- 2024-11-20Ubuntu问题 -- 设置ubuntu的IP为静态IP (图形化界面设置) 小白友好
目的为了将ubuntu服务器IP固定,方便ssh连接人在服务器前使用图形化界面设置设置找到自己的网卡名称,我的是eno1,并进入设置界面查看当前的IP,网关,掩码和DNS(注意对应eno1)nmclidevshow掩码可以通过以下命令查看完整的(注意对应eno1),我这里是255.25
- 2024-11-20MaskLLM:英伟达出品,用于大模型的可学习`N:M`稀疏化 | NeurIPS'24
来源:晓飞的算法工程笔记公众号,转载请注明出处论文:MaskLLM:LearnableSemi-StructuredSparsityforLargeLanguageModels论文地址:https://arxiv.org/abs/2409.17481论文代码:https://github.com/NVlabs/MaskLLM创新性提出一种可学习的LLM半结构化剪枝方法MaskLLM
- 2024-11-13SAM4MLLM:结合多模态大型语言模型和SAM实现高精度引用表达分割 | ECCV'24
来源:晓飞的算法工程笔记公众号,转载请注明出处论文:SAM4MLLM:EnhanceMulti-ModalLargeLanguageModelforReferringExpressionSegmentation论文地址:https://arxiv.org/abs/2409.10542论文代码:https://github.com/AI-Application-and-Integration-Lab/SAM4MLLM创
- 2024-11-06SpringBoot获取文件将要上传的IP地址
说明:有的项目会涉及文件上传,比如“更换logo业务”,或者“自定义任务上传脚本等业务”都会涉及上传,而有的项目上传成功后找不到上传地址,所以需要打印IP,方便用户知晓上传的精确地址,下面封装了一个IPv4工具类(因为是拷贝现成代码其中会有某些参数未注释,不知道啥意思,敬请谅解!)IPv4
- 2024-11-03华为机试HJ18 识别有效的IP地址和掩码并进行分类统计
首先看一下题描述请解析IP地址和对应的掩码,进行分类识别。要求按照A/B/C/D/E类地址归类,不合法的地址和掩码单独归类。所有的IP地址划分为 A,B,C,D,E五类A类地址从1.0.0.0到126.255.255.255;B类地址从128.0.0.0到191.255.255.255;C类地址从192.0.0.0到223.255.255.255;
- 2024-11-01驱动开发目标测试机器设置
设置系统为测试模式关闭驱动程序强制签名设置调试消息筛选器掩码一、系统要求需要管理员权限,开启部分功能需要管理员权限不能使用教育版或者家庭版操作系统,可以使用专业版、企业版、旗舰版什么的。部分功能在家庭版中无法开启。二、开启测试模式直接执行命令:bcdedit/
- 2024-10-31大模型的表征学习方法简介
表征学习是大模型应用中非常重要的一个方向,其实在深度学习中已经有众多的深入研究。表征学习本质上就是一个空间映射,把文本、图像、声音等不同模态的数据映射到一个高维空间,表示为向量,进而作为模型的输入。比如,针对文本中的词、图像中的不同颜色、纹理或者卷积等,以及视频、
- 2024-10-29NumPy掩码数组(Masked Arrays)教程
简介在处理数据时,我们经常会遇到缺失或无效的数据条目。如果想在不删除这些数据的情况下跳过或标记它们,可能需要使用条件语句或过滤数据。NumPy的numpy.ma模块提供了掩码数组(maskedarrays)功能,可以更方便地处理这种情况。掩码数组是标准NumPyndarray和掩码(mask)的
- 2024-10-21HCI_LE_Set_Event_Mask(0x0001)命令全面解析
目录一、命令概述二、命令格式2.1.一般格式2.2.格式示例2.3.发送命令三、命令参数详解3.1. LE_Event_Mask3.2.常见事件掩码3.3.使用注意事项四、命令返回参数说明4.1.返回事件:HCI_Command_Complete4.2.返回事件参数五、命令的执行流程5.1.命令发送(主机
- 2024-10-19计算机网络需掌握的基本知识
ISO/OSI模型了解七层协议简单理解对数据进行封装,物理层进行解封。各层对应的一些设备TCP/IP协议了解:IP,掩码,网关TCP/IPv4客户端:服务器:
- 2024-10-1920241019CSAD架构
两种不同模态的MR图像(即T2和ADC)被发送到双流编码器子网络中。在训练期间,注意力图生成块(AMGB)生成的注意力图用于实现CSAD,而输入图像和相应的掩码用于优化编码器-解码器网络以完成分割任务。在编码器子网络的每个中间层,添加一组注意力图生成块(AMGB)来实现跨模态自注意
- 2024-10-18E-拼接串
题目:思路:在已有的数组中寻找符合条件,也就是没有重复数字的子数组,以掩码的对应位的形式来表示当前子数组元素的存在,之后双重循环生成所有子数组,内层循环中,判断当前元素是否存在掩码中,存在则推出,不存在则加入掩码并标记。用另一个循环来更新sum数组,使得每个掩码的值能反映其对应
- 2024-10-17UniLM: 统一的语言模型预训练框架
unilmUniLM:开创统一语言模型预训练新纪元在自然语言处理(NLP)领域,预训练语言模型已经成为提升下游任务性能的关键技术。然而,大多数预训练模型要么专注于语言理解,要么专注于语言生成,难以同时应对这两类任务。为了解决这一问题,微软研究院开发了UniLM(UnifiedLanguageModel
- 2024-10-16【SAM模型应用于遥感影像|论文解读2】突破边界与一致性:SAM模型革新遥感影像语义分割
【SAM模型应用于遥感影像|论文解读2】突破边界与一致性:SAM模型革新遥感影像语义分割【SAM模型应用于遥感影像|论文解读2】突破边界与一致性:SAM模型革新遥感影像语义分割文章目录【SAM模型应用于遥感影像|论文解读2】突破边界与一致性:SAM模型革新遥感影像语义分割二、R
- 2024-10-15乘积通道法之加权平均法优化
免责声明:本文所提供的信息和内容仅供参考。作者对本文内容的准确性、完整性、及时性或适用性不作任何明示或暗示的保证。在任何情况下,作者不对因使用本文内容而导致的任何直接或间接损失承担责任,包括但不限于数据丢失、业务中断或其他经济损失。读者在使用本文信息时,应自行验
- 2024-10-11边缘检测评估方法:FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究
图像分割与边缘检测是密切相关的计算机视觉任务。以下图1展示了一个海岸线分割模型的输出示例:图1:分割掩码到边缘图的转换过程(数据集:LICS)模型将每个像素分类为陆地或海洋(分割掩码)。随后,海岸线被定义为分类发生变化的像素位置(边缘图)。边缘检测可以通过提取图像分割模
- 2024-10-05Linux_权限理解(详细PLUS)Gu
1.用户Linux下有两种用户:超级用户(root)和普通用户;超级用户:可以再linux系统下做任何事情,不受限制普通用户:在linux下做有限的事情超级用户的命令提示符是"#",普通用户的命令提示符是"$"超级用户:普通用户:2.用户切换用户间切换:su+用户名//可用exit回退到原用户1)普
- 2024-10-03静态路由
路由加表路由加表:“最优加表”==如何衡量路由最优路由加表:如果目的地网络及掩码信息不一致,则都会加表,如果一致的情况下,才会触发比较。1.优先级小优2.cost:开销值[路由协议不同的路由协议计算cost方式是不一样]小优直连路由cost=0静态路由cost=60路由
- 2024-10-03Linux_权限理解(详细PLUS)
1.用户Linux下有两种用户:超级用户(root)和普通用户;超级用户:可以再linux系统下做任何事情,不受限制普通用户:在linux下做有限的事情超级用户的命令提示符是"#",普通用户的命令提示符是"$"超级用户:普通用户:2.用户切换用户间切换:su+用户名//可用exit回退到原用户1)普通
- 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