Super

llama源码学习·model.py[1]RMSNorm归一化

一、model.py中的RMSNorm源码classRMSNorm(torch.nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float=1e-6):super().

小杜不吃糖·2025-03-15 18:37

IKM 测试题 - Java SE 8 评估测试题目

关于JavaSE中this()和super()关键字的使用问题：以下哪些陈述正确描述了JavaSE中this()和super()关键字的使用？

843294669·2025-03-15 18:37

ARM SVC指令

在ARM汇编中，SVC（SupervisorCall）指令用于从用户模式切换到特权模式（如Supervisor模式），以便执行操作系统内核提供的服务。它通常用于系统调用。

小米人er·2025-03-15 18:33

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习

cccc来财·2025-03-15 17:26

设计一个基于flask的高并发高可用的查询ip的http服务

gunicorn使用supervisor进行管理。

职场亮哥·2025-03-15 11:11

简单的网页链接爬虫

fromurllib.requestimporturlopenfromurllib.parseimporturljoinfromhtml.parserimportHTMLParser#自定义HTML解析器classLinkParser(HTMLParser):def__init__(self,base_url):super

笑颜218·2025-03-15 07:34

spring event发布及监听实例

publicclassDemoEventextendsApplicationEvent{privateStringmessage;publicDemoEvent(Objectsource,Stringmessage){super

weixin_33924220·2025-03-14 16:21

LLM：RMSNorm

importtorchimporttorch.nnasnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float):super(LayerNorm

微风❤水墨·2025-03-14 12:23

使用线程池ThreadPoolExecutor调用Callable并接收返回值（用Future接收）

/**MyCallableA实现Callable接口**/packagecom.product.supermiketho.threaddemo;importjava.util.concurrent.Callable

supermiketho·2025-03-13 20:28

在hadoop上运行python_hadoop上运行python程序

localhost:/usr/local/hadoop/hadoop-0.19.2]#bin/hadoopfs-ls/user/root/test-inFound5items-rw-r--r--1rootsupergroup1012010

廷哥带你小路超车·2025-03-13 12:58

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别）.Thisrestrictedformofsupervision

Bosenya12·2025-03-13 01:02

基于pytorch的神经病网络搭建学习

自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super

停走的风·2025-03-12 21:11

电力行业中的SCADA系统（Supervisory Control and Data Acquisition，监控与数据采集系统）

在电力行业中，SCADA系统（SupervisoryControlandDataAcquisition，监控与数据采集系统）是核心的自动化控制系统，用于实时监测、控制和优化电力系统的运行。

小赖同学啊·2025-03-12 21:05

django allauth 自定义登录界面

xxxxxxxx#HowtouseGoogleLogin.1.createsuperuser.(m

waterHBO·2025-03-12 13:19

Win7 火狐浏览器 Mozilla Firefox 115.7.0esr下载地址（及Chrome、Supermium浏览器）

2、Supermium浏览器。它是一款专门为老旧操作系统而优化的浏览器，使用了最新版本Chromiu

catoop·2025-03-12 12:11

运维：Centos8安装supervisor守护Nginx进程笔记

目录supervisor介绍1.1简介1.2工作原理1.3运行环境1.4supervisor组成2、安装配置步骤2.1执行安装命令2.2回车继续2.3启动supervisor服务2.4查看配置文件，并修改配置文件

IT技术分享社区·2025-03-12 08:44

人工智能机器学习算法分类全解析

目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning

power-辰南·2025-03-12 07:08

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture

平奇群Derek·2025-03-11 23:21

第一行代码（第三版）kotlin-android-extensions报错处理

{super.onCreate(savedInstanceState)setContentView(R.layout.activity_main)valmBt_1:Button=findViewById

代码随想笔记·2025-03-10 14:11

PSPNet在图像超分辨率中的应用

PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

android多个usb摄像头,Android中多USB摄像头解决方案——UVCCamera源码分析（四）

我们直接来看代码：@OverridepublicvoidcaptureStill(finalStringpath,OnCaptureListenerlistener){super.captureStill

桔子毛·2025-03-09 10:30

LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维，大模型排行榜多种)，两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super

LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】)，大模型排行榜多种)，两类基准——通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/ChatbotArena】、多任务【Sup

一个处女座的程序猿·2025-03-08 19:54

鸿蒙文件传输三方库上线开源鸿蒙社区十行代码实现大文件高速传输

近日，华为在OpenHarmony社区上线了“super_fast_file_trans”文件传输三方库（以下简称“SFFT”）。

·2025-03-08 19:43

Python 面向对象：核心概念与实战应用

私有属性和方法（二）访问私有属性和方法三、继承（一）单继承（二）多继承（三）方法重写四、多态（一）多态的实现五、特殊方法（一）__init__方法（二）__str__方法（三）__repr__方法六、super

Z.向前·2025-03-06 22:18

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

Docker部署CRMEB开源版本实战

Linux/WindowsWEB服务Nginx/Apache/IISPHP版本PHP7.1~7.4数据库MySQL5.7~8.0（引擎：InnoDB）缓存Redis（可选，不安装则使用文件缓存）管理器Supervisor

HOOLOO·2025-03-06 13:27

python的new方法

returnsuper(Person,cls).__new__(cls,name,age)def__init__(self,name,age):print'__init__ca

AI专题精讲·2025-03-06 07:14

JavaOOP02——继承、重载与重写

目录一、继承的概念及其重要性二、继承关键字使用三、访问修饰符的作用及应用四、Object类的重要性及其方法五、this与super的理解六、方法重载与重写的区别一、继承的概念及其重要性在我们的日常生活中

搬码红绿灯·2025-03-05 21:15

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

new和init使用区别

一般用super().__new__(cls)调用父类的__

AI专题精讲·2025-03-05 09:33

Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率

简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 07:49

DeepSeek到TinyLSTM的知识蒸馏

学生模型）：单层双向LSTM，隐藏单元128，全连接输出层表示空间对齐：classAdapter(nn.Module):def__init__(self,in_dim=768,out_dim=128):super

猴的哥儿·2025-03-04 21:29

Python中的html.parser

classWebPageParser(html.parser.HTMLParser):def__init__(self,strict=False):super().

wangyangkobe·2025-03-04 17:29

报错The default superclass, “jakarta.servlet.http.HttpServlet“（已经配置好tomcat）

报错报错DescriptionResourcePathLocationTypeThedefaultsuperclass,“jakarta.servlet.http.HttpServlet”,accordingtotheproject

m0_74824170·2025-03-04 13:56

深入解析Java泛型上下界：extends与super的精妙应用

泛型上下界：学习extends和super的使用泛型编程是一种强大的编程范式，它在编译时提供了类型安全，同时在运行时保持了类型的灵活性。

多多的编程笔记·2025-03-04 07:40

ITE Super IO入门篇

接触BIOS以来算起来已经有四年了，想着将自己所学的知识记录起来，这样也方便他人学习。这是我的第一篇博客，从SIO开始吧！简介SIO应用在台式机比较多，主要用来做电源管理，如上电时序控制；外围接口扩充，如串口、并口；还有温度、电压监控、智能风扇等。SIO是一个半可定制化的芯片，怎么说是半可定制化呢？比如上电时序，这一部分就是固化好的，而可定制化部分则是逻辑设备（LogicDevice）部分。接入电

YOYO--小天·2025-03-03 14:32

Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计

青铜锁00·2025-03-03 03:30

Angular Superresolution of Real Aperture Radar Using Online Detect-Before-Reconstruct Framework 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义

青铜锁00·2025-03-03 03:30

ECCV2024｜底层视觉(超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码）【持续更新】

Kobaayyy·2025-03-03 02:55

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning

机器学习之心·2025-03-02 13:35

Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读

AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2

青铜锁00·2025-03-01 16:27

A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读

目录1.研究背景与问题2.方法创新3.关键优势4.实验验证5.与传统方法对比6.结论与意义1.研究背景与问题核心挑战：实孔径雷达受限于天线孔径尺寸，导致角分辨率不足，影响海面目标（如船舶）的精细化探测。传统方法局限性：谱估计方法（如MUSIC、IAA）：依赖多快拍数据，机械扫描雷达难以满足。正则化方法（如TSVD、l1/l2约束）：假设噪声服从高斯分布，未考虑海杂波的非高斯特性（如Rayleigh

青铜锁00·2025-03-01 15:27

super的使用

关于Super（）的用法1.Super()只能用在子类的构造方法中使用，在其它地方使用存在编译错误。2.super（）构造的父类只有在子类中有效，离开子类无法使用。

一天八小时·2025-03-01 11:57

Java基础——8.5 super关键字

8.5super关键字super代表父类的引用，用于访问父类的属性、方法、构造器。

kongbai_mumu·2025-03-01 09:39

Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现）

一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding

lczdyx·2025-03-01 04:26

关于Python的Object继承

__se=super(x,cls).__new__(cls)returncls.

weixin_34121304·2025-03-01 00:31

PyQt中QObject对象中父子关系

Author:WuXiaofeng#Data:2022/6/279:07fromPyQt5.Qtimport*importsysclassWindow(QWidget):def__init__(self):super

python_xiaofeng·2025-02-28 23:59

Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现（pytorch实现）

EncoderLayer-类结构定义参考：项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super

lczdyx·2025-02-28 22:46

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法

资源存储库·2025-02-27 22:08

NVIDIA JetPack 6.2 引入超级模式

NVIDIAJetPack6.2为NVIDIAJetsonOrinNano和JetsonOrinNX模块引入超级模式借助SuperModes，JetsonOrinNX系列可将AITOPS提升高达70%。

雨田嘟嘟·2025-02-27 02:27

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