ubuntu jdk 1.8 for
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 ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
Context Prior for Scene Segmentation带上下文先验的分割
Context Prior for Scene Segmentation * Authors: [[Changqian Yu]], [[Jingbo Wang]], [[Changxin Gao]], [[Gang Yu]], [[Chunhua Shen]], [[Nong Sang]] DOI: ......
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation * Authors: [[Zongwei Zhou]], [[Md Mahfuzur Rahman Siddiquee]], [[Nima Tajbakhsh]], ......
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]] ......
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 ......
UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection：Unet中的Unet
UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection * Authors: [[Xin Wu]], [[Danfeng Hong]], [[Jocelyn Chanussot]] DOI: 10.1109/TIP.2022.32284 ......
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting
Scale-Prior Deformable Convolution for Exemplar-Guided Class-Agnostic Counting 初读印象 comment:: （计数用的一个网络）提出了一个标度优先的可变形卷积，将典范的信息，例如标度，整合到计数网络主干中。 动机 本文考 ......
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 ......
AWS - Required permissions for a node group role
Before you create worker nodes, you must create an IAM role with the following IAM policies: AmazonEKSWorkerNodePolicy AmazonEKS_CNI_Policy AmazonEC2C ......
Ubuntu20.04下DeepStream Python环境安装
引子 最近工作学习中遇到多路视频解码抽帧的需求，考虑到项目上大多数用到的都是Nvidia的显卡，常规CPU软解显然无法满足多路的需求，故考虑使用N卡的硬解码功能。然后我就毫不犹豫的去找轮子了，ChatGPT这么火，那就先问问它吧。嗯，呃，貌似下图红框里答案只有那么一点点靠谱（不要问我为啥用ChatG ......
1 K8S for Prometheus Dashboard 20211010 EN
* [Prometheus Time Series Collection and Processing Server](http://localhost:9090/targets?search=#pool-prometheus)* [Dashboards | Grafana Labs](https: ......
Kubernetes v1.28安装手册 - 基于Ubuntu22.04
2023年12月17日，目前k8s社区的kubernetes更新到了1.29.0版，但国内阿里云等镜像服务器，k8s软件还在1.28.2版本，k8s组件的镜像为1.28.4版。基于此，本次使用Ubuntu22.04.3+k8s1.28.2版本，在虚拟机上搭建一个3master、3worker的k8s... ......
用ubuntu18.04.6 在编译uboot的时候提示
参考 https://www.rocketboards.org/foswiki/Documentation/EmbeddedLinuxBeginnerSGuide 制作image 的时候， 我将uboot 换成最新版本： git checkout rel_socfpga_v2023.04_23.11 ......
JDK版本特性（三）JDK9
JDK9新特性 概述 java9提供了近150项新功能，包括： 模块化系统 jShell命令 多版本兼容jar包 接口的私有方法 钻石操作符的升级使用 语法改进：try String存储结构 集合特性：of() 增强streamAPI 全新HTTP客户端API Deprecated的相关API ......
JDK版本特性（一）JDK8
Java8新特性 速度更快：如HashMap底层使用红黑树 代码更少 强大的Stream API 便于并行 最大化减少空指针异常：Optional Nashorn引擎：在JVM上运行JS应用 1 Lambda表达式 1.1 Lambda表达式的格式 (o1, o2) -> Integer.compa ......
JDK版本特性（二）StreamAPI
Stream API 1 概述 Stream是java8中处理集合的关键抽象概念 它可以指定对集合进行的操作，比如执行肥非常复杂的查找、过滤和映射等操作 还可以使用Steam API来进行并行操作 2 Steam实例化 2.1 集合创建 实现自接口collection.stream() @Tes ......
GCGP：Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention加入了上下文信息和几何先验的注意力
Global Context and Geometric Priors for Effective Non-Local Self-Attention * Authors: [[Woo S]] 初读印象 comment:: （GCGP）提出了一个新的关系推理模块，它包含了一个上下文化的对角矩阵和二维相 ......
spirng、springboot、jdk、maven、tomcat版本问题
引入springboot依赖时会自动安装spring对应依赖，版本由springboot决定。 springboot2.x.x及以下使用jdk11、jdk8都可以，springboot3.x.x最低要求jdk17 maven与jdk版本关系，参照链接：https://maven.apache.org ......
ubuntu解决软件安装依赖报错
ubuntu解决软件安装依赖报错 问题描述 安装yum时，提示 yum : 依赖: python-lzma 但是它将不会被安装 依赖: python-sqlitecachec 但是它将不会被安装 依赖: python-urlgrabber 但是它将不会被安装 E: 无法修正错误，因为您要求某些软件包 ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
js中结束多层for循环
关键字break和continue都是结束循环的作用，但是它只能结束它外面的第一层循环，如果代码里面是一层一层又一层的循环，你想直接结束最外层循环就需要outer了。 outer:for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) ......
Educational Codeforces Round 131 (Rated for Div. 2)
基本情况 AB秒了。C知道是二分答案，check死活写不出来。 C. Schedule Management Problem - C - Codeforces 错误分析 这题比较绕，搞了一个对应关系，大脑转不过来。 写check的时候完全想不出合理的思路。 很明显的要用桶来计数，但是怎么用不知道了。 ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
ubuntu18.04(64位) 安装交叉编译工具
ubuntu18.04(64位) 安装交叉编译工具（arm-linux-gcc-3.4.5）1.将交叉编译工具上传到ubuntu，并解压交叉编译工具百度云资源：链接：https://pan.baidu.com/s/124vPiMuKXLjyK09gaN_e6A?pwd=9k0a提取码：9k0a su ......
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: '1' for column 'date' at row 1
出现 com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MysqlDataTruncation: Data truncation: Incorrect datetime value: '1' for column 'date' at row 1错误数据库中的daka表字段 date ，原本初 ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
MetaFormer Is Actually What You Need for Vision：通用的ViT架构才是关键
MetaFormer Is Actually What You Need for Vision * Authors: [[Weihao Yu]], [[Mi Luo]], [[Pan Zhou]], [[Chenyang Si]], [[Yichen Zhou]], [[Xinchao Wang]] ......