segmentation transformers semantic segvit
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 ......
现代计算机图形学——P3. Transformation-2D
P3. Transformation P3. Transformation 矩阵和变换联系起来 Reflection Matrix（反射矩阵（名字不重要））： 切变： 旋转： 推导： 旋转矩阵中的B和D可以用（0,1）这个点来推算 线性变换： （先不管这个M） 齐次坐标 为什么要用齐次坐标： 平移变 ......
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 ......
CVPR 2023｜两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合，美图&国科大联合提出正则化方法DropKey
前言 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而 ......
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 ......
Computer Transformation UVA - 1647
初始串为一个1，每一步会将每个0改成10，每个1改成01，因此1会依次变成 01, 1001, 01101001,… 输入n（n≤1000），统计n步之后得到的串中， “00”这样的连续两个0出现了多少次 f =[0]*1003 g =[0]*1003 f[1]=0 g[1]=1 for i in ......
Semantic Kernel 入门系列：💾Native Function
语义的归语义，语法的归语法。 基础定义 最基本的Native Function定义只需要在方法上添加 SKFunction 的特性即可。 using Microsoft.SemanticKernel.SkillDefinition; using Microsoft.SemanticKernel.Or ......
ViT-Adapter：用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter
前言 这篇文章提出了一种用于使得 ViT 架构适配下游密集预测任务的 Adapter。简单的 ViT 模型，加上这种 Adapter 之后，下游密集预测任务的性能变强不少。本文给出的 ViT-Adapter-L 在 COCO 数据集上达到了 60.9 的 box AP 和 59.3 的 mask A ......
Element Plus错误警告 | Popper: Detected CSS transitions on at least one of the following CSS properties: "transform", "top", "right", "bottom", "left".
这个错误的解决方案如下： 1. 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项：这将允许平滑过渡，但可能会降低性能。 禁用 "computeStyles" 修饰符的 adaptive 选项，可以在创建 Popper 实例时指定 modifiers 参数，并将 computeS ......
Semantic Kernel 入门系列：💬Semantic Function
如果把提示词也算作一种代码的话，那么语义技能所带来的将会是全新编程方式，自然语言编程。 通常情况下一段prompt就可以构成一个Semantic Function，如此这般简单，如果我们提前可以组织好一段段prompt的管理方式，甚至可以不需要写任何的代码，就可以构造出足够多的技能来。 使用文件夹管 ......
cesium：Transforms
Transforms类提供了一些用于坐标变换的方法，可以帮助我们在不同的参考系之间转换点或向量。 cesium中最常用的transforms类有以下几个： Transforms.eastNorthUpToFixedFrame(origin, ellipsoid, result) 这个方法接受一个原点 ......
[oeasy]python0132_[专业选修]utf-8_unicode_transformation_format_8_编码方式
utf-8 回忆上次内容 上次再次输出了大红心<span style="color:red">♥</span> 找到了红心对应的编码 黑红梅方都对应有编码 原来的编码叫做 ascii️ \u这种新的编码方式叫unicode 包括了 中日韩字符集等 各书写系统的字符集 但是有个问题 拜这个字 在字节中 ......
pg wal_keep_segments 参数不识别
unrecognized configuration parameter "wal_keep_segments" select name,setting,unit from pg_settings where name like '%wal_keep%'; ......
Semantic Kernel 入门系列：🔥Kernel 内核和🧂Skills 技能
理解了LLM的作用之后，如何才能构造出与LLM相结合的应用程序呢？ 首先我们需要把LLM AI的能力和原生代码的能力区分开来，在Semantic Kernel（以下简称SK），LLM的能力称为 semantic function ，代码的能力称为 native function，两者平等的称之为fu ......
语义通信论文阅读(2)：Semantic Communications: Overview, Open Issues, and Future Research Directions
(语义通信论文阅读：Semantic Communications: Overview, Open Issues, and Future Research Directions) 语义通信：概述、开放问题和未来研究方向 文章刊源：IEEE Wireless Communication（1区，IF=1 ......
Android LiveData Transformations怎么使用
Android LiveData Transformations是LiveData库中的一个类，它提供了一些便捷的方法来转换LiveData的数据。 使用LiveData Transformations需要在项目的build.gradle文件中添加以下依赖项： implementation 'and ......
语义通信论文阅读(1)：Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications
@(语义通信论文阅读：Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications)  项目：用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用该模型，它构建了迄今为止最大的分割数据集，在 1100 万张许可和尊重隐私的图像上有超过 10 亿个掩码。该模型被设计和训练为可提示的， ......
Spatial Information Guided Convolution for Real-Time RGBD Semantic Segmentation（阅读笔记）
空间信息引导卷积的实时RGBD语义分割（阅读笔记） 论文：Spatial Information Guided Convolution for Real-Time RGBD Semantic Segmentation 复现：https://github.com/LinZhuoChen/SGNet（还 ......
Semantic Kernel 知多少 | 开启面向AI编程新篇章
我不懂算法，也能开发AI应用？是的，可以。
对于大多数的简单的业务场景，只要进行简单的Prompt设计，和少许样本的支撑，即可达到不错的效果。 ......
segment anything
What is the structure of the model? A ViT-H image encoder that runs once per image and outputs an image embedding A prompt encoder that embeds input p ......
Keil ERROR C249: 'DATA': SEGMENT TOO LARGE
1、网上都说存储器模式改为大型即可，但是我尝试后发现有点问题。 2、经过很多操作，最后解决了 （1）unsigned char code NumM[480]，添加code关键字，但是这不是问题关键； （2）本来声明了两个数组，一个是unsigned char code NumM[256]，一个是un ......
【segmentation fault】std::string析构崩溃
今天写了一个小工具，运行时发生segmentation fault，现象如下 第一步：review崩溃附近代码，产生疑惑，崩溃的地方居然是变量定义的地方 std::string accessToken; 崩溃在这个地方，我直接懵了，只是变量定义为啥会报错，没有任何思路，打算单步调试。 第二步：单步调 ......
[转]Transformation in OCCT
transformations-in-occt
原文链接：
https://unlimited3d.wordpress.com/2021/03/28/transformations-in-occt/ ......
AAAI 2023 | 轻量级语义分割新范式： Head-Free 的线性 Transformer 结构
前言 现有的语义分割工作主要集中在设计有效的解-码器上，然而，一直以来都忽略了这其中的计算成本。本文提出了一种专门用于语义分割的 Head-Free 轻量级架构，称为 Adaptive Frequency Transformer (AFFormer) 。采用异构运算符（CNN 和 ViT）进行像素嵌 ......
微软博客上几篇 Semantic-kernel （SK）文章
自从最近微软开源Semantic-kernel 来帮助开发人员在其应用程序中使用AI大型语言模型（LLM）以来，Microsoft一直在忙于改进它，发布了有关如何使用它的新指南并发布了5篇文章介绍他的功能。开发人员可以使用Semantic-kernel （SK） 创建自然语言提示、生成响应、提取信息 ......
题解 CF1787F【Inverse Transformation】
理解很困难，但是代码真的很简单。祝贺我过了我做的第一个有关置换的题目。 problem ~~已经不是能简化的东西了~~ 一位科学家正在研究一个自我生长的长度为 $n$ 的排列 $a_1,a_2,\ldots,a_n$。 排列每天都会变化，每一天，元素 $x$ 都会变成 $a_x$，即 $a_x$ 会 ......