transformers retentive networks视觉
如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本
简介 近年来，随着以 OpenAI GPT2 模型 为代表的基于数百万网页数据训练的大型 Transformer 语言模型的兴起，开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放域中的条件语言生成效果令人印象深刻，典型的例子有: GPT2 在独角兽话题上的精彩续写，XLNet 以及 使用 CTRL 模型 ......
ubuntu - k3s安装失败出现unable to find suitable network address.error
系统时ubuntu18 原因： 离线安装k3s 需要手动设定 ip的 网关 使用ip route 查看是否出现default via xxxx.xxxx.x.x dev ens33 xxxxx 内容。 如果没有出现 说明没有默认网关。 方式1 ： 临时生效 使用命令： ip route add de ......
Invariant and Equivariant Graph Networks
Maron H., Ben-Hamu H., Shamir N. and Lipman Y. Invariant and equivariant graph networks. ICLR, 2019. 概 有些时候, 我们希望网络具有: 不变性 (Invariant): $$ f(PX) = f(X ......
Vulnhub之 BoredHackerBlog: Social Network 2.0靶机详细测试过程
Socnet 作者：jason huawen 靶机信息 名称：BoredHackerBlog: Social Network 2.0 地址： https://www.vulnhub.com/entry/boredhackerblog-social-network-20,455/ 识别目标主机IP地址 ......
kubenetes pod networ flannel network
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml https://github.com/flannel-io/flannel/blob/mas ......
Transformer
参考： transform的paper出处:https://blog.csdn.net/qq_40585800/article/details/112427990 发展 Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以 ......
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554 In today's world, reliable and high-speed internet connectivity is essential for ever ......
3_transforms (pytorch tutorial)
Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......
NJUPT第二次积分赛小结与视觉部分开源
NJUPT第二次积分赛小结与视觉部分开源 跟队友连肝一周多积分赛，写了一堆屎山，总算是今天完赛了。结果也还行，80分到手。其实题目是全做完了的，但验收时我nt了没操作好导致丢了不少分，而且整个控制流程也都基于一堆bug和屎山做的，所以其实能做成这样我也很满意了，下次积分赛再战，只要国赛不出bug就行 ......
教我怎么用docker的network
Docker 提供了一种为容器创建和管理网络以相互通信的方法。 创建 Docker 网络有多种方法，最简单的方法是使用 docker network create 命令。 此命令创建一个具有指定名称和驱动程序的新网络。 驱动程序指定网络上的容器如何相互通信。 最常见的驱动程序是桥接驱动程序，它用于为 ......
不良条件视觉感知专栏（二）数据集和比赛总结
前言 本文介绍了不良条件视觉感知专栏中的数据集和比赛总结。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技 ......
深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型
动动发财的小手，点个赞吧！ 自从最新的Large Language Models（LLaM）发布以来，如OpenAI的GPT系列、开源模型Bloom或谷歌发布的LaMDA等，Transformer展现出了巨大的潜力，成为了深度学习的前沿架构楷模。 尽管已经有几篇文章介绍了 transformer 及 ......
不良条件视觉感知专栏（一）任务前言
前言 随着深度学习的流行，CNN的强大特征学习能力给计算机视觉领域带来了巨大的提升。2D/3D目标检测、语义分割是常见的视觉感知任务，本专栏我们将围绕着它们展开阐述。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉 ......
CentOS网卡无法启动返回'Failed to start LSB：Bring up/down networking.'
装了一台虚机，配置docker服务的时候发现忘了开CPU虚拟化，关机开启后再登录，发现网卡down了，重启网卡报错。 1. journalctl -ex #查看日志，发现返回错误'Failed to start LSB：Bring up/down networking.'； 2. vi /var/l ......
Layer-Dependent Importance Sampling for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
Zou D., Hu Z., Wang Y., Jiang S., Sun Y. and Gu Q. Layer-dependent importance sampling for training deep and large graph convolutional networks. NIPS, ......
使用 OpenCV4 和 C++ 构建计算机视觉项目：1~5
原文：Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++ 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好真 ......
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554
In today's world, reliable and high-speed internet connectivity is essential for everything from online gaming and streaming to remote work and learni ......
Swin Transformer
22年初的屠榜模型 题目：用了移动窗口的层级式的vision transformer 摘要：Swin transformer可以作为CV中通用骨干网络。与NLP不同的第一个是对象尺度的问题，第二是多次提到的分辨率太大的问题，之前工作已经用很多办法减少过输入模型的序列长度。移动窗口可以让每次只计算一个 ......
什么是机器视觉？
由于当前社会人力成本越来越昂贵，机器取代人力是大势所趋，自动化的发展也随之越来越快 。当制造公司需 要一双手和一对 眼睛的时候却不得不雇佣一个人的苦恼日益加重，而传统的机器设计和电气自动化的发展，解决一双手的问题已经渐渐得到了缓解，现在就到了需要解决一双眼睛的时候，机器视觉的出现和广泛应用也随着到来 ......
Heterogeneous Graph Attention Network
Wang X., Ji H., Shi C., Wang B., Cui P., Yu P. and Ye Y. Heterogeneous graph attention network. WWW, 2019. 概 Attention + 异构图. 符号说明 $\mathcal{G} = (\ma ......
Python OpenCV 计算机视觉：1~5
原文：OpenCV Computer Vision with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的时候，你也最 ......
Python OpenCV 计算机视觉：6~7
原文：OpenCV Computer Vision with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的时候，你也最 ......
OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍：1~5
原文：OpenCV2 Computer Vision Application Programming Cookbook 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好 ......
OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍：6~10
原文：OpenCV2 Computer Vision Application Programming Cookbook 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好 ......
树莓派计算机视觉编程：11~13
原文：Raspberry Pi Computer Vision Programming 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的 ......
树莓派计算机视觉编程：1~5
原文：Raspberry Pi Computer Vision Programming 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的 ......
树莓派计算机视觉编程：6~10
原文：Raspberry Pi Computer Vision Programming 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的 ......
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉：11~12
原文：Computer Vision with OpenCV 3 and Qt5 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候，你最好真的没有；当别人说你做过某些事的时候， ......
CS144 计算机网络 Lab0：Networking Warmup
前言 本科期间修读了《计算机网络》课程，但是课上布置的作业比较简单，只是分析了一下 Wireshark 抓包的结构，没有动手实现过协议。所以最近在哔哩大学在线学习了斯坦福大学的 CS144 计算机网课程，这门课搭配了几个 Lab，要求动手实现一个 TCP 协议，而不是简单地调用系统为我们提供好的 S ......