transformer sampling vision super
super关键字
super关键字 基本介绍 super代表父类的引用，可以引用方法，属性以及构造器 基本语法 访问父类的属性，但不能访问private属性，案例：super.属性名； 访问父类的方法，但不能访问private方法，案例：super.方法名(参数列表); 访问父类的构造器，super.(参数列表); ......
super关键字
super关键字 基本介绍 super代表父类的引用，可以引用方法，属性以及构造器 基本语法 访问父类的属性，但不能访问private属性，案例：super.属性名； 访问父类的方法，但不能访问private方法，案例：super.方法名(参数列表); 访问父类的构造器，super.(参数列表); ......
super关键字
写这个是为了加深我的印象，我老是忘记super关键字的作用，想必是用得太少了，故此加强一下。 abstract class BaseException extends RuntimeException { private final ErrorCode errorCode; private fina ......
java笔记（this,super,override,instanceof,static）
super关键字的一些注意事项 子类在执行构造方法时，如果显式使用super()显式调用父类构造方法，则该调用必须放代码块在第一行 super必须出现在子类的方法或者构造方法中 使用this()显示调用构造方法，则该调用必须放在代码块第一行 由于第一条和第三条限制，super和this不能同时调用构 ......
[HMV] Visions
0x00 配置 攻击机 IP: 172.16.1.25 靶机 IP: 172.16.1.14 0x01 攻击 使用 Nmap 扫描目标靶机开放的端口 ┌──(root㉿Kali-VM)-[~] └─# nmap -sC -sV -p- 172.16.1.14 Starting Nmap 7.93 ( ......
[转]Transformation in OCCT
transformations-in-occt
原文链接：
https://unlimited3d.wordpress.com/2021/03/28/transformations-in-occt/ ......
python生成随机四位数和AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample'
python生成随机四位数和AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample' ## AttributeError: module 'random' has no attribute 'sample' ##解决方法：##原来是因为命名. ......
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 ......
js 实现 类继承 通过super 给父级传参的效果
通过es5 实现 类继承 通过super 给父级传参的效果 先看看 原型继承 function es5parent(name, age) { this.name = name; this.age = age; } es5parent.prototype.say = function() { cons ......
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 ......
Sample-Based Learning and Search with Permanent and Transient Memories
**发表时间：**2008（ICML 2008） **文章要点：**这篇文章提出Dyna-2算法，把sample-based learning and sample-based search结合起来，并在Go上进行测试。作者认为，search算法是一种transient的算法，就是短期记忆用了就忘了 ......
Bad magic number in super-block
提交svn时报一下错误: Commit failed (details follow): Can't flush file to disk: Input/output error 出现该错误后, 重启svn服务器, 服务器启动不了。 拆除其中一块硬盘的数据线和电源线后，重启电脑，可以进入系统。 修改 ......
THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 论文解读
###THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 一种基于Transformer和混合特征提取器的红外与可见光图像融合网络 研究背景： 现有的图 ......
YOLOv7引入Swin Transformer以及CCNet出现的问题
YOLOv7引入Swin Transformer以及CCNet出现的问题 一、YOLOv7训练完，运行test.py的时候出现：RuntimeError: expected scalar type Float but found Half 错误 采用GPU训练时出现的问题！ 解决方案： 将test. ......
Python中的这个super这行是啥意思啊？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【Ming】问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 这里【carpe diem】给了一个思路，如下图所示： 自动寻找父类的所有方法跟属性，具体如下： 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pyth ......
python super __init__ 理解
代码解析1 先贴代码 代码来源 https://www.runoob.com/python/python-func-super.html 中的笔记 > B A --| |--> D > C class A(): def __init__(self): print('enter A') print(' ......
Transformation HDU - 4578
题目链接 $1$ 题目链接 $2$ 题解 设一个区间的和、平方和、立方和分别是 $sum_0,sum_1,sum_2$ 对于 $add$ 操作，推推公式可知 $\begin{cases}newsum_2=sum_2+val^3\times len+3\times val\times sum_1+3\ ......
GPT前世今生-transformer-注意力机制
GPT前世今生-transformer-注意力机制 背景： 心理学知识，随意线索和非随意线索。 启发： 注意力机制中概念： query：你的要求 查询的东西。如问“你要干嘛？” key：如杯子，本子 value：可以也是杯子本子，也可以是对应的分值(即注意力重要程度) 数学： f(x) = xi，y ......
Transformer详解
1.理论知识讲解 transfromer这个模型在机器翻译方面就是做如下事情由一种语言到另一种语言 下图中六个encoder在结构上是完全相同的但是每个encoder的内部的参数不完全相同，也就是在训练的时候6个encoder都在训练，并不是一个在训练，然后其它五个去拷贝这个encoder，六个de ......
End-to-End Object Detection with Transformers
本文提出了一种端到端的，使用transformer的目标检测方法。作者将目标检测视为直接集合预测的问题。相比较于之前的方法，有效地消除了许多手工设计的组件的需求。 之前目标检测中，不论是proposal based的方法，还是anchor based的方法，都需要用到nms（非极大值抑制）等后处理方 ......
关于Claims Transformation的问题
原文关于Claims Transformation 看的有点不明白的，可以参考这篇文章的翻译：https://www.cnblogs.com/irocker/p/Ocelot-claimstransformation.html 这里主要记录一下我遇到的过的一个坑。 我的项目的结构如上图所示。前端调用 ......
GPT前世今生-transformer
GPT前世今生-transformer FAQ 1 多头注意力机制中什么是key，value和query？ 答： 在Transformer中的多头注意力机制中，每个头都会有自己的“key（键）”、“value（值）”和“query（查询）”向量。它们的作用如下： Query：用来产生注意力分数的向量 ......
子元素使用transform旋转后没有撑起父元素
问题： 子元素使用transform:rotate(90deg) 旋转90度，并没有如愿的自动将父元素撑开宽高，那么，如何正常的撑开父元素（高宽对应） 思路： 在旋转后，我们可通过获取子元素当前的宽高，来赋值给父元素，那么，代码如下： 注意：需要注意的是，我们需要判断当前是否为已旋转，如果已旋转，那 ......
论文阅读笔记（五）：Hire-MLP Vision MLP via Hierarchical Rearrangement
论文阅读笔记（五）：Hire-MLP: Vision MLP via Hierarchical Rearrangement 摘要 先前的MLPs网络接受flattened 图像patches作为输入，使得他们对于不同的输入大小缺乏灵活性，并且难以捕捉空间信息，本问Hire-MLP通过层次化重排构建视 ......
Transformer论文精读（李沐）
摘要 序列转录模型：给你一个序列，生成一个序列 simple network architecture：“简单的模型”不再也不应该是一个贬义词，简单高效应当是值得提倡的 BLEU：机器翻译中的衡量标准 结论 1.transformer是第一个仅使用注意力机制的序列转录模型 2.训练的快 3.tran ......
CSS中的transform（2D转换）
transform 是元素转换属性，其属性值为转换函数，使用该属性可以让元素向指定方向移动、缩放大小、旋转等变化。 有以下三种转换函数： 旋转函数（rotate） 移动函数（translate） 缩放函数（scale） translate CSS中的二维坐标系如下（注意y轴正方向与数学中常见的二维坐 ......
Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer
Article: l 论文标题：Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer(利用树状Transformer模型揭露Twitter中的谣言) l 论文作者：Jing Ma、Wei Gao l 论文来源：2020,COLING l 论文地址：htt ......
Adaptive ship-radiated noise recognition with learnable fine-grained wavelet transform
摘要 分析海洋声环境是一项棘手的任务。背景噪声和可变信道传输环境使舰船辐射噪声的准确识别变得复杂。现有的识别系统在处理多变的水下环境方面能力较弱，在实际应用中表现不佳。为了保持识别系统在各种水下环境下的鲁棒性，本文提出了一种自适应广义识别系统——AGNet (adaptive generalized ......
《Spectral–Spatial Morphological Attention Transformer for Hyperspectral Image Classification》论文笔记
论文作者：Swalpa Kumar Roy， Ankur Deria， Chiranjibi Shah， et al. 论文发表年份：2023 模型简称：morphFormer 发表期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 论文代码： ......
Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer
Article: 论文标题：Debunking Rumors on Twitter with Tree Transformer(利用树状Transformer模型揭露Twitter中的谣言) 论文作者：Jing Ma、Wei Gao 论文来源：2020,COLING 论文地址：https://www ......