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书接上回，我们在之前的文章已经分析了直接把transformer应用到时间序列预测问题的不足，其中我们总结了4个不足：分别是：注意力机制的计算复杂度高，为O(N^2)，并且计算得出的权重仅有少部分有用；注意力机制仅建立单时间点位之间的关系，实际能提取到的信息非常有限；对时序或者说位

1，本文介绍MobileNetV1是一种轻量级卷积神经网络，旨在提高计算效率。它的核心是深度可分离卷积，将传统卷积分解为深度卷积和逐点卷积，从而减少计算量和参数量。网络结构包括初始卷积层、多个深度可分离卷积层、全局平均池化层和全连接层。MobileNetV1的设计使其在资源受限的设备

1.总结下这篇论文Thepapertitled"DeepPatchVisualOdometry(DPVO)"presentsanewdeeplearning-basedsystemformonocularvisualodometry(VO),whichestimatesarobot'spositionandorientationusingvideoinput.Keyhighlightsofthesystem

继续水一篇：2022废弃了xddm转而使用wddm，rdp的渲染有比较大的变化。高版本的unreal又需要2022支持，被迫走上魔改windows以提升2022rdp环境下抓屏帧数的道路。测试代码来自https://github.com/robmikh/Win32CaptureSample，只手动添加了输出fps逻辑。patchwindows后能在[60,90]

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可以用来修复依赖代码缺陷，或者按照自己需求做一点小东西做小改动可以，大改动最好还是fork仓库发包1.开发环境安装npmipatch-package--save-dev2.手动去node_module中修改（我要修改fastify的代码）3.修改完成后，为fastify生成补丁npxpatch-packagefastify4.加

在Vue3中，组件的更新通过patch函数进行处理。patch函数源码位置：core/packages/runtime-core/src/renderer.tsatmain·vuejs/core(github.com)constpatch:PatchFn=(n1,n2,container,anchor=null,parentComponent=null,parentSuspen

基本结构：微带贴片天线是由介质基片、辐射贴片和接地板构成。设计参数主要包括贴片的材料，尺寸，工作频率。（1）贴片尺寸：微带贴片天线的尺寸影响其性能，如增益、频率等。（2）材料：介电常数表示了电介质电容器电容与真空电容器电容的比率，它在宏观上表示出这种绝缘材料储存电能能力的大小

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RT是什么在标准的Linux内核中，内核不是完全可抢占的（notfullypreemptible）。虽然Linux内核支持一些程度的抢占（如在用户空间任务之间的抢占），但在内核态执行关键代码（如持有锁时），内核通常是不可抢占的。这意味着在某些情况下，特别是在处理复杂内核任务时，高优先级的任务可能不得不等

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虚拟DOM如何被渲染产生的?答：h函数h函数的使用：1.产生虚拟节点(vnode)2.h函数可以嵌套，从而得到虚拟DOM树1.产生虚拟节点import{init,classModule,propsModule,styleModule,eventListenersModule,h}from"snabbdom";//创建出patch

CLAMhttps://github.com/mahmoodlab/CLAM    CLAM（Clustering-constrainedAttentionMultipleInstanceLearning）。旨在用于数据高效的弱监督计算病理学，特别是使用切片级标签对全切片图像（WSI）进行分类，无需提取感兴趣区域 （ROI）或进行切片级别的标注。     先

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今天遇到一个问题，在使用codemirror对两条文本内容进行对比时，有同事反馈在它的电脑上会显示成：前面一半是正常显示差异内容，而后面就变成了全部是新增的。像这样：预期的对比结果是这样：我们观察用于对比的两个文本，实际上上面的文本都是去掉后面括号中的内容，对比结果不应该表现成全

Linux内核正在不断开发和改进。每天的补丁都会提交到Linux内核邮件列表（LKML）。其中一些补丁被接受并合并到主流Linux内核中，供用户使用，而其他补丁则永远无法使用。有时从LKML获取补丁是有用的，例如，如果你在内核中开发，或者只是因为你想保持在前沿。另一个原因可能是，您需要向LKML提出

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研究问题虽然transformer已经成为NLP领域的标准（BERT、GPT3、T5），但是在CV领域很有限。在CV中，自注意力要么和CNN一起用，要么替换CNN中某个组件后保持整体结构不变。本文证明了对CNN的这种依赖并不必要，在图像分类中，纯VisionTransformer直接作用于一系列图像块也可以取得不错的成果

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PDF：《PointTransformerV3:Simpler,Faster,Stronger》CODE:https://github.com/Pointcept/PointTransformerV3一、大体内容PointTransformerV3(PTv3)没有像V2那样在注意力机制方面寻求创新，而是专注于保持点云背景下准确性和效率之间的平衡，如下所示与上一代PointTransfo