语句 语言5.13 for
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 ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
Context Prior for Scene Segmentation带上下文先验的分割
Context Prior for Scene Segmentation * Authors: [[Changqian Yu]], [[Jingbo Wang]], [[Changxin Gao]], [[Gang Yu]], [[Chunhua Shen]], [[Nong Sang]] DOI: ......
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation * Authors: [[Zongwei Zhou]], [[Md Mahfuzur Rahman Siddiquee]], [[Nima Tajbakhsh]], ......
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation 非对称注意力
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Zhen Zhu]], [[Mengdu Xu]], [[Song Bai]], [[Tengteng Huang]], [[Xiang Bai]] ......
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 ......
UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection：Unet中的Unet
UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection * Authors: [[Xin Wu]], [[Danfeng Hong]], [[Jocelyn Chanussot]] DOI: 10.1109/TIP.2022.32284 ......
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting 初读印象 comment:: （计数用的一个网络）提出了一个标度优先的可变形卷积，将典范的信息，例如标度，整合到计数网络主干中。 动机 本文考 ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
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 ......
大语言模型微调数据竞赛，冠军！
近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。 ......
AWS - Required permissions for a node group role
Before you create worker nodes, you must create an IAM role with the following IAM policies: AmazonEKSWorkerNodePolicy AmazonEKS_CNI_Policy AmazonEC2C ......
1 K8S for Prometheus Dashboard 20211010 EN
* [Prometheus Time Series Collection and Processing Server](http://localhost:9090/targets?search=#pool-prometheus)* [Dashboards | Grafana Labs](https: ......
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 ......
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 ......
大语言模型的参考文档
OpenAI中文文档：https://openai.xiniushu.com/ OpenAI中文文档：https://www.openaidoc.com.cn/ LangChain中文文档教程：https://www.langchain.asia/ OpenAI在线接口调试平台：https://op ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
js中结束多层for循环
关键字break和continue都是结束循环的作用，但是它只能结束它外面的第一层循环，如果代码里面是一层一层又一层的循环，你想直接结束最外层循环就需要outer了。 outer:for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) ......
Educational Codeforces Round 131 (Rated for Div. 2)
基本情况 AB秒了。C知道是二分答案，check死活写不出来。 C. Schedule Management Problem - C - Codeforces 错误分析 这题比较绕，搞了一个对应关系，大脑转不过来。 写check的时候完全想不出合理的思路。 很明显的要用桶来计数，但是怎么用不知道了。 ......
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 ......
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: '1' for column 'date' at row 1
出现 com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: '1' for column 'date' at row 1错误数据库中的daka表字段 date ，原本初 ......
实验6 C语言结构体、枚举应用编程
实验任务4： #include <stdio.h> #define N 10 typedef struct { char isbn[20]; // isbn号 char name[80]; // 书名 char author[80]; // 作者 double sales_price; // 售价 ......
实验6 C语言结构体、枚举应用编程
task1 1 // P286例8.17 2 // 对教材上的程序作了微调整，把输出学生信息单独编写成一个函数模块 3 // 打印不及格学生信息和所有学生信息程分别调用 4 5 #include <stdio.h> 6 #include <string.h> 7 #define N 3 // 运行程 ......
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]] ......
MetaFormer Is Actually What You Need for Vision：通用的ViT架构才是关键
MetaFormer Is Actually What You Need for Vision * Authors: [[Weihao Yu]], [[Mi Luo]], [[Pan Zhou]], [[Chenyang Si]], [[Yichen Zhou]], [[Xinchao Wang]] ......
实验6 C语言结构体、枚举应用编程
1、实验1 运行结果 2、实验2 源代码 1 #include <stdio.h> 2 #include <string.h> 3 #define N 10 4 #define M 80 5 6 typedef struct { 7 char name[M]; // 书名 8 char author ......
Educational Codeforces Round 159 (Rated for Div. 2)
Educational Codeforces Round 159 (Rated for Div. 2) A - Binary Imbalance 解题思路: 有一对\((0,1)\)，那么\(0\)就能无限增长。 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespac ......
实验6_C语言结构体、枚举应用编程
task4.c #include <stdio.h> #define N 10 typedef struct { char isbn[20]; // isbn号 char name[80]; // 书名 char author[80]; // 作者 double sales_price; // 售价 ......