改某个对象的显示效果，就需要通过自定义几何体实例化属性。 参考文档 UI(Sprite) 怎么你了？ ......
CocosCreator3.x 应用在UI(Sprite) 上的 shader(.effect) 的合批，通过自定义顶点参数（二）、具体操作步骤
具体操作步骤 接下来以一个制造旋转效果的 shader 为例子，提供了这些参数的设置： 旋转速度 float 旋转中心位置 vec2 逆时针/顺时针 bool 扭曲度 float 并在使用的贴图一致的前提下并且参数不同的值都能够合批。 最终项目可以从 GITHUB 获取。 CCC版本：3.8.0 深 ......
CocosCreator3.x 应用在UI(Sprite) 上的 shader(.effect) 的合批，通过自定义顶点参数（三）、参考资料
参考资料 资料1 来源：https://forum.cocos.org/t/topic/148747/28 用户：homym(tkhoi01281) 3.x 版自定参数我是利用createMesh方法去生成ui，因为createMesh就有自定义顶点参数的方法 这个改动其实是可以弄一个新sprite ......
CocosCreator3.x 应用在UI(Sprite) 上的 shader(.effect) 的合批，通过自定义顶点参数（三）、源码阅读
源码阅读部分 顶点数量、布局相关设置 针对 UI 所使用的 Mesh 的顶点设置：如 simple 模式使用 1个矩形(2x2个顶点)，sliced 模式使用 9个矩形(4x4个顶点) dataLength 相当于顶点数量。 vertexRow 和 vertexCol 描述了网格形状。 SetInd ......
Modern C++ Overview综览
## Part I：Language(第一篇：语言)- 大局观——简直像个新语言给出一个完整实例，展示(几乎)所有新特性的样貌，让学员从真实代码中一次性窥得(几乎)全豹，得知即将面对的新知和挑战。- auto, type deduction型别/型态 推导是Modern C++至关重要的某种基础；这 ......
CPHD spooky effect
影响CPHD滤波器的另一个限制是所谓的“诡异”效应[19]，这意味着当目标被误测时，其一些概率质量会转移到检测到的目标上，而不管它们的物理分离如何。Another limitation affecting the CPHD filter is the so-called "spooky" effec ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型交互式分割+掩膜保存（三）
我之前分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下交互式语义分割代码，可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜，同时我还加入了掩膜保存的代码。 ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
Desertification in China: Causes and Effects
Research show that currently, 27.4% of land in China has undergone desertification affecting about 400 million people. Studies are increasingly focusi ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
Effective C++ 笔记-1.1视C++为一个语言联邦
应当这样正确的看待C++语言，将C++视为一个由相关次语言组成的联邦，而非单一语言。每种次语言都有自己的守则，当你从一个次语言移向另一个次语言，守则可能改变。 其主要的次语言总共有4个： C: Object-Oriented C++; Template C++: STL: ******C++高效编程 ......
基于Effect的组件设计
Effect的概念起源 从输入输出的角度理解Effect https://link.excalidraw.com/p/readonly/KXAy7d2DlnkM8X1yps6L 编程中的Effect起源于函数式编程中纯函数的概念 纯函数是指在相同的输入下，总是产生相同的输出，并且没有任何副作用(si ......
【Python深度学习】目标检测和语义分割的区别
在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......
【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍
语义分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同，语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测，而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起，语义分割得到了广泛应用，并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义... ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程
Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
D. Effects of Anti Pimples
D. Effects of Anti Pimples 对于样例一： 14出现2次 9出现1次 19出现12次 规律： 1.我们发现1与后面的组合的最大值等于数列的最大值，次数是2^(n-1),这是巧合吗？ 2.往下递推，我们可知2与后面的组合为2的倍数的最大值，次数为2^(n-2),... 3.因此 ......
CF1877D Effects of Anti Pimples
计算每个数作为最大值的贡献，计算每个数作为最大值的次数。 每个数作为最大值时的贡献显然是 \(a_i\times cnt_i\)，\(cnt_i\) 为 \(a_i\) 在多少种染色方案中作为最大值出现，我们主要来对每个数求 \(cnt_i\)。 我们对于从 \(1\) 到 \(n\) 枚举元素，求 ......
D. Effects of Anti Pimples
D. Effects of Anti Pimples Chaneka has an array $[a_1,a_2,\ldots,a_n]$. Initially, all elements are white. Chaneka will choose one or more different i ......
自然语言处理的词法分析、句法分析、语义分析
现在我们使用计算机时，用的大多数都是计算机的高级语言，编制程序来告诉计算机“做什么”，怎么做的。对计算机的利用带来了诸多不便，也严重影响了计算机应用的进一步推广。理解自然语言，也可以称为自然语言的处理，语言虽然表示成一连串文字符号或一连串声音流，但内部其实是一个层次化的结构，从语言的构成中就可以清楚 ......
Effective C++——Item33: 避免隐藏继承的名字
Effective C++——Item33: 避免隐藏继承的名字 一、从原理理解隐藏 从变量作用域看隐藏 全局变量x和局部变量x的类型是不同的，但C++的隐藏规则：只隐藏名字(hiding names)。 int x; // global variable void someFunc() { dou ......
Effective C++——Item11: 在operator=()中处理自赋值问题
Item11: 在operator=()中处理自赋值问题 一、自赋值发生的时机： w = w，看起来不太可能发生，但可能隐式出现。 a[i] = a[j]，可能发生在数组循环中。 *p1 = *p2, p1 和 p2可能是来自一个继承体系中，指向相同对象的不同指针。 二、不安全实现：自赋值不安全，异 ......
CSS & JS Effect – Do something on enter/leave window tab
需求 我在做一个体验 当用户 submit enquiry 后会 window.open 开启 WhatsApp。而当用户关闭 WhatsApp 回来网站后，会 show 一个 feedback message。 实现思路 关键就在如何感知到，用户从 WhatsApp 切换回到了网站。 参考: De ......