sourcetree network教程
Docker error: "host" network_mode is incompatible with port_bindings
原因 这个错误的原因是在Docker的配置中，使用了"host"网络模式，同时又试图绑定端口（port_bindings）。"host"网络模式意味着容器将直接使用主机的网络，而不是使用Docker创建的虚拟网络。在这种模式下，容器的网络栈不会被隔离，容器可以直接监听主机的网络端口。 因此，当使用" ......
window下rabbitmq安装教程
RabbitMq简介1.1消息队列中间件简介消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性[架构] 使用较多的消息队列有 ActiveMQ（安全），RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka（大数据），MetaMQ，Rocke ......
BIgdataAIML-IBM-A neural networks deep dive - An introduction to neural networks and their programming
https://developer.ibm.com/articles/cc-cognitive-neural-networks-deep-dive/ By M. Tim Jones, Published July 23, 2017 Neural networks have been around f ......
五菱星光车机（安装第三方软件教程）
原文链接：https://www.djww.net/713.html 准备工作 需要准备安卓手机或笔记本电脑，最好是安卓手机，大部分型号都能正常使用，华为部分机型无法使用。先使用车机连接好手机的热点。 先看视频教程在往下看：五菱星光安装第三方app视频教程 操作教程 手机上安装甲壳虫ADB助手，下方 ......
Relation Networks for Object Detection
Relation Networks for Object Detection * Authors: [[Han Hu]], [[Jiayuan Gu]], [[Zheng Zhang]], [[Jifeng Dai]], [[Yichen Wei]] DOI: 10.1109/CVPR.2018.0 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......
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 ......
Squeeze-and-Excitation Networks：SENet，早期cv中粗糙的注意力
Squeeze-and-Excitation Networks * Authors: [[Jie Hu]], [[Li Shen]], [[Samuel Albanie]], [[Gang Sun]], [[Enhua Wu]] Local library 初读印象 comment:: (SENet ......
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 ......
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 ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
Pyramid Scene Parsing Network
Pyramid Scene Parsing Network * Authors: [[Hengshuang Zhao]], [[Jianping Shi]], [[Xiaojuan Qi]], [[Xiaogang Wang]], [[Jiaya Jia]] DOI: 10.1109/CVPR.20 ......
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]] ......
PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers * Authors: [[Jiacong Xu]], [[Zixiang Xiong]], [[Shankar P. Bhattacharyya ......
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 ......
Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism
Object Tracking Network Based on Deformable Attention Mechanism Local library 初读印象 comment:: （DeTrack）采用基于可变形注意力机制的编码器模块和基于自注意力机制的编码器模块相结合的方式进行特征交互。基于 ......
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 ......
linux安装kafka教程
一、安装kafka1、下载kafka1.到kafka的官网，去下载想用的kafka包：http://kafka.apache.org/downloads 2.我这里下载的是：kafka_2.12-3.4.1.tgz 3.将安装包传送到服务器并解压（默认这里解压了就是安装路径了，可以自己斟酌）： 比如 ......
cesium.js入门基础教程四（事件）
事件简介 Cesium中大的事件按照类型进行分类，可以分为如下几种： 鼠标键盘事件 相机事件 数据加载事件 场景加载事件 按照事件的使用方式进行分类，可以分为如下两种： 创建事件处理器Handler并指定事件触发类型定义事件，如与鼠标键盘事件相关的屏幕空间事件处理器ScreenSpaceEventH ......
MySQL 免安装教程
MySQL 免安装教程 一、官网地址 官网地址：https://www.mysql.com/cn/ 直达下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 下载页面引导 二、安装步骤 1、解压到文件夹 c:\dbserver\new\mysql-5.7.44-wi ......
苹果微信换图标方法！教你微信快速改任意图标教程（附图标）
微信作为如今的社交大哥，使用人数早已突破了十亿人次，可见其用户体量之多堪称第一！用户量越多大家的需求也就越多，就像苹果微信想要实现安卓微信的各种功能，因为iOS系统的限制很多都是实现不了的。 就比如更换微信图标这件事，安卓只需要更换一个喜欢的系统主题足以，但对于iPhone来说基本无望。其实很多iP ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......
Fully Attentional Network for Semantic Segmentation：FLANet
Fully Attentional Network for Semantic Segmentation * Authors: [[Qi Song]], [[Jie Li]], [[Chenghong Li]], [[Hao Guo]], [[Rui Huang]] 初读印象 comment:: (F ......
反平坦化教程
angr+deflat.py 未平坦化前为下图 有明显的平坦化程序特征，画个图 接下来的工作就是尝试进行函数的修复（去平坦化） 可以参考：https://security.tencent.com/index.php/blog/msg/112 首先安装angr，在windows下cmd输入pip in ......
使用LM Studio在本地运行LLM完整教程
GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人，但开源模型一直在变得越来越好，并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。在开源类别中出于以下的原因，你可能会考虑过在本地计算机上本地运行LLM ： 脱机:不需要互联网连接。 模型访问:在本地运行模型，可以尝试开源模型(Llama 2、Vicun ......