vision-language understanding enhancing advanced
Understanding JSON Web Encryption (JWE)
copy from: https://www.scottbrady91.com/jose/json-web-encryption By default, JSON Web Tokens (JWTs) are base64url encoded JSON objects signed using a ......
Understanding the linux kernel Chapter2 Memory Addressing
Physical Memory Layout unavailable address for kernel either because they map hardware devices’ I/O shared memory or because the corresponding page fr ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
std::advance学习
转自：https://cplusplus.com/reference/iterator/advance/ 1.介绍 模板原型，第一个参数是迭代器，第二个参数是距离，移动迭代器指定距离。 template <class InputIterator, class Distance> void advan ......
advance
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { list <int> a = {1,2,3,4,5}; list <int> b = {6,7,8,9,10}; a.splice(a.end(),b,b.begin(),b.end ......
Understanding ELF, the Executable and Linkable Format
address:https://www.opensourceforu.com/2020/02/understanding-elf-the-executable-and-linkable-format/ Whenever we compile any code, the output that we ......
Advanced Algebra高等代数 - 多元建模有多个方程(多元线性)组成 - 使用 NumPy 实现 矩阵的初等行变换：
线性：指多元变量的每一元变量都是1次方(可以将高于1次方的元，以新一元变量代换，求解再做开方运算) 将应用问题转化为 多个多元线性方程，并成一组； 由多元线性方程组 抽出 增广矩阵，并以“消元法”的策略，步步判断求解； 对 增广矩阵 的 多个 “方程” 应用“行消元法” 化简 成 阶梯矩阵；判断有无 ......
高级软件工程Advanced Software Engineering
《高级软件工程》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Advanced Software Engineering 第一部分 大纲说明 1．课程代码：329024001 2．课程类型：学科必修课 3．开课时间：秋季学期，第3周—第20周 4．课程目标：通过该课程的学习，培养学 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
神经网络优化篇：如何理解 dropout（Understanding Dropout）
理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元，为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？ 直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
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 ......
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models
概述 提出MOO: Manipulation of Open-World Objects 用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novel object，还支持手指、点击输入指令。 问题 机器人泛化到训练中没有见 ......
《MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models》论文学习
一、ABSTRACT 最新的GPT-4展示了非凡的多模态能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。这些特性在以往的视觉-语言模型中很少见。然而，GPT-4背后的技术细节仍然未公开。我们认为，GPT-4增强的多模态生成能力源自于复杂的大型语言模型（LLM）的使用。 为了检验这一现象，我们 ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition
SEED CVPR 2020 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何利用全局的语义信息提高文本识别模型对低质量文本的鲁棒性和识别效果？ 背景： 以往的基于 encoder-decoder 的文本识别方法通常基于局部的视觉特征解码出文本，忽略了对单词显式的全局语义信息的 ......
Kylin Linux Advanced Server V10 上安装 Nacos详细步骤
要在 Kylin Linux Advanced Server V10 上安装 Nacos，可以按照以下进行操作：1.安装 Java JDK：首先确保已在 Kylin Linux Advanced Server V10 上安装了 Java JDK。你可以按照前面提到的步骤进行 JDK 的安装和配置。 ......
tryhackme进攻性渗透测试-Advanced Exploitation 高级利用
Steel Mountain 侦察 Nmap -sC -sV -O $IP -oN basic_scan.nmap Nmap -script=vuln $IP -oN vuln_scan.nmap 总之，masscan在eth0上工作，所以SYN端口探测技术全部没有响应包 需要一个flag把探测流量 ......
13.How do you understand the statement: Clear thinking is the key to clear writing? 你如何理解这句话：清晰的思维是清晰写作的关键？
Round 1: Interpreting "Clear Thinking is the Key to Clear Writing" Speaker 1 (Analyst A): Greetings, everyone. Our topic today is the statement, "Clea ......
12.How do you understand the three “C”s（Concise，Clear & Coherent）in an academic Abstract writing？Why are they so important and worthy of a careful study？
Round 1: Understanding the Three "C"s in Academic Abstract Writing Speaker 1 (Researcher A): Greetings, everyone. Today, we're delving into the signif ......
什么是 SAP ABAP Modification-free enhancements
"Modification-free enhancements" 是 SAP ABAP 中一种开发技术，旨在允许开发者对 SAP 标准对象进行增强而无需进行修改。这种方法可以确保在将来升级或应用支包时，不会影响到已有的修改。Modification-free enhancements 的主要思想是通 ......
SAP ABAP 各种增强技术(Enhancement)概述 - 所谓第一代，第二代，第三代增强技术的出处试读版
本文回答笔者这篇教程：如何通过增强(Enhancement) 的方式给 SAP ABAP 标准程序增添新功能评论区的读者留言： 这个和第一二三四代以及badi增强有什么联系呢？ 笔者从 2007年一月就在 SAP 中国使用 ABAP 进行 SAP 产品开发了，说实话 SAP 内部不会把 ABAP 各 ......
The Design of Feedback Control Systems--Advanced Problems
AP10.1 A three-axis pick-and-place application requires the precise movement of a robotic arm in three-dimensional space, as shown in Figure AP10.1 fo ......
[951] Understanding the pattern of "(.*?)" in Python's re package
In Python's regular expressions, (.*?) is a capturing group with a non-greedy quantifier. Let's break down the components: ( and ): Parentheses are us ......
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目：Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译：通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间：2018年 平台：Preprint 文章链接：https://www.mikecaptain.com/resource ......
Advanced diagnostic tools from Autonumen.com
The CNH DPA 5 Diagnostic Kit, John Deere Service Advisor EDL V2 Diagnostic Tool, Porsche Tester PIWIS III, Nexiq USB Link 2, and GM Tech2 are all adva ......