ChatGLM背景主流的预训练框架主要有三种：1、AutoRegressive自回归模型（AR模型）：代表GPT。本质上是一个Left-to-Right的语言模型。通常用于生成式任务，在长文本生成方面取得了巨大的成功。当扩展到十亿级别参数时，变现出了少样本学习能力。缺点是单向注意力机制，在NLU任务中，无法

IntroductionTransformer是一种广泛应用与自然语言处理的神经网络架构，它基于自注意力机制，允许模型在做出预测时为句子中的不同单词赋予不同的重要性。它非常擅长处理序列任务，并且具有并行计算的优势，因此在大规模数据集上训练时非常高效。序列任务是任何将输入序列进行变换得到输

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想使用xarm搭建一个通过视觉(yolo)进行抓取的系统.(仅供参考,自己复盘用,初学者)1,先使用xarm_ros(github)搭建自己想要的环境.准备使用xarm_gazebo中的xarm6_beside_table.launch文件(但是world选择xarm_camera_scene.aorld).我希望在xarm末端处有一个D435i摄像机.同时,在桌

前言最近在学习Unet等家族做肝脏肿瘤分割，肝脏肿瘤公开数据集有出名的（全球人都在研究的）LITS数据集，从网上下载下来的时候，格式是nii文件。因为我是学习的2D模型训练，所以我需要对nii格式文件进行切片，经过研究学习网上几份代码，发现其中还有有点讲究的，所以想写篇文章分享介绍一

先介绍一下换脸的简单步骤1、提取两张图片的脸部特征点2、为两张图片创建mask3、进行映射变换使得人脸对齐4、使用opencv的泊松融合将两张图片合成我们直接上代码1.导入代码包importmediapipeasmpfrommediapipe.tasksimportpythonfrommediapipe.tasks.pythoni

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers）机器阅读理解领域从名字很好理解，主要使用的方法是Transformer的方法。。进行机器翻译等操作省流：BERT用于文本识别，机器阅读理解。。跟GPT类似（1）词嵌入Embedding词嵌入又有三个部分组成：TokenEmbeddingSegment

AI带货主播作为新兴的直播形式，正在逐步改变我们的购物体验，借助先进的人工智能技术，带货主播可以在虚拟环境中进行直播，背景可以实时替换，场景也可以灵活变换。这不仅增强了直播的趣味性，也大大提升了观众的沉浸感，接下来，本文将分享一些关于AI带货主播背景替换与虚拟场景融合的源代

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求

meta在2023.4.5又发了imagesematicsegmentation的文章，名字就叫SegmentAnything；学术圈有个潜规则：title越简单，事情越大，比如7年前的那篇attentionisallyouneed，直接提升了nlp的层次！这次的SegmentAnything同样也很简单，这次又有哪些breakthroughinnovation？1、（1）论文

一、介绍今天是这个系列《C++之Opencv入门到提高》得第三篇文章。今天这篇文章也不难，主要介绍如何使用Opencv对图像进行掩膜处理，提高图像的对比度。在这个过程中，我们可以学到如何获取图像指针、如何处理像素值越界等问题。我们一步一个脚印的走，收获就会越来越多。虽然

1、使用taskset指令1）获取进程pid[root@CENTOS57eq]#psaux|grepledroot92400.00.06324376pts/0S07:400:00./ledThreadroot92420.00.0112660968pts/0S+07:400:00grep--color=autoled2）查看进程当前运行在哪个cpu

1、自动驾驶、机器人、电商、监控等行业都涉及到image的sematicsegmentation，传统的方式：per-pixelclassification，每个像素点都要分类；如果进一步做 instance-levelsegmentation，可能还要改networkarchiture后重新训练，很麻烦。FAIR在2021年10月份的时候发表了论文：Per-PixelC

        Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，由谷歌在2017年提出，最初应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer摒弃了序列依赖的结构，依靠自注意力机制全局建模输入序列中的依赖关系，极大提升了并行计算效率和捕捉长程依赖的能力

今天学习Detections和Segmentation底下的DoubleDetectionFilter和一些列方法工具Utils一、DoubleDetectionFilter（官方文档下归的类）OverlapFilter类介绍：OverlapFilter类是一个枚举类，枚举过滤重叠的策略，主要处理一些检测框或检测膜重叠的问题属性：NONE：不根据重叠

语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n元语言模型（n-gramLanguageModels）、神经语言模型（NeuralLanguageModels，NLM）以及预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels，PLM）等不同角度开展了系列工

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diffusers源码解析（二十六）.\diffusers\pipelines\deepfloyd_if\pipeline_if_inpainting_superresolution.py#导入html模块，用于处理HTML文本importhtml#导入inspect模块，用于获取对象的信息importinspect#导入re模块，用于正则表达式匹配importre#导入urllib.

一、颜色空间转换importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('lena.jpg')#转换成灰度图img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('gray',img_gray)cv2.waitKey(0)颜色转换其实是数学运算，如灰度化最常用的是：gray

目录一、命令概述二、命令格式2.1.一般格式2.2.格式示例2.3.发送命令三、命令参数详解3.1. LE_Event_Mask3.2.常见事件掩码3.3.使用注意事项四、命令返回参数说明4.1.返回事件：HCI_Command_Complete4.2.返回事件参数五、命令的执行流程5.1.命令发送（主机

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题目：思路：在已有的数组中寻找符合条件，也就是没有重复数字的子数组，以掩码的对应位的形式来表示当前子数组元素的存在，之后双重循环生成所有子数组，内层循环中，判断当前元素是否存在掩码中，存在则推出，不存在则加入掩码并标记。用另一个循环来更新sum数组，使得每个掩码的值能反映其对应

下面将会自定义训练目标检测数据集注意：没有特殊说明，路径均是以项目根目录为准官方数据集首先下载权重文件并将放到ultralytics项目根目录之后测试预训练模型的效果，在根目录执行如下命令yolopredictmodel=yolov8n.ptsource=ultralytics/assets/bus.jpg之后我们

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