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论文信息标题:ConDSeg:AGeneralMedicalImageSegmentationFrameworkviaContrast-DrivenFeatureEnhancement作者:MengqiLei,HaochenWu,XinhuaLv,XinWang机构:中国地质大学（武汉），百度公司发表时间:2024年12月11日会议:AAAI2025论文:https://arxiv.org/p

DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE架构，通过细粒度专家、共享专家和Top-K路由策略，实现了模型容量的高效扩展。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，每个Token选择8个路由专家，最多路由至4个节点。这种稀疏激活的机制，使得DeepSeek-V3能够在不显著增加计算成本的

7.1高级话题7.1.1层次化强化学习（HierarchicalRL,HRL）(1)为什么需要层次化？在大规模、复杂决策场景中，直接从原始动作空间学到最优策略往往困难且收敛缓慢。层次化RL(HRL)通过在策略层面引入层级结构，让智能体分解任务为更高层的“元动作”或“子任务”，从而简化学习过

前言我们这节会学习到：Ⅰ.CUDA在实现并行性时采用的一种重要方式Ⅱ.用CUDAC编写第一段并行代码一、Summingvector#defineN10voidadd(int*a,int*b,int*c){inttid=0;//这是第0个CPU，因此索引从0开始while(tid<N){c[tid]=a[tid]+b[tid];

抖音推荐算法一、广告系统中的数据流处理方法，怎么避免延迟回流问题延迟回流问题是指，实时系统（如广告点击预估）中，历史数据未及时更新或发生延迟，导致系统的实时预测偏离实际情况。避免延迟回流的方法有使用高效的流处理框架Kafka、Flink等流处理工具，确保实时性；使用滑动

第三章线性代数--综合实例第11节聚焦注意力：解析GPT等大模型中的注意力机制在人工智能的众多技术中，注意力机制（AttentionMechanism）无疑是推动大规模模型如GPT（GenerativePre-trainedTransformer）取得突破性进展的关键因素之一。本节将通过五个实际应用案例，深入解析注意力机

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昨天我们看了V-REP中一个github项目的环境代码，今天我们来分析下他的强化学习代码。git链接：https://github.com/deep-reinforcement-learning-book/Chapter16-Robot-Learning-in-Simulation.首先导入了库importmathimportrandomimportgymimportnumpyasnpimport

论文介绍链接：https://arxiv.org/pdf/2108.00154CrossFormerBlock模块提出：论文提出了一种名为CrossFormer的视觉Transformer模型，其中重点介绍了CrossFormerBlock模块的设计。研究背景：针对视觉任务中自注意力模块计算成本高、难以处理跨尺度交互的问题，CrossFormerBlock模块

1.自注意力的个人理解   self-attention中的核心便是qkv的计算，首先是将输入向量分别乘上三个可学习的的矩阵得到Query(查询)、Key(键)、Value(值)；再将q和k点乘达到全局建模的作用，将qk结果进行softmax得到Attention分数；最后将Attention和v相乘这个操作我的理解是：可以把Val

在图像处理中，我们将图像导入MATLAB中，通常以矩阵的形式进行处理；在各种的处理过程中，我们不可避免的要完成对矩阵的拼接，主要分为纵向和横向两种方式。1、横向拼接横向拼接可以考虑使用：“，”或者“空格”；A=[111;222;333];B=[444;555;666];C=[777;888;99

今天终于整理好了LLM相关的全流程八股题，共计3w字，有点累的吐血，希望对大家的面试有所帮助基础知识1.transformer八股文这一部分给出之前文章已详细解答了，在你十分清楚transformer结构后，可以加强这些题目来强化对于transformer的理解。当然如果你是一知半解，也可以读来做

文章末尾，扫码添加公众号，领取完整版即插即用模块代码！适用于所有的CV二维任务：图像分割、超分辨率、目标检测、图像识别、低光增强、遥感检测等摘要（Abstract）背景与动机：近年来，高效的视觉Transformer（ViT）在资源受限的设备上表现出色，具有低延迟和良好的性能。传统的高效ViT模型

word2vec中有5个程序，其中demo-word.sh中涉及两个：word2vec、distance。考虑到distance比较简单，所以我从这个入手，希望通过简单代码理解如何在一个高维数据空间计算距离（查找）。一维数据的查找，一般是通过二分法进行比较，找到完全相等的元素。完全相等本质是距离为0.推论，高维词向量

摘要论文介绍摘要内容：论文提出了一种新的空间与通道协同注意模块（SCSA），旨在通过结合空间注意力和通道注意力，提高各种下游视觉任务的性能。SCSA由可共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）两部分组成，通过整合多语义信息并有效引导通道再校准，实现了性能的提升。创新

目录1.微调分类2.LoRA算法全称：Low-RankAdaptation微调的不同类别1.微调分类微调主要分为三类：一种是全参数的微调(类别1)。缺点，如果利用一些较好的优化算法，梯度更新和之前所有的梯度（有历史记忆）都有关啥的会导致占用较多的显存。一种是部分参数微调(可

Word中如何批量合并文件保留格式-VBA代码教学打开开发工具打开VisualBasic插入模块源码撰写如下如所示点击运行快来试试吧☺️

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看着父亲苍老的白发和渐渐老态的面容希望时间再慢一些                                                ——24.12.19一、定义模型1.初始化模型①初始化父类super(TorchModel,self).__init__()： 调用父类nn.Mod