PDF:RSN:RangeSparseNetforEfficient,AccurateLiDAR3DObjectDetection一、大体内容现有基于RV图像的方法在遮挡处理、精确的对象定位和尺寸估计方面往往表现不佳，RSN通过结合基于密集距离图像和网格的方法的优势，提高了3D检测的准确性和效率。RSN是一个两个阶段网络，

【摘要】引言稀疏编码（SparseCoding）是深度学习算法中的一种重要技术，它在神经网络模型中发挥着重要的作用。本文将介绍稀疏编码的基本概念、原理以及在深度学习中的应用。稀疏编码的概念稀疏编码是一种通过寻找数据的稀疏表示来描述数据的方法。在深度学习中，稀疏编码可以将输入数

Sparse稀疏检索介绍在处理大规模文本数据时，我们经常会遇到一些挑战，比如如何有效地表示和检索文档，当前主要有两个主要方法，传统的文本BM25检索，以及将文档映射到向量空间的向量检索。BM25效果是有上限的，但是文本检索在一些场景仍具备较好的鲁棒性和可解释性，因此不可或缺，那么在NN模

什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。意义︰会直接影响机器学习的效果特征工程的位置与数据处理的比较pandas:—个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具sklearn:对于特征的处理提供了强大的接

应用场景在一个大工程里包含由不同部门开发的模块时，项目的Git仓库肯定很大，造成每次Git操作相对比较耗时。因为开发人员一般只关心他们部门的模块的代码，所以完全可以排除一些他完全不需要用到的目录。这时候就可以使用Git的SparseCheckout。操作步骤1、若未拉取仓库代码时mk

安装下载https://static.rust-lang.org/rustup/dist/x86_64-pc-windows-msvc/rustup-init.exe设置Rustup镜像添加path环境变量RUSTUP_DIST_SERVER="https://rsproxy.cn"RUSTUP_UPDATE_ROOT="https://rsproxy.cn/rustup"设置crates.io镜像，修改配置~/.cargo/con

GEMM（GeneralMatrixMultiplication）-通用矩阵乘BLAS(BasicLinearAlgebraSubprograms)-基本线性代数子程序SGEMM(SingleprecisionGeneralMatrixMultiply)-单精度矩阵乘法DGEMM(DoubleprecisionGeneralMatrixMultiply)-双精度矩阵乘法CGEMM(Complexsingl

#include<bits/stdc++.h>#defineCLOSEios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0)constintN=200010,M=2*20010,mod=1e9+7;usingnamespacestd;inth[N],e[M],ne[M],dist[N],idx=0;intn,m,s;boolst[N],direct[N];voidadd(

GPT-3和GPT-2差别1. 效果上，超出GPT-2非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推few-shot，相比于GPT-2的zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用sparseattention模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后570GB），相比于GPT-2的40GB；5. 海量模型参数，最大模型为

AdaptiveSparseConvolutionalNetworkswithGlobalContextEnhancementforFasterObjectDetectiononDroneImages*Authors:[[BoweiDu]],[[YechengHuang]],[[JiaxinChen]],[[DiHuang]]初读印象comment::提出了一种新型全局上下文增强自适应稀疏卷积网络（CEAS

CSGraph代表压缩稀疏图，其重点是基于稀疏矩阵表示的快速图算法。稀疏图图只是节点的集合，节点之间具有链接，图几乎可以代表任何事物-社交网络连接，其中每个节点都是一个人，并与熟人相连；图像，其中每个节点是一个像素，并连接到相邻像素；高维分布中的点，其中每个节点都连接到其最近的邻居，并

通常情况下，我们会克隆整个Git仓库，但有时候我们只需要其中某一个目录或文件，这时候只克隆子目录会更加方便。这个需求好像不是经常用到，搜索结果也是五花八门，有些完全达不到要求，正好用这个机会测试一下最近大火的AI看看是否足够智能。国外ChatGPT3.5（找一个可以访问的就好，ChatGPT4没找

按照官网步骤安装完torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster和torch-spline-conv等依赖项，也成功安装了torch_geometric，但在导入的时候还是报错： 原因是没有C++环境，在该网址中https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/下载并安装C/C++DLL动态链接库，即可

论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformerTransformer模型通常使用标准的QKV三件套进行计算，但是部分来自K的token与来自Q的token并不相关，如果仍然对这些token进行特征聚合计算会影响图像修复的性能。

快速解决torch_sparse、torch_scatter安装并正确使用的问题我们如果直接进行pipinstall后，会因为pip的机制自动下载最新版本的其他依赖，例如torch等cuda版本。所以我们需要找到对应自己电脑的cuda版本的模块whl，进行离线安装。找到对应版本打开https://pytorch-geometric.com/wh

DETR是一个简洁的pipeline，但有一部分操作还是Dense的DETR提出了一套不同于DensePrediction的pipeline，将检测视为一个SetPrediction问题，成功去掉了AnchorGeneration和NMS但是在Decoder中，ObjectQuery和FeatureMap上每一个点要算一次CrossAttention，这个计算过程同样是Dense的。

引言RMQ算法(RangeMinimum/MaximumQuery)是静态区间极值查询的高效算法，在各种算法竞赛中常常出现，虽然不会单独拿出来做一个题，但是经常作为题的一部分。依据所需实现的不同性能可以有多种写法,这里主要讲基于线段树和稀疏表(SparseTable)的两种方法。线段树实现RMQ线段树是维护

参考资料：https://stackoverflow.com/questions/600079/how-do-i-clone-a-subdirectory-only-of-a-git-repository有的时候自己的git仓库写的太臃肿，自己都看的心烦，但是又改不动。此时如何操作，能实现只gitclone很大仓库的一部分，或者说git只监控一部分文件？mkdi

一直以来rust的crates构建速度都比较慢，因为rust把crates库的索引保存到了GitHub上面(https://github.com/rust-lang/crates.io-index)。而国内访问GitHub速度比较慢，其次是下载crates依赖时，是要完全同步这个仓库才能执行下一步的。即使你只需要下载一个库，也要先同步整个GitHub re

[source.crates-io]#Tousesparseindex,change'rsproxy'to'rsproxy-sparse'replace-with='rsproxy-sparse'[source.rsproxy]registry="https://rsproxy.cn/crates.io-index"[source.rsproxy-sparse]registry=&qu

原文：【SciPy】Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结在数据科学和深度学习等领域常会采用矩阵格式来存储数据，但当矩阵较为庞大且非零元素较少时，运算效率和存储有效率并不高。所以，通常我们采用Sparse稀疏矩阵的方式来存储矩阵，提高存储和运算效率。下面将对SciPy中七种常见的存储方式（COO/

原链接：邻接矩阵转稀疏矩阵邻接矩阵转稀疏矩阵Example：importscipy.sparseasspimportnumpyasnpimporttorchadj_matrix=torch.randint(0,2,(4,4))print(ad

矩阵的存储方式完全存储方式：将矩阵的全部元素按列存储。稀疏存储方式：只存储矩阵的非零元素的值及其位置，即行号和列号。注意，采用稀疏存储方式时，矩阵元素的存储顺序并没有

目录一、DCN简介二、DCN网络实现一、DCN简介之前已写过一篇文章介绍过DCN网络，感兴趣的小伙伴可以参考一下：推荐系统（五）DCN学习笔记二、DCN网络实现Criteo数据集下载，可

步骤备忘：1，增加子模块，这里会把所有的内容clone下来，在5步的时候，会清除掉不需要的文件。 gitsubmoduleadd  [email protected]/asdfasdfasdfasdfasdfasdfasdf.git