• 2024-09-26OpenCV(cv::mean())
    目录1.函数定义2.示例2.1计算灰度图像的平均值2.2计算彩色图像的每个通道的平均值2.3带掩码的平均值计算总结cv::mean()是OpenCV中用于计算图像的平均值的函数。它可以用于单通道图像、多通道图像(如彩色图像)、带掩码的图像等。1.函数定义Scalarcv::mean(InputArr
  • 2024-09-22GPT对话知识库——将寄存器中的一位数据读到变量中需要什么步骤?&C语言中掩码的作用。
    目录1,问:1,答:1.确定目标寄存器地址2.定位目标位位操作的基本步骤:3.示例代码示例步骤:4.详细解释步骤5.举例6.常见用法总结注:C语言中掩码的作用:参考附件:提问模型:GPT-4o-miniFree提问时间:2024.09.131,问:将寄存器中的一位数据读到变量中需要什么步骤1,
  • 2024-09-18Transformer、RNN和SSM的相似性探究:揭示看似不相关的LLM架构之间的联系
    通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系,我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。尽管Mamba等线性循环神经网络(RNN)和状态空间模型(SSM)近来备受关注,Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化:像Jamba、Samba和Gri
  • 2024-09-16Improving Weakly-Supervised Object Localization Using Adversarial Erasing and Pseudo Label 论文阅读
    一、背景        CAM的方法通常只定位了对象中最具判别性的部分(训练过程中缺乏详细的位置信息),后续一些先进的方法定位目标区域包括:利用多个特征映射;采用对抗性擦除;合并伪标签;设计替换架构;引入额外处理或者利用单独的网络或者伪标签生成器等    这篇论文专注
  • 2024-09-12实战OpenCV之像素操作
    基础入门        在OpenCV中,像素是最基本的操作单位。图像可以视为一个三维数组,其中第三维表示颜色通道。图像数据在内存中以连续或几乎连续的方式存储,对于多通道图像(比如:BGR图像),每个像素的各通道值紧密排列。OpenCV主要使用BGR色彩空间,与常用的RGB顺序不同。因此,在进
  • 2024-09-10最长匹配算法
    1、实例2、详解1)确定目的地址:192.168.2.22)查找路由表中:目的网路/掩码第一步:目的地址与掩码进行二进制与运算  11000000101010000000001000000010&11111111111111110000000000000000                         
  • 2024-09-09OpenCV(cv::Mat::setTo())
    目录1.函数定义2.示例3.使用场景4.性能5.注意事项cv::Mat::setTo()是OpenCV中用于将矩阵中的所有元素设置为一个给定的值。它可以应用于整个矩阵,也可以通过掩码(mask)仅对部分矩阵进行操作。这个函数常用于图像处理中的多种场景,例如图像填充、区域修改等。1.函数定
  • 2024-09-0851c自动驾驶~合集25
    #AllWeather-Net拿捏所有天气!增强所有恶劣环境图像~论文题目:AllWeather-Net:UnifiedImageEnhancementforAutonomousDrivingUnderAdverseWeatherandLow-LightConditions论文链接:https://arxiv.org/pdf/2409.02045代码链接:https://github.com/Jumponthemoon/AllWeatherNe
  • 2024-09-05逐行讲解Transformer的代码实现和原理讲解:多头掩码注意力机制
    视频详细讲解(一行一行代码讲解实现过程):逐行讲解Transformer的代码实现和原理讲解:多头掩码注意力机制(1)_哔哩哔哩_bilibili1多头掩码注意力机制总体流程【总体流程图说明】【12个块】【多头掩码注意力机制公式】【计算公式对应的步骤】2向量相似度计算2.1点积向
  • 2024-09-04深入浅出视觉分割大模型SAM(原理解析+代码实践)
    深入浅出视觉分割大模型SAM(原理解析+代码实践)视频地址:视觉分割大模型SAM(原理解析+代码实践)_哔哩哔哩_bilibili大家好,这里是肆十二,近两年来大模型的成果在一些领域的应用已经深入人心,由于我本人主要感兴趣的方向为计算机视觉,所以今天我们来一起看下计算机视觉领域中这个
  • 2024-09-03【论文】OmniVec2:一种基于Transformer的新型大规模网络多模态多任务学习
    前言《OmniVec2:ANovelTransformerbasedNetworkforLargeScaleMultimodalandMultitaskLearning》研究背景研究问题:这篇文章提出了一种新的多模态多任务网络及其相关的训练算法,旨在处理来自约12种不同模态的数据,包括图像、视频、音频、文本、深度、点云、时间序列、表格、图
  • 2024-09-01HJ18 识别有效的IP地址和掩码并进行分类统计
    题意…真的…好多…让人误会的地方T_T最大的教训就是,处理略微复杂以上的题目,一定要拆分成很多个子程序来写,不要一大堆东西扔在主程序里硬写,很容易出错还难调试。哦,第二个教训就是一定要自己手算一下样例,搞明白题意再写题!!!不要看着题面觉得很容易就自己YY!!T_T题目没什么好说的,思路
  • 2024-08-28OpenCV(cv::calcHist())
    目录1.函数定义2.示例3.功能说明4.典型应用cv::calcHist()是OpenCV中用于计算图像或图像集合的直方图的函数。直方图是一个图像的像素值的分布统计,它表示图像中每个像素强度值的频率。1.函数定义cv::calcHist(constMat*images,intnimages,constint*channels,
  • 2024-08-14Padding Mask;Sequence Mask;为什么如果没有适当的掩码机制,解码器在生成某个位置的输出时,可能会“看到”并错误地利用该位置之后的信息
    目录掩码Mask PaddingMask SequenceMask为什么需要SequenceMask?SequenceMask是如何工作的?具体实现为什么如果没有适当的掩码机制,解码器在生成某个位置的输出时,可能会“看到”并错误地利用该位置之后的信息自回归性质一、定义二、性质三、应用限制掩码Mask
  • 2024-08-12Transformer系列:图文详解Decoder解码器原理
    Encoder-Decoder框架简介理解Transformer的解码器首先要了解Encoder-Decoder框架。在原论文中Transformer用于解决机器翻译任务,机器翻译这种Seq2Seq问题通常以Encoder-Decoder框架来解决,Transformer的网络结构也是基于encoder-decoder框架设计的。这种框架的模型分为两部
  • 2024-08-11MLM掩码语言模型在实际应用中有哪些常见的挑战和解决方案
    关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可
  • 2024-08-04ComfyUI插件:ComfyUI layer style 节点(四)
    前言:学习ComfyUI是一场持久战,而ComfyUIlayerstyle是一组专为图片设计制作且集成了Photoshop功能的强大节点。该节点几乎将PhotoShop的全部功能迁移到ComfyUI,诸如提供仿照AdobePhotoshop的图层样式、提供调整颜色功能(亮度、饱和度、对比度等)、提供Mask辅助工具、提供图层合成
  • 2024-08-034、Qt-pyqt6常用基本控件
    控件对应QTDesigner中的左侧控件Layouts--布局管理控件名说明VerticalLayout垂直布局HorizontalLayout水平布局GridLayout网格布局FormLayout表单布局Spacers--弹簧控件名说明HoriziontalSpacer水平弹簧VerticalSpacer垂
  • 2024-08-03ComfyUI插件:ComfyUI layer style 节点(三)
    前言:学习ComfyUI是一场持久战,而ComfyUIlayerstyle是一组专为图片设计制作且集成了Photoshop功能的强大节点。该节点几乎将PhotoShop的全部功能迁移到ComfyUI,诸如提供仿照AdobePhotoshop的图层样式、提供调整颜色功能(亮度、饱和度、对比度等)、提供Mask辅助工具、提供图层合成
  • 2024-07-31掩码语言模型MLM有什么应用场景
    上一文介绍了《什么是掩码模型MLM》,本文继续讲讲它的应用场景。MLM(MaskedLanguageModel,掩码语言模型)在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用场景。以下是MLM的一些主要应用场景:1.预训练语言模型MLM是许多预训练语言模型(如BERT、RoBERTa、ALBERT等)的核心技术之一。通过在大
  • 2024-07-22高速收发器:PHY层笔记(一)
    笔记:高速收发器的数据位宽通常有:2,4,8字节等;PCIE喜欢的位宽是1DW=4Byte;这里对高速收发器的设计为4Byte也就是32位宽;GT中PHY层的字对齐和掩码处理高速收发器的数据流以SOT开始(和MIPI一样),GT的SOT一般就是K码,标志了开始,其也具有EOT,标志了结束;但与MIPI有很大的不同,GT的K码可
  • 2024-07-21Transformer多头自注意力及掩码机制详解
    系列文章目录文章目录系列文章目录@[TOC](文章目录)前言一、self-attention1.注意力机制2.自注意力机制3.代码实现二、掩码机制1.原理介绍2.代码实现三、多头注意力模块1.原理介绍2.代码实现前言在本文中我们重点介绍Transformer中的掩码机制及多头自注
  • 2024-07-16注意力机制中三种掩码技术详解和Pytorch实现
    注意力机制是许多最先进神经网络架构的基本组成部分,比如Transformer模型。注意力机制中的一个关键方面是掩码,它有助于控制信息流,并确保模型适当地处理序列。在这篇文章中,我们将探索在注意力机制中使用的各种类型的掩码,并在PyTorch中实现它们。在神经网络中,掩码是一种用于阻止模
  • 2024-07-15Improving News Recommendation via Bottlenecked Multi-task Pre-training论文阅读笔记
    ImprovingNewsRecommendationviaBottleneckedMulti-taskPre-training论文阅读笔记Abstract现存的问题:​ 现有的PLM大多是在大规模通用语料库上预先训练的,并没有专门用于捕捉新闻文章中的丰富信息。因此,它们生成的新闻嵌入信息可能不足以表示新闻内容或描述新闻之间的关
  • 2024-07-08稀疏高效扩散模型:推动扩散模型的部署与应用
    数据驱动的世界中,生成模型扮演着至关重要的角色,尤其是在需要创建逼真样本的任务中。扩散模型(DiffusionModels,DM),以其卓越的样本质量和广泛的模式覆盖能力,已经成为众多数据生成任务的首选。然而,这些模型在实际部署时面临的挑战,如长时间的推理过程和对内存的大量需求,限制了它们