segmentation generative gaussian semantic
2022AAAI_Semantically Contrastive Learning for Low-light Image Enhancement(SCL_LLE)
1. motivation 利用语义对比学习 2. network (1) 输入的是低光图像首先经过图像增强的网络（Zero-DCE), 再将它传入语义分割网络中 （2）语义分割网络用的是DeepLabv3+ ......
This dataset does not have valid histogram required for classification method, run Calculate Statistics tool to generate histogram.
此数据集没有分类方法所需的有效直方图，请运行“计算统计信息”工具生成直方图。 参考1：https://blog.csdn.net/soderayer/article/details/125409022 参考2：https://blog.csdn.net/aGang_Gg/article/detail ......
一种新的流：为 Java 加入生成器(Generator)特性
这篇文章不是工具推荐，也不是应用案例分享。其主题思想，是介绍一种全新的设计模式。它既拥有抽象的数学美感，仅仅从一个简单接口出发，就能推演出庞大的特性集合，引出许多全新概念。同时也有扎实的工程实用价值，由其实现的工具，性能均可显著超过同类的头部开源产品。 ......
【IP】Block Memory Generator IP核
简单介绍一种利用Block Memory Generator IP核生成ROM，实现查找表功能的例子 一、BasicInterface Type：NativeMemory Type：single port ROM 二、Port A Optionsenable port type:always ena ......
猛读论文6 |【CVPR 2022】Camera-Conditioned Stable Feature Generation for Isolated Camera Supervised Person Re-IDentification
用于孤立摄像机监督行人重识别的摄像机条件稳定特征生成 动机 常规ReID，对于一个ID，在不同摄像头拍摄的图片上提取跨相机视图不变特征 而 ISCS情况下，无法做到同一个ID采集到不同摄像头图片 由于跨相机样本在人体 Re-ID 模型训练中起着重要作用，而在 ISCS 设置下不存在此类配对图像，因此 ......
D. Non-zero Segments
D. Non-zero Segments 过程：手玩样例发现，前缀和中出现相同值即为区间和为0 由前缀和公式$S_i = S_{i - 1} + A_i$可以知道，区间$[l,r]$满足题意即为$S_r = S_{l-1}$，对于每个区间插入个巨大的数，让区间$[1, r-1]$的前缀和都作废，注意 ......
mysql generate 1000000 rows with random data
CREATE TABLE `data` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `datetime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, `channel` int(11) DEFAULT NULL, `v ......
LangChain vs Semantic Kernel
每当向他人介绍 Semantic Kernel， 会得到的第一个问题就是 Semantic Kernel 类似于LangChain吗，或者是c# 版本的LangChain吗？ 为了全面而不想重复的回答这个问题，因此我写下这篇文章。在 ChatGPT 之前，构建 集成AI的应用程序的主要分为两个步骤： ......
M3AE: Multimodal Representation Learning for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities
摘要 提出SimCLR，用于视觉表征的对比学习，简化了最近提出的对比自监督学习算法，为了理解是什么使对比预测任务能够学习有用的表示，系统研究了提出框架的主要组成部分，发现： （1）数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键的作用 （2）在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换，大大提高了已学 ......
1094 The Largest Generation
A family hierarchy is usually presented by a pedigree tree where all the nodes on the same level belong to the same generation. Your task is to find t ......
gaussian噪声
title: gaussian噪声 date: 2023-04-18 20:24:45 tags: - gaussian噪声 categories: - 充电学习 高斯噪声 高斯噪声（Gaussian noise）是一种具有正态分布（也称作高斯分布）概率密度函数的噪声。换句话说，高斯噪声的值遵循高斯 ......
[论文速览] Word-As-Image for Semantic Typography
Pre title: Word-As-Image for Semantic Typography accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2303.01818 code: https://github.com/WordAsImage/Wor ......
如何假装你懂Meta Segment Anything？
最近感觉不学点AI就要不会聊天了，前有ChatGPT，后有Midjourney/Stable Diffusion/Dalle2，现在又有Meta(Facebook)的SAM(Segment Anything Model)出现，让我们来了解一下这个被一些人称为“开创计算机视觉新纪元”的图像分割模型SA... ......
[State Estimation] 2.2.8 Passing a Gaussian throught a Nonlinearity
将高斯 PDF 通过非线性函数，结果使用高斯变换表示。 这涉及到 linearization 。 问题的定义是有 $\mathbf{x}$ 符合高斯噪声（即已知 $p(\mathbf{x})$），有变换 $g(\cdot): \mathbf{x} \to \mathbf{y}$（即已知 $p(\ma ......
gesture segmentation notes
Alon J , Athitsos V , Yuan Q , et al. A Unified Framework for Gesture Recognition and Spatiotemporal Gesture Segmentation[J]. IEEE Transactions on Pat ......
Semantic Kernel 入门系列 ❤️🔥
Semantic Kernel 是一种轻量级应用开发框架，用于快速开发融合 LLM AI的现代应用。 此系列文章，将会从传统软件开发者的角度，逐步认识Semantic Kernel，并了解其核心概念和基本的使用方法。 🛸LLM降临的时代 🪄LLM的魔法 🔥Kernel 内核和🧂Skills ......
Semantic Kernel 入门系列：📅 Planner 计划管理
Semantic Kernel 的一个核心能力就是实现“目标导向”的AI应用。 目标导向 “目标导向”听起来是一个比较高大的词，但是却是实际生活中我们处理问题的基本方法和原则。 顾名思义，这种方法的核心就是先确定目标，然后在寻找实现目标的方法和步骤。这对于人来说的是很自然的事情，但是对于机器则不然。 ......
用 Gaussian Process 建模 state-action 空间相关性，加速 Multi-Fidelity RL
基于 14 年的 MFRL 论文，利用相邻 state-action 的空间相关性来加速学习，用 gaussian processes 建模 env dynamics（model-based）/ Q function（model-free），得到了两种跟 14 年 MFRL 很相似的算法 。 ......
GPT模型: Generative Pre-training 生成式无监督预训练
GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili ELMo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的，不一定符合我们特定的任务，是一种双向的特征提取。 OpenAI GPT: 通过transformer decoder学习出来一个语言模型，不是固 ......
Semantic Kernel 工具箱： Semantic Kernel Tools
2023年4月13日，Microsoft发布了一个 Semantic Kernel 的 VS Code 插件，Semantic Kernel Tools，用于进行Semantic Function的开发和调试工作。 Semantic Kernel Tools的安装只需要VS Code即可，不需要额外 ......
Semantic Kernel 入门系列：🍋Connector连接器
当我们使用Native Function的时候，除了处理一些基本的逻辑操作之外，更多的还是需要进行外部数据源和服务的对接，要么是获取相关的数据，要么是保存输出结果。这一过程在Semantic Kernel中可以被归类为Connector。 Connector更像是一种设计模式，并不像Function ......
Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型技术初探
一、Transformer模型 2017年，Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。 ......
Navicat常见错误怎么处理（Rsa Public Key not Find、Generate First a serial、No All Pattern Found!File Alre）
一：下载 一键获取软件 提取码: rtce 1.Navicat 数据库管理工具 ：Navicat DBeaver 数据库管理工具：可以代替Navicat 2.Navicat Keygen Patch：激活工具 二：安装激活 1.安装 Navicat：直接下一步即可安装 Navicat Keygen ......
Introducing QCN9274: The Next Generation of Wi-Fi 7 Wireless Networking
Are you tired of slow internet speeds and dropped connections? Want to upgrade your wireless network to the latest and greatest technology? Look no fu ......
Semantic Kernel 入门系列：🥑Memory内存
了解的运作原理之后，就可以开始使用Semantic Kernel来制作应用了。 Semantic Kernel将embedding的功能封装到了Memory中，用来存储上下文信息，就好像电脑的内存一样，而LLM就像是CPU一样，我们所需要做的就是从内存中取出相关的信息交给CPU处理就好了。 内存配置 ......
Semantic Kernel 入门系列：🥑突破提示词的限制
无尽的上下文 LLM的语言理解和掌握能力在知识内容的解读和总结方面提供了强大的能力。 但是由于训练数据本身来自于公共领域，也就注定了无法在一些小众或者私有的领域能够足够的好的应答。 因此如何给LLM 提供足够多的信息上下文，就是如今的LLM AI应用可以充分发挥能力的地方了。 我们默认可以想到的是在 ......
Segmentation Fault upon importing eventlet on macOS 11/arm64 (M1)
在M1 机器 Big Sur, python3.8 环境的机器上面 import evenlet 模块导致 python 崩溃 dnspython==1.16.0 eventlet==0.30.1 greenlet==1.0.0 six==1.15.0 Which seemed to indicat ......
okio中数据存储的基本单位Segment
1、Segment是Buffer缓冲区存储数据的基本单位，每个Segment能存储的最大字节是8192也就是8k的数据 /** The size of all segments in bytes. */ static final int SIZE = 8192; 2、SHARE_MINIMUM是用来 ......
Good Segment
Given an array of bad numbers and a range of integers, determine the longest segment of integers within the range that does not include any bad number ......