【合集】Transformer 在目标检测领域的应用（持续更新 ing）

线性代数导引：张量与张量空间 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础，为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量，作为一种高维数组的表示形式，成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发，深入探讨张量与张量空间的概念，并阐述其在深度学习和机器学习中的重
探秘 DeepSeek R1 模型：跨越多领域的科技奇迹，引领智能应用新浪潮羑悻的小杀马特. AI学习科技 deepseek AI大模型
DeepSeekR1模型功能强大，应用广泛。在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例，助你深入了解它。目录编辑一、本篇背景：二、DeepSeekR1模型概述：2.1模型特点：2.2技术原理：三、自然语言处理领域的应用：3.1文本分类：3.1.1应用场景：3.1.2代码演示：3.2情感分析：3.2.1应用场景：3.2.2代码演示：3.3机
每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块每天五分钟玩转人工智能深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 网络人工智能机器学习 Inception
本文重点前面我们学习了VGG，从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构，在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方，他就是Inception块，
使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率人工智能研究所人工智能之计算机视觉 opencv 深度学习视频超分辨率图片超分辨率
图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR：EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio
OpenCV 简介奇点创客 OpenCV
OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary，开源计算机视觉库：http://opencv.org）是一个开放源代码库，其中包含数百种计算机视觉算法。本文档介绍所谓的OpenCV2.xAPI，与基于C的OpenCV1.xAPI相比，该API本质上是一套C++API（自OpenCV2.4发行以来，不推荐再使用CAPI，并且不使用“C”编译器进行测试）。OpenCV具有
Pytorch实现mnist手写数字识别 Zn要学习 python
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
《DeepSeek训练算法：开启高效学习的新大门》人工智能深度学习
在人工智能的浪潮中，大语言模型的发展日新月异。DeepSeek作为其中的佼佼者，凭借其独特的训练算法和高效的学习能力，吸引了众多目光。今天，就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处，以及它是如何保证模型实现高效学习的。一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石，但并非简单沿用，而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制，这让模型在处理序列数
本地部署DeepSeek模型技术指南 Evaporator Core apache Doris 人工智能 deepseek
DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能，许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。本文将详细介绍如何在本地环境中部署DeepSeek模型，包括环境准备、模型下载、配置、优化以及代码实现等内容。通过本文的指导，您将能够在本地成功部署并运行DeepSeek模型。1.环境准备在部署DeepSeek模型之前，
DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程 herosunly DeepSeek从入门到精通 deepseek 大模型人工智能实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因微学AI 架构 LLM deepseek
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因，DeepSeek推理模型凭借其创新的混合专家（MoE）架构和优化的Transformer架构，融合稀疏注意力机制，实现了高效的计算资源分配与显著降低的推理成本。在训练过程中，DeepSeek广泛应用蒸馏技术，通过生成高质量数据和将大型模型的推理能力迁移至小型模型，大幅提升训练效率与模型性能。Deep
计算机视觉如何快速入门? Frunze软件开发日常问题回答开发语言计算机视觉工业异常检测论文
目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉（ComputerVision）是一个复杂且广泛的领域，尤其是工业异常检测这种特定方向，需要结合理论知识和实践技能。以下是一些具体的、可操作的建议，也是个人实际路径的一个总结，希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
书籍-《掌握Transformer：从BERT到大模型和Stable Diffusion（第二版）》
书籍：MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion，2ndEdition作者：SavaşYıldırım，MeysamAsgari-Chenaghlu出版：PacktPublishing编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《掌握Transformer：从BERT到大模型
[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪 FL1623863129 深度学习 c#YOLO 目标检测
【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll，TensorRtExtern源码地址：TensorRT-CSharp-API/src/T
transformer概述沉墨的夜 transformer 深度学习人工智能
Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。自2017年由Vaswani等人提出以来，Transformer经历了多次优化和扩展，成为深度学习领域的基石。以下是Transformer架构的演进历程、作用和意义、架构详情以及未来发展趋势的详细阐述。Transformer架构的演进历程(1)Transformer的起源（2017年
Python中LLM的稀疏Transformer架构：Longformer与BigBird 二进制独立开发非纯粹GenAI GenAI与Python python transformer 架构开发语言分布式人工智能自然语言处理
文章目录1.Transformer架构的挑战2.稀疏Transformer架构的提出2.1Longformer2.1.1局部注意力2.1.2全局注意力2.1.3实现2.2BigBird2.2.1随机注意力2.2.2局部注意力2.2.3全局注意力2.2.4实现3.稀疏Transformer架构的优势4.稀疏Transformer架构的挑战5.未来发展方向5.1更高效的稀疏注意力机制5.2自适应稀疏注
Pytorch官方文档英语翻译 yanzhiwen2 深度学习Pyrotch pytorch 机器学习 python 人工智能深度学习
深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes任意形状1.7explodinggradients梯度爆炸1.8converge收敛1.9approximate近似1.10arg参数1.11argument参数1.12con
YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进金外飞176 技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉
YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一。本文将详细回顾YOLO系列从v1到v11的版本迭代过程，分析每个版本的技术改进、性能提升以及应用场景。1.YOLOv1：开创性的单阶段检测算法YOLOv1是目标检测领域的一个重要里程碑，
AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破人工智能
AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解，其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特
PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别一位小说男主人工智能入门深度学习
用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p
推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》天飓学习感悟学习图像处理 python
《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南，是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中，作者主要介绍了如何用Python图像处理库（如PIL、python-opencv、Scipy等），机器学习库（scikit-learn）和深
RK3588+昇腾AI｜40TOPS算力AI盒子设计方案 ARM+FPGA+AI工业主板定制专家 AI盒子瑞芯微人工智能
综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础，AI赋能千行百业，依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑，实时分析烟火，入侵等事件，同时结合云上预警业务平台，实现事件发现、预警、处置全流程闭环。设计架构系统架构视频智能识别系统自下而上分为“感知层、网络层、支撑层、应用层”四层，系统逻辑架构如下图所示：感知层对接前端感知设备，如视频监控、NVR、和其他物联感知设备，对重要通道和场所
计算机视觉中图像的基础认知全栈你个大西瓜人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性 RGB 三通道彩色单通道灰度图像 OpenCV Matplotlib
第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
【深度学习基础】什么是注意力机制我的青春不太冷深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中，注意力机制（AttentionMechanism）的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷，更通过动态聚焦关键信息的能力，重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）人工智能_SYBH 深度学习 YOLO 人工智能目标检测 python
引言：在现代制造业中，电子元件和PCB（印刷电路板）是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文
【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略 X_taiyang18 人工智能
【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强数行天下人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM 深入浅出AI 自然语言处理NLP 大模型 LLM 人工智能 transformer chatgpt
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较 spjich java httpclient
网上利用java发送http请求的代码很多，一搜一大把，有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection，有的用httpclient，而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。 httpclient又可分为 httpclient3.x httpclient4.x到httpclient4.3以下 httpclient4.3
Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验 Axiba .net
概述：Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了！新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件，还有其他一些控件功能升级，精彩不容错过，让我们一起来看看吧！ syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商，该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
[宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度 comsci 背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢? 如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢? &nbs
lvs-server 男人50 server
#!/bin/bash # # LVS script for VS/DR # #./etc/rc.d/init.d/functions # VIP=10.10.6.252 RIP1=10.10.6.101 RIP2=10.10.6.13 PORT=80 case $1 in start) /sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
java的WebCollector爬虫框架 oloz 爬虫
WebCollector主页： https://github.com/CrawlScript/WebCollector 下载：webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。接下来看demo package org.spider.myspider; import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
jQuery append 与 after 的区别小猪猪08
1、after函数定义和用法： after() 方法在被选元素后插入指定的内容。语法： $(selector).after(content) 实例： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
mysql知识充电香水浓 mysql
索引索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎
我的架构经验系列文章索引 agevs 架构
下面是一些个人架构上的总结，本来想只在公司内部进行共享的，因此内容写的口语化一点，也没什么图示，所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全，希望抛砖引玉，大家互相讨论。要注意，我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台，因此也不一定是适用所有的语言和平台的。（内容是前几天写的，现附上索引）前端架构 http://www.
Android so lib库远程http下载和动态注册 aijuans andorid
一、背景在开发Android应用程序的实现，有时候需要引入第三方so lib库，但第三方so库比较大，例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验，发现通过远程下载so文件，然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。二、主要
linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法 baalwolf option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误： svnserve.conf:12: Option expected 为什么会出现这个错误呢，就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时，无法识别有前置空格的配置文件，如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
MongoDB的连接池和连接管理 BigCat2013 mongodb
在关系型数据库中，我们总是需要关闭使用的数据库连接，不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制，如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧，mongoDB中当我们new一个Mongo的时候，会发现它也
AngularJS使用Socket.IO bijian1013 JavaScript AngularJS Socket.IO
目前，web应用普遍被要求是实时web应用，即服务端的数据更新之后，应用能立即更新。以前使用的技术（例如polling）存在一些局限性，而且有时我们需要在客户端打开一个socket，然后进行通信。 Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库，它可以帮你实
[Maven学习笔记四]Maven依赖特性 bit1129 maven
三个模块为了说明问题，以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块，模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和user-service 依赖作用范围 Maven的dependency定义
【Akka一】Akka入门 bit1129 akka
什么是Akka Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
zabbix_api之perl语言写法 ronin47 zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java－－http://bossr.iteye.com/blog/2195679，这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl use 5.010 ; use strict ; use warnings ; use JSON :: RPC :: Client ; use
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ brotherlamp linux运维工程师 linux运维工程师教程 linux运维工程师视频 linux运维工程师资料 linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ ----------------------------------------------------- 兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1 链接：http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码：bl65 兄弟连Lin
bitmap求哈密顿距离-给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y( bylijinnan java
import java.util.Random; /** * 题目： * 给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5)， * 使得他们的哈密顿距离（d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|）最大
map的三种遍历方法 chicony map
package com.test; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class TestMap { public static v
Linux安装mysql的一些坑 chenchao051 linux
1、mysql不建议在root用户下运行 2、出现服务启动不了，111错误，注意要用chown来赋予权限，我在root用户下装的mysql，我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf) chown -R cc /etc/init.d/mysql
Sublime Text 3 配置 daizj 配置 Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项：no_bold不显示粗体字，no_italic不显示斜体字，no_antialias和
MySQL server has gone away 问题的解决方法 dcj3sjt126com SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法，需要的朋友可以参考下。应用程序（比如PHP）长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL，但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如，图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。今天遇到类似的情景，MySQL只是冷冷的说：MySQL server h
javascript/dom:固定居中效果 dcj3sjt126com JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 e200702084 spring bean 配置管理 IOC Office
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 developerWorks 文档选项将打印机的版面设置成横向打印模式打印本页将此页作为电子邮件发送将此页作为电子邮件发送级别：初级陈雄华 ([email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司 2008 年 2 月 28 日 &nb
MongoDB常用操作命令 geeksun mongodb
1. 基本操作 db.AddUser(username,password) 添加用户 db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证 db.cloneDataBase(fromhost)
php写守护进程（Daemon） hongtoushizi PHP
转载自： http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655 守护进程（Daemon）是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。 1、基本概念 &nbs
spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题 jonsvien DAO spring bean mybatis prototype
今天在公司测试功能时发现一问题：先进行代码说明： 1，controller配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型） @resource/@autowired service对象都可以（两种注解都可以）。 2，service 配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）
对象关系行为模式之标识映射 home198979 PHP 架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构一、概念 identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象，确保每个对象只加载一次，当要访问对象的时候，通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射，Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。二、为什么要使用标识映射？在数据源架构模式之数据映射器中 //c
Linux下hosts文件详解 pda158 linux
　1、主机名：　　无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。　　公网：IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。　　局域网：每台机器都有一个主机名，用于主机与主机之间的便于区分，就可以为每台机器设置主机
nginx配置文件粗解 spjich java nginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
数学函数 w54653520 java
public class S { // 传入两个整数，进行比较，返回两个数中的最大值的方法。 public int get( int num1, int nu

【合集】Transformer 在目标检测领域的应用（持续更新 ing）

文章目录

Transformer 在目标检测领域的应用

1. DETR

2. DeformableDETR

3. AnchorDETR

4. DN-DETR

5. DAB-DETR

6. H-DETR

你可能感兴趣的:(计算机视觉,目标检测,transformer,深度学习)