anything segment model waldo
Vue——表单控制、购物车案例、v-model进阶、与后端交互三种方式、箭头函数
## 表单控制 ```html // 1 checkbox 单选 多选 // 2 radio 单选 checkbox单选 用户名: 密码: 记住密码: 用户名：{{username}} >密码：{{password}} >记住密码：{{remember}} checkbox多选 用户名: 密码: 记 ......
表单控制，购物车案例，v-model进阶，与后端交互的三种方式
# 1 表单控制 ```python # 1 checkebox: -单选 -多选 # 2 radio -单选 ``` ```html Title checkbox单选 用户名: --> 密码: --> 记住密码: --> --> checkbox多选 用户名: --> 密码: --> 记住密码: ......
双向绑定-了解v-model指令的用法
# 双向绑定指令 vue提供了`v-model双向数据绑定`指令，用来辅助开发者在`不操作DOM`的前提下，`快速获取表单的数据`。 input、textarea、select可以使用v-model指令 ```html 用户的名字是：{{username}} ``` ......
vue前端model和data强关联
 如果不关联会报错， 且错误不好找！ ) * per_page).limit(per_page) # 1.手动翻页 # offset().limit() # 数据： 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10 # 页码：page=1 # 每页显示数 ......
Flask Model 单表操作-增删改
# 增删改查 # 增：添加数据 @blue.route('/useradd/') def user_add(): # 添加一条数据 u = User() u.name = 'kun' u.age = 25 db.session.add(u) # 将u对象添加到session中 db.session. ......
神经网络 精灵 正太分布 AI画图 diffusion model 扩散模型
DLAI - Learning Platform Beta https://learn.deeplearning.ai/diffusion-models/lesson/2/intuition 翻译 搜索 复制 ......
SPSS Modeler分析物流发货明细数据：K-MEANS（K均值）聚类和Apriori关联规则挖掘
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32633 原文出处：拓端数据部落公众号 物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。通过对这些数据进行挖掘和分析，我们可以发现隐含在背后的供应链运营规律和商业模式，从而指导企业在物流策略、成本管理和客户服务等方面做出更加科学和有效的决策。 ......
使用OpenAI API进行Model Fine-tuning
[toc] ## 1 基本信息 参考资料： - 官方指南：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning - 微调接口：https://platform.openai.com/docs/api-reference/fine-tunes - 数据 ......
2023CVPR_Low-Light Image Enhancement via Structure Modeling and Guidance(代码暂无公布)
大佬链接：CVPR2023 低光照图像增强论文阅读 基于结构先验的图像增强 - 知乎 (zhihu.com) 一 motivation 1. 现有低光照图像增强方法忽视了在低光照区域结构信息建模对增强的作用（ignore the explicit modeling of structural det ......
Self-consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models 论文阅读
ICLR 2023 [原文地址](https://arxiv.org/abs/2203.11171) ## 1. Motivation Chain-of-Thought(CoT)使Large Language Models(LLMs)在复杂的推理任务中取得了令人鼓舞的结果。 本文提出了一种新的解码策 ......
[CVPR23 Highlight] Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation论文阅读笔记
** ## 摘要 本文提出了一个用于开放词汇语义分割的新框架SAN，将语义分割任务建模为区域识别问题，提取mask proposals并使用CLIP对mask进行识别。SAN可以重新利用CLIP的特征，因此其本身可以非常轻量；同时网络可以端到端地进行训练，从而使SAN适应冻结的CLIP模型。本文方法 ......
Memory Priority Model for Session-based Recommendation
[TOC] > [Liu Q., Zeng Y., Mokhosi R. and Zhang H. STAMP: Short-term attention/memory priority model for session-based recommendation. KDD, 2018.](http ......
[论文阅读] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
## Pre title: Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2105.05233 code: https://github.com/op ......
Permutation Invariant Graph Generation via Score-Based Generative Modeling
[TOC] > [Niu C., Song Y., Song J., Zhao S., Grover A. and Ermon S. Permutation invariant graph generation via score-based generative modeling. AISTATS ......
thinkphp5兼容PostgreSql的model操作
### 1、简单说明 - 旧的项目使用的 ThinkPHP 5.0 ； - Model配置PostgreSql会出现各种报错； model一般配置 ` class Demo extends Model { protected $connection = 'pgsql'; protected $tab ......
on_delete=models.CASCADE级联删除
on_delete=None, # 默认models.CASCADE on_delete=models.CASCADE, # 级联删除,即关联的表删除某一项数据,此表关联的数据都会被删除 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 ......
Diffusion Model
# 1. 概述 图像生成任务：给定一段文字，模型根据文字描述产生图片 ## 1.1 图像生成方式 * 一次生成一个pixel 像Transformer接龙那样，一次生成一个pixel，然后作为下一个pixel的输入，这样依次生成一张图像的所有pixel * 一次生成整张图片的所有pixel 每一个p ......
论文解析 -- A Survey of Large Language Models
什么是语言模型？生成式，完成语言接龙或填空 Technically, language modeling (LM) is one of the major approaches to advancing language intelligence of machines. In general, L ......
Raspberry Pi 4 Model B Product Information Portal All In One
Raspberry Pi 4 Model B Product Information Portal All In One
PCN
Product Information Portal / 产品信息门户
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R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=6962 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 假设 有时间序列数据，如下所示。经验表明，目标变量y似乎与解释变量x有关。然而，乍一看，y在水平中间波动，所以它似乎并不总是有稳定的关系（背后有多个状态） 上面 ......
Paper Reading: forgeNet a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction
[toc] Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博客中的图表若未另外说明则均来自原文。 | 论文概况 | 详细 | | | | | 标题 | 《forgeNet: a graph dee ......
Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with MaskCLIP论文阅读笔记
这篇文章的arxiv版看着太折磨了，可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务：开放词汇全景分割，同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......
CLIP-S^4：Language-Guided Self-Supervised Semantic Segmentation论文阅读笔记
## 摘要 作者提出了CLIP-S4，借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务，不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后，为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割，作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......
Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Neural Networks
[TOC] > [Huang Q., He H., Singh A., Lim S. and Benson A. R. Combining label propagation and simple models out-performs graph neural networks. ICLR, 20 ......
Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
CF1774G Segment Covering【性质】
给定 $ n $ 个区间 $ [x_i, y_i] $，保证所有区间均不同。令 $ f(l, r) $ 表示从 $ n $ 个区间中选择偶数个区间使得其并集恰为 $ [l, r] $ 的方案数，$ g(l, r) $ 表示从 $ n $ 个区间中选择奇数个区间使得其并集恰为 $ [l, r] $ 的 ......
【题解】CF193D Two Segments
## 题意 给定一个$1\sim N$的排列，在这个排列中选出两段互不重叠的区间，求使选出的元素排序后构成公差为1的等差数列的方案数。选出的两段区间中元素构成的集合相同时视为同一种方案。$1\le N\le 3\times 10^5$。 [传送门](https://www.luogu.com.cn/ ......