CAMixerSR：只有细节需要更多关注为了满足对大图像（2K-8K）超分辨率（SR）快速增长的需求，主流方法遵循两条独立的轨道：①通过内容感知路由加速现有网络；②通过令牌混合器重构设计更好的超分辨率网络。尽管直接，但它们遇到了不可避免的缺陷（例如，不灵活的路由或非歧视性处理），限制了质量-复杂性

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四边形不等式决策单调即对于dp方程\(f[i]=min/max(f[j]+w(j+1,i))\)，设\(f[i]\)从\(pre[i]\)转移，有$\forall\i>j,pre[i]\lepre[j]$写出\(pre[]\)就是大概这种效果：111111224444444446666可以观察到决策单增，那么对于有序表，可以想到利用二分或分治等\(O(logn)\)的算法来优化

Transformer在计算机视觉任务中表现出了令人鼓舞的性能，包括图像超分辨率（SR）。然而，流行的基于Transformer的SR方法通常采用具有二次计算复杂度的窗口自注意力机制，导致固定的小窗口，限制了感受野的范围。论文提出了一种将基于Transformer的SR网络转换为分层Transformer（HiT-SR）的通用策

本文主要介绍推荐系统中会话推荐经典的文章Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks，发布在2019年的AAAI上。前置知识会话推荐：基于当前基于用户当前会话（如浏览历史或点击序列）进行个性化推荐的技术，旨在为用户实时提供相关建议，尤其在缺乏长期用户信息的情况

QOJ8777题目描述你有\(P\)页的护照，你要进行\(N\)次旅游。第\(i\)次旅游需要在连续\(A_i\)页没有盖章的护照上盖章。求最坏情况下你能进行几次旅游。思路我们枚举那一次不成功的旅游，考虑最坏情况：每一次盖章都和上一次盖章的末尾中间有\(A_i-1\)个空页，这样中间的空页

#A.道路修建题意：生成树，满足最大边权减最小边权最小（n≤m≤5000）分析：排序后1~n-m-1每个边作为最小值，跑一边最小生成树就行细节：无#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#definelllonglonglln,m,dis[1000000],vis[1000000],fa[1000000];llhead[100000

数据结构对称阵压缩矩阵的对应关系太久没接触感觉自己成傻子了，next指针指向的是结点，肯定不是直接等于指针本身...这就说得通了双链表较之于单链表无非就是多了个前驱指针的指向操作，其他的基本一致但是其实链栈还挺麻烦的，不如直接定义个数组方便得多。至于队列，先进先出，设一个

STT(SpeechToText)语音转文本17.2.1. SpeechRecognitionhttps://github.com/Uberi/speech_recognition17.2.1.1. 安装 pipinstallSpeechRecognition 麦克风相关 brewinstallportaudiopipinstallpyaudio 运行下面命令授权访问麦克风

第一步:扫码枪设置1,基恩士扫码枪IP地址设置 2,扫码枪EIP设置第二步:PLC设置及编程1,EDS文件导入  2,EIP配置 3,程序VARx触发读码:BOOL;接收数据长度:UINT;接收数据:ARRAY[0..127]OFBYTE;str接收数据:STRING;TRIG0:R_TR

这个Python程序需要依赖猿编程的内置模块，所以请先下载猿编程。00x1:代码部分PythonOS是免费且开源的。使用方法：在猿编程里点击代码实验室，点击加号添加作品，然后将代码复制到作品里（代码放在文末），然后在电脑桌面上建立一个文件夹，在文件夹里创建BootLoad.txt，内容为Load创建verin

相对位置（RLOC）约束定义了逻辑元素的相对位置分配给一个集合，如H_set、HU_set或U_set。当RTL源文件中存在RLOC时，H_SET、HU_SET或U_SET属性将得到转换为合成网表中单元的只读RPM属性。RLOC属性被保留，但在合成后成为只读属性。了解更多有关使用这些属性和定义RPM的信息，请参阅Vi

题目传送门题意给出一个\(n\timesm\)的矩阵，我们可以对每一列进行循环位移，不限次数，最后求每一行的最大值之和。\(1\leqn\leq4,1\leqm\leq100\)思路注意到\(n\)的范围很小，那么我们也可以缩小\(m\)的范围。正确的方案显然是取整个矩阵的前\(n\)大值，并且将它

1.题⽬链接：733.图像渲染2.题⽬描述：3.算法思路：可以利⽤「深搜」或者「宽搜」，遍历到与该点相连的所有「像素相同的点」，然后将其修改成指定的像素即可。递归函数设计：•参数：a.原始矩阵；b.当前所在的位置；c.需要修改成的颜⾊。•函数体：a.先将该位置的颜⾊

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采集数据->采样率调整使用torchaudio进行重采样（cpu版）首先导入相关包，既然使用torch作为我们的选项，安装torch环境我就不必多说了，如果你不想用torch可以使用后文提到的另一个库1importtorch2importtorchaudio3fromtorchaudio.transformsimportResample4fromtime

其实很多用户玩单机游戏或者安装软件的时候就出现过这种问题，如果是新手第一时间会认为是软件或游戏出错了，其实并不是这样，其主要原因就是你电脑系统的该dll文件丢失了或没有安装一些系统软件平台所需要的动态链接库，这时你可以下载这个Microsoft.CognitiveServices.Speech.extens

梅尔频谱图（MelSpectrogram）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）之间有着密切的关系。MFCC可以看作是梅尔频谱图的进一步处理和特征提取。以下是两者之间关系的详细讲解：1.梅尔频谱图(MelSpectrogram)梅尔频谱图是将音频信号的频谱表示转换到梅尔频率标度上，并通过一组梅尔滤波器对频谱进行

方法：格对齐注意力网络（LAN）旨在对词-字符格结构上的密集交互进行建模，以增强字符表示。首先，应用软词典特征策略构建词-字符格结构，然后得到了字符和词序列的固定维度表示。接着，利用格对齐注意力来显示地模拟不同特征空间之间的密集交互。最后，应用条件随机场（CRF）和关系分类器来执

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最舒服的一集「CROI·R2」在相思树下I想了好久还是决定把这道题也写一下，毕竟赛事花了\(40min\)才解决。思路开比赛，看题面，很快啊，打了一个双端队列的做法，结果MLE，然后人傻了二十分钟。之后缓过神来开始推式子。我们把答案先看做操作后的第一个数，提供一个样例：\[2\,\,