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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文章目录1、WavePooling2、代码实现paper：WSiP:WaveSuperpositionInspiredPoolingforDynamicInteractions-AwareTrajectoryPredictionCode：https://github.com/Chopin0123/WSiP1、WavePooling论文先分析了目前在轨迹预测领域的一些问题，即现有的轨迹预

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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

已知空间三点的三维坐标，求这三个点所确定的空间圆的圆心坐标和半径。这是测绘领域经常会碰到的问题，今天示例关于这个空间三点求圆心程序的实现过程。1、基础理论——空间三点确定圆心已知空间三点的坐标为（x1,y1,z1），(x2,y2,z2)，(x3,y3,z3)，求这三个点所确定的空间圆的圆心坐标和

        SQL查询字符串、B4J控件的Style属性字符串等有时候会很长，不但影响代码结构的可读性，而且易出错、不方便输入和维护。我们通常会拆分为两个或多个字符串变量，输入后再连接合并使用。        B4X为我们提供了一个很好用的字符串操作对象：StringBuilder字符

自VisionTransformer出现之后，人们发现Transformer也可以应用在计算机视觉领域，并且效果还是非常不错的。但是基于Transformer的网络模型通常具有数十亿或数百亿个参数，这使得它们的模型文件非常大，不仅占用大量存储空间，而且在训练和部署过程中也需要更多的计算资源。所以在本

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本文主要介绍一种轻量化的Transformer结构，在获得高性能的同时，能够保持一定的推理速度。以延迟为目标进行优化设计。通过延迟分析重新探讨ViT及其变体的设计原则。EfficientFormerV1模型EfficientFormerV1:基于ViT的模型中使用的网络架构和具体的算子，找到端侧低效的原因

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 论文介绍这篇论文是图神经网络领域的综述性质的文章，从各个论文里面凝聚和提取了很多精炼的信息和观点，值得一读。论文是2020年成稿投出去的，有点陈旧的。 GNN的介绍在introduction里面对比了GNN和CNN，表示出CNN的关键是局部连接，共享权重，和多层的使用。其中CNN操作的是常规

要求1、可变动的：监考总人数、每人监考次数、科目、考场；2、不可变的：每场2个人监考、每人能监考≤最大次数、每人每科目只有一场；3、必须有的：生成一张表显示监考安排结果、生成一张表统计每位老师的每一科目监考情况和总数）；4、其他要求：尽量简化操作、尽量让每次使用需要的改动简

零、题记这篇博客一方面为了记录当前的知识点，另一方面PPO算法实在是太重要了，不但要从理论上理解它到底是怎样实现的，还需要从代码方面进行学习和记录，这里我就通俗的将这个知识点进行简单的记录，用来日后我自己的巩固和大家的交流学习。下面均是我自己个人见解，如有不对之处，欢迎评论

1.循环神经网络1.1什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络类型，它的主要特点是拥有循环连接，使得网络可以对序列中的每个时间步（timestep）进行处理，并将前一个时间步的信息传递到当前时间步，从而捕捉序列数据中的时序

对偶空间对于域\(F\)上线性空间\(V\)，\(V\)上的线性函数指的是映射\(f\colonV\rightarrowF\)，满足对于任意\(u,v\inV,\alpha,\beta\inF\)，\[f(\alphau+\betav)=\alphaf(u)+\betaf(v)\]\(V\)上线性函数的集合用我们熟知的记号可表示为\(\hom(V,F)\)，此时我们将其记

特征值与特征向量设\(V\)为\(F\)-向量空间，对于\(T\in\text{end}(V)\)，\(\lambda\inF\)：\(V_\lambda=\ker(\lambda\cdot\text{id}_V-T)\)称为其特征子空间，即所有\(u\)满足\(\lambdau=Tu\)构成的空间。若\(V_{\lambda}\neq\{0\}\)，则\(\lambda\)称为\(T\)

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