【合集】Transformer 在目标检测领域的应用（持续更新 ing）

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考嵌入式Jerry Python AI 人工智能深度学习
第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人（隐藏层）：每个工
使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇 DASA13 pytorch transformer 神经网络
1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术秋声studio 口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说，归一化有以下几个关键作用：提高训练稳定性：在神经网
深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践古月居GYH 深度学习人工智能
一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 weixin_45963617 深度学习系列
一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。毫无疑问，更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
初始OpenCV 指尖下的技术 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库，它为开发人员提供了丰富的工具和算法，可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展，OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力 Hardess-god WRF 人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力，并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能
CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读 Laughing-q 论文阅读深度学习人工智能目标检测实例分割 transformer
CBNetV2:ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在SwinTransformer上的模型适用性消融实验paper：https://arxi
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测计算机C9硕士_算法工程师人工智能 YOLO 目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序（可选）以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测，AI-TOD数据集aitod，训练集11214张，测试集集14018，验证集
Springboot使用itext及documents4j操作pdf（word转pdf、pdf加水印（文字或图片，可指定位置）、pdf加密（打开密码，编辑密码））爱编程的小飞哥 SpringBoot java itext
pom.xml引入com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-word1.0.3com.itextpdfitextpdf5.5.11com.itextpdfitext-asian5.2.0创建PDF操作工具类PdfUtilspackagecom.ruoyi.common.u
Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具几道之旅人工智能智能体及数字员工 ocr 人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格
基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
anythingLLM 使用教程惟贤箬溪穷玩Ai AIGC 人工智能
一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践百度_开发者中心人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
大模型推理框架：从理论到实践的全面解析百度_开发者中心人工智能大模型自然语言处理
在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混一个处女座的程序猿 NLP/LLMs CaseCode transformer minimind 预训练
LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
Yolo系列之Yolo的基本理解是十一月末 YOLO python 开发语言 yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径 A达峰绮人工智能
（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互）、计算机视觉（图像视频处理）、数据分析（预测建模）、自动化控制（流程优化）。建议新手首先掌握语言类工具的基础操作，逐步扩展到其他领域。工具操作逻辑通用AI工具通常包含三大核心功能模块：输入界面
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法计算机视觉深度学习神经网络
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大语言模型学习路线：从入门到实战大模型官方资料语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch 人工智能 ResNet 残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯深度学习目标检测 pytorch AlexNet 人工智能
文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战 LuckyAnJo LLM相关 llama python 自然语言处理人工智能
内容参考至博客与Bin_Nong1.环境搭建主要依赖的库(我的版本)：torch==2.5.1unsloth==2025.2.15trl==0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据，格式与内容如下:"Question"
搜广推校招面经五十四 Y1nhl 搜广推面经搜索算法 python 推荐算法机器学习人工智能
美团推荐算法一、手撕Transformer的位置编码1.1.位置编码的作用Transformer模型没有显式的序列信息（如RNN的循环结构），因此需要通过位置编码（PositionalEncoding）为输入序列中的每个位置添加位置信息。位置编码的作用是：提供序列位置信息：帮助模型理解输入序列中元素的顺序。保持唯一性和连续性：确保每个位置的位置编码是唯一的，且相邻位置的位置编码是连续的。1.2.位
【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）秋冬无暖阳° 搜广推等—算法面经面试职场和发展
【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）1.自我介绍2.实习经历问答3.八股之类的问题4.编程题5.反问6.可以1.自我介绍。。。。。。2.实习经历问答挑最熟的一个跟他讲就好了。一定要熟~3.八股之类的问题极大似然估计和贝叶斯估计，区别与联系建议参考这个链接transformer为什么要使用多头关键点在于集成，使语义更加完善圆上随机去三个点，三个
一步到位！7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战人肉推土机人工智能 python
本文在掘金同步发布：文章地址更多优质文章，请关注本人掘金账号：人肉推土机的掘金账号随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何高效部署和推理模型成为开发者关注的核心问题。本文深入解析主流模型部署框架（Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang、DeepSpeed），结合其技术原理、优缺点及适用场景，并提供DeepSeekR1:7B的详细部署实
计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？美狐美颜sdk 美颜SDK 美颜API 直播美颜SDK 计算机视觉深度学习直播美颜SDK 美颜sdk 第三方美颜sdk 美颜api
时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
深度学习模型性能全景评估与优化指南 niuTaylor 深度学习人工智能
深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
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车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）是一项计算机视觉技术，用于自动识别车辆的车牌号码。在实际应用中，车牌识别技术被广泛用于停车场管理、交通监控和安防系统等领域。实现车牌识别系统的关键步骤包括图像预处理、车牌检测、字符分割、字符识别等。C#中可以通过结合OpenCV、EmguCV、TesseractOCR等工具来实现车牌识别系统。一、所需工具和库EmguCV：这是一个封
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 e200702084 spring bean 配置管理 IOC Office
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MongoDB常用操作命令 geeksun mongodb
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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
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　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
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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)