non-zero segments zero non
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 ......
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 ......
koa学习中控制台报错Rethrow non-MySQL errors
控制台报错 throw err; // Rethrow non-MySQL errors ^ TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'query') 原因是MySQL8.0.4以前MySQL的密码认证插件是mysql_nati ......
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 ......
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 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
CF1270G Subset with Zero Sum
G. Subset with Zero Sum 很妙。 一开始冲着背包去想的，显然不行。 考虑他条件给的这个 \(i − n \le a_i \le i − 1\) 化简一下得到 \[1 \le i - a_i \le n \]题目要去求 \[\sum \limits_{i \in S} a_i = ......
CF1270G Subset with Zero Sum
题目链接：洛谷 或者 CF 比较朴素的题，首先观察题目条件： \[ i-n \le a_i \le i-1 \Rightarrow 1 \le i-a_i \le n \text{，所以易知 } i-a_i \text{ 必定是某一点} \]考虑构造题目所说 \[\sum_{i=x_1}^{x_{t ......
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 ......
go-zero微服务框架
https://blog.csdn.net/weixin_42094245/article/details/131203304?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=Gin%E6%A1%86%E6%9E%B6%E7%9A%84%E9%94 ......
【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 ......
cocoaPod 执行 pod install 时出现警告：The `XX [Release]` target overrides the `CLANG_ALLOW_NON_MODULAR_INCLUDES_IN_FRAMEWORK_MODULES` build setting defined in `xcconfig'.
最近执行 Pod install 安装命令时，控制台输出警告信息： [!] The `XXX [Debug]` target overrides the `CLANG_ALLOW_NON_MODULAR_INCLUDES_IN_FRAMEWORK_MODULES` build setting def ......
GPT Zero 是什么？
from https://openaigptguide.com/gptzero/ 在人工智能技术飞速发展的今天，人们对于文字内容的准确性和可信度要求越来越高。例如在学术研究领域，防止抄袭和造假是非常重要的。而对于普通用户而言，辨别哪些内容是由人工智能生成的，哪些内容是由人类编写的，也逐渐成为一个亟待 ......
不间断空格(non-breaking space)
不间断空格(non-breaking space),即前端页面上的 UTF-8编码中ASCII为194和160表示为 no-break space空格，unicode表示为 \xc2 和\xa0 或者是 \u00c2\u00a0，即 c2a0 ，会被HTML转义为 0xC ......
c zero length array 零长度数组
struct userdata { uint32_t len; uint8_t data[0]; }; 在阅读一些开源代码时，比如linux kernel，会发现上面这种用法，这种叫做零长度数组。有什么作用呢？简单来说为了开发便利，顺便节省空间。 使用限制 只能放在结构体结尾，也就是一个结构体只能有 ......
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 ......
jmeter 压力机端口不够用Response code:Non HTTP response code: java.net.NoRouteToHostException解决策略
四 压测机异常，修改配置后重试 Response code:Non HTTP response code: java.net.NoRouteToHostException 原因：Jmeter 发压机的端口不够用 解决办法：1. netstat|grep TIME_WAIT |wc -l 查看目前处在 ......
linux内核中的zero-page
zero-page 操作系统给用户新分配的内容(通过mmap或者brk)都是清零过的，但是这些虚拟地址通常都是按需分配物理页面。这里的“按需”的需求可能是读取，也可能是写入。如果只是读取，只要保证读取内容是零即可，在MMU的基础上，可以让“所有”虚拟地址都映射到内容为0的物理页面中。 这样如果申请的 ......
subprocess.CalledProcessError: Command ‘[‘ninja‘, ‘-v‘]‘ returned non-zero exit status 1
一、原因 pytorch版本大于1.5 二、解决 1、降低pytorch版本 将pytorch版本降到1.5以下 2、禁用ninjia pytorch默认使用ninjia作为backend，将其禁用。替换为以下代码 setup( ..., cmdclass={ # 'build_ext': Buil ......
CF1872C-Non-coprime-Split-题解
title: CF1872C Non-coprime Split 题解 date: 2023-09-18 21:09:14 categories: - 题解 一个很怪的分讨想法。 当 \(l \neq r\) 时，区间内一定有一个偶数。设最大的偶数为 \(x\) ，那么当 \(x > 2\) 时，可 ......
MVN 安装报错 java.security.InvalidAlgorithmParameterException: the trustAnchors parameter must be non-empty
mvn pom 安装报错 java.security.InvalidAlgorithmParameterException: the trustAnchors parameter must be non-empty 方法一 主要是带有 https 仓库认证不通过 忽略ssl证书检验即可 mvn cl ......
【CF1661B】Getting Zero（广度优先搜索）
题目大意： 每次操作可以把\(v\)变成\((v+1)\mod 32768\)或\((2\times v)\mod 32768\)，求\(v\)变成\(0\)最少需要操作几次。 \(v\)等于\(0\)时答案为\(0\)，我们将\(0\)标记，然后让\(0\)入队。 然后不断进行以下操作，直到队列为 ......
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 ......
Non-local Neural Networks 第一次将自注意力用于cv
Non-local Neural Networks * Authors: [[Xiaolong Wang]], [[Ross Girshick]], [[Abhinav Gupta]], [[Kaiming He]] Local library 初读印象 comment:: (NonLocal)过去 ......
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]] ......