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- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
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深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
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经过排查,发现是Camera(相机)的Z轴一直变大导致的黑屏。造成这种情况的原因是代码:VMouseTransform.position=Camera.main.ScreenToWorldPoint(Input.mousePosition);Camera(相机)设置成为跟随VMouseTransform。所以会出现Z轴逐渐变大的情况,最后导致黑屏。改代码为:Vector2vMouseNeed=Ca
- C++-coroutines协程 将自定义类型转为awaitable(可等待)类型的两种方法
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#Coroutinesc++开发语言协程coroutines
文章目录前言重载operatorco_await定义promise_type::await_transform函数前言阅读本篇文章时,已经假定你有对协程的基本概念,如果没有,可以阅读我写的这篇协程入门文章我们已经知道,对于co_await\,expression的返回值必须是awaitable类型,即正确实现了如下三个函数:await_readyawait_suspendawait_resume对
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3D视觉从入门到精通学习算法开源
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Transformer架构自2017年诞生以来,一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长(如128K长文本处理、基因组学超长序列分析),其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底,由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构,通过创新的“选择性状态空间模型(SelectiveSSM)”实现了线性复杂度(
- Llama 2 模型架构深度解析:Transformer的进化
SuperAGI架构师的AI实验室
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Llama2模型架构深度解析:Transformer的进化关键词:Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要:本文将深入剖析Llama2的模型架构,探讨它作为Transformer进化版本的独特之处。从背景知识的介绍,到核心概念的解释,再到算法原理、实战案例以及实际应用场景等方面,为读者全面展现Llama2的魅力和价值。通过通俗易懂的语言,让即使是对技术不太熟悉的读者也能理
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第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
- 揭秘Transformer架构:残差流与隐藏层的关系
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在Transformer架构的LLM中,“残差流”(residualstream)和“隐藏层”(hiddenlayers)是密切相关但不同的概念,前者是层间流动的核心数据,后者是处理这些数据的结构单元。1.残差流(ResidualStream):层间传递的“信息流”残差流指的是在Transformer层之间传递的核心张量,它是模型中“流动”的数据载体。其本质是通过“残差连接”(residualco
- 【代码问题】【模型部署】部署千问时,ImportError: Cannot import available module of Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
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多半是环境的问题,最主要的是python版本要高python==3.12.9accelerate==1.8.1pipinstallqwen-vl-utils[decord]==0.0.8peft==0.14.0transformers==4.52.3torch==2.7.0torchvision==0.22.0modelscope==1.27.1
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Kettle8.2ETL项目实战教程:快速掌握数据整合利器,提升数据处理效率去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/Kettle8.2ETL项目实战教程,帮助您轻松学习ETL基本流程,高效整合各种数据源,实现数据转换与输出。项目介绍在现代数据分析和大数据处理中,ETL(Extract,Transform,Load)技术扮演着至关重要的角色。Kettle8.2ETL项目实战教
- 伪类选择器:root的妙用
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css3的元素旋转功能非常强大,也非常吸引人,但是很多时候因为浏览器使用率的问题,我们必需要想办法兼容一些低版本的浏览器,特别是ie这朵奇葩。想要实现元素旋转本来很简单的一个属性就能实现,那就是transform:rotate(xxdeg)。举个例子:实现一个层旋转270deg。#demo{width:300px;height:200px;background-color:#FF80C0;marg
- XSLT:XML转换的“魔法棒”
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大家好!今天我们来聊聊XSLT(ExtensibleStylesheetLanguageTransformations),一种用于转换和呈现XML文档的神奇工具。如果你曾需要将一堆枯燥的XML数据变成精美的HTML网页、PDF报告,或其他XML格式,XSLT就是你的“瑞士军刀”。一、XSLT是什么?XSLT是XML家族中的核心成员,专为数据转换而生。它的核心思想很简单:输入:一个XML文档(如订单
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一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
- 代码随想录算法训练营第五十三天|图论part4
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110.字符串接龙题目链接:110.字符串接龙文章讲解:代码随想录思路:把每个字符串看成图的一个节点。转换为求无权图两节点的的最短路径。求最短路径用bfs#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;unordered_mapmymap;boolcanTransform(stringa,stringb){intcount=0;i
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- UITableView上下拖动动画
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-(void)tableView:(UITableView*)tableViewwillDisplayCell:(UITableViewCell*)cellforRowAtIndexPath:(NSIndexPath*)indexPath{//1.配置CATransform3D的内容CATransform3Dtransform;transform=CATransform3DMakeRotation
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍交通流量预测作为智能交通系统(ITS)的核心组成部分,对城市规划、交通管理、交通诱导和出行决策具有至关重要的意义。准确、可靠的流量预测能够有效缓解交通拥堵,提高道路利用率,降
- ros2--tf2
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tf作用tf:transform,ROS中管理3D坐标系变换的工具,本质上就是一些库。用来发布两个坐标系的位姿变换关系,其他功能模块(比如RVIZ)可以通过查询TF的变换关系获取两个坐标系的实时位姿信息。RVIZ订阅TF变换TF变化的来源1,由gazebo仿真时,在URDF文件中指定发布TF变换,则仿真时就会不断发布TF话题数据;2,由真实机器人运动的驱动代码不断发布TF变换。RVIZ订阅TF数据
- AAAI 2024 | TMFormer:用于缺失模态脑肿瘤分割的令牌合并Transformer
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医学图像处理论文解读transformer深度学习人工智能AAAI论文解读计算机顶会
论文信息题目:TMFormer:TokenMergingTransformerforBrainTumorSegmentationwithMissingModalitiesTMFormer:用于缺失模态脑肿瘤分割的令牌合并Transformer作者:ZheyuZhang,GangYang,YueyiZhang,HuanjingYue,AipingLiu,YunweiOu,JianGong,Xiaoy
- 【AIGC调研系列】敢于挑战Transformer的新架构Megalodon有什么优势
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AIGC调研相关AIGCtransformer架构
Megalodon作为一种新架构,其优势主要体现在以下几个方面:无限上下文处理能力:Megalodon能够处理无限上下文,这一点在多个证据中得到了强调[1][2][3]。这意味着它能够在处理长文本时保持高效和准确,而不会因为上下文长度的限制而降低性能。高性能:在2万亿token的训练任务中,Megalodon的性能超越了Llama2-7B,实现了非凡的效率[1][2][3]。这表明Megalodo
- 大模型系列——长度外推
confiself
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1.长度外推存在的问题1.长度外推存在不能识别的2.长度外推存在熵变问题3.长度内插入存在缩小距离分布2.直接使用外推技巧1.窗口局部关注+最终输出全局注意2.熵变+✖系数3.keynorm,增加模型识别距离能力4.增加bias,类似于SandwichTransformer升级之路:16、“复盘”长度外推技术
- RoPE:相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
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人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法RoPE位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达,让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法,通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制,解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型(如LLaMA、GPT-NeoX)的核心
- 浅谈生成式AI语言模型的现状与展望
摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一,正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。本文从学术文献综述的角度,系统梳理了从Transformer架构到大语言模型的技术演进历程,深入分析了当前生成式AI语言模型的核心技术特征、应用现状以及面临的主要挑战,并展望了未来发展趋势。研究表明,生成式AI语言模型在参数规模扩展、多模态融合、推理能力提升等方面取得了显著进展,但仍
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Transformer:颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构,以下是对其的详细介绍:提出背景与应用:2017年,Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构,它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。核心原理:文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
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文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
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MaskedLoss的核心原理是:在计算损失函数时,只考虑真实有意义的词元(token),而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元(paddingtoken)。这是重要的技术,可以确保模型专注于学习有意义的任务,并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss?在训练神经网络时,我们通常会用一个批次(batch)的数据进行训练,而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务,
- 深入探讨 Transformer 模型架构
年纪轻轻头已凉
transformer深度学习人工智能
```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出,并在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖于自注意力机制(Self-AttentionMechanism),这使得它在处理长序
- LLM面试题详解:拿到大厂Offer
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LLM面试题核心架构与基本概念Token化包含哪些内容,为什么它对LLM至关重要?Token化是将文本分解为更小单元(如单词、词的一部分或字符)的过程。它对LLM至关重要,因为LLM处理的是token的数值版本,通过Token化,模型可以处理多种语言、稀有词汇,保持词汇表大小可管理,提高计算速度和模型有效性。注意力机制在Transformer模型中如何运作?注意力机制通过计算查询(query)、键
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,