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【LeetCode】每日一题——686. 重复叠加字符串匹配

目录题目：思路：代码：代码解读参考链接：题目：686.重复叠加字符串匹配思路：刚刚好字符覆盖，或者差一个a字符代码：classSolution:defrepeatedStringMatch(self,a

heart_6662·2023-10-26 14:10

文生视频领域SOTA工作 Show-1：论文和代码解读

DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：最近的text-to-video的论文Show-1在MSR-VTT测评数据集上取得了FVD和CLIPSIM指标上的第一名，FID指标上的第二名。采用混合模型的方法，结合了基于像素的VDM和基于潜在空间的VDM进行文本到视频的生成，不仅能取得很高的生成指标，还能大大降低推理资源消耗。这篇博客详细解读一下这篇论文和代码。目录贡献概述方法详解

沉迷单车的追风少年·2023-10-26 08:30

代码解读- scanpy.pp.normalize_total

作者：童蒙编辑：angelicascanpy代码解读来啦~单细胞分析第一步是对数据进行标准化，标准化的方法有很多，下面给大家解读一下scanpy的一个：函数为：scanpy.pp.normalize_total

生信阿拉丁·2023-10-25 17:00

大模型的实践应用4-ChatGLM-6b大模型的结构与核心代码解读，最全的ChatGLM模型架构介绍与源码解读

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用4-ChatGLM大模型的结构与核心代码解读，最全的ChatGLM模型架构介绍与源码解读，本文介绍将ChatGLM-6B的模型结构，与设计原理。

微学AI·2023-10-25 15:50

ROS | ros::NodeHandle

文章目录概述一、定义介绍二、代码解读1.创建节点句柄2.发布和订阅话题3.调用和提供服务4.获取和设置参数5.控制循环频率和执行回调函数概述本节详细介绍ros::NodeHandle的原理和使用。

Nines～·2023-10-25 15:18

第06课：CNN 在机器视觉中的应用——目标检测

本节课核心内容包括：卷积神经网络的应用：图像目标检测滑动窗口算法基于卷积神经网络的算法目前基于深度神经网络的目标检测模型有：YOLO系列、SSD、R-CNN系列等。

wangongxi·2023-10-24 13:15

代码解读-自然语言处理

目录demo3文本转为向量代码解读给出每一步的输出demo3文本转为向量代码fromtensorflow.keras.preprocessing.textimportTokenizer#标记器(每一个词

赵孝正·2023-10-24 10:44

TensorFlow2代码解读(7)

importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,Sequentialimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'classBasicBlock(layers.Layer):def__init__(self,filter_num,stride=1):super(BasicBlock,self).

艺术就是CtrlC·2023-10-24 08:23

TensorFlow2代码解读(6)

importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasets,Sequentialimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'tf.random.set_seed(2345)conv_layers=[layers.Conv2D(64,kernel_size=[3,3]

艺术就是CtrlC·2023-10-24 08:53

CNN系列

文章目录R-CNN（2014）ConclusionSPP-net（2015）ConclusionR-CNN（2014）哈哈创新：(1)人们可以将高容量卷积神经网络(cnn)应用于自下而上的区域建议，以定位和分割对象

怎么全是重名·2023-10-24 07:49

Apache Beam实战指南 | 玩转KafkaIO与Flink

AI前线导读：本文是ApacheBeam实战指南系列文章的第二篇内容，将重点介绍ApacheBeam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合

weixin_34088583·2023-10-23 23:29

使用scanpy进行高可变基因的筛选

作者：童蒙编辑：angelica代码解读scanpy又来啦，不要错过～～今天我们讲的是：高可变基因的筛选。

生信阿拉丁·2023-10-22 16:05

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十三 (训练)

保姆级Keras实现FasterR-CNN十三训练一.将FasterR-CNN包装成一个类二.修改模型结构1.修改input_reader函数2.增加RoiLabelLayer层三.损失函数1.自定义损失函数2.自定义精度评价函数四.模型编译五.模型训练六.预训练模型1.分步训练2.端到端训练3.修改学习率七.保存模型与参数八.代码下载上一篇文章中我们实现了整个FasterR-CNN的前向计算过程

Mr-MegRob·2023-10-22 12:03

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十一

保姆级Keras实现FasterR-CNN十一一RoI区域二.定义RoiPoolingLyaer1.call函数2.compute_output_shape函数三.将RoiPoolingLayer加入模型四.代码下载上一篇文章中我们实现了ProposalLayer层,它将的功能是输出建议区域矩形.本文要实现另一个自定义层RoiPoolingLayer.在FasterR-CNN中,RoiPoolin

Mr-MegRob·2023-10-22 12:33

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十二

保姆级Keras实现FasterR-CNN十二一.定义FastR-CNN网络二.定义FasterR-CNN模型三.代码下载上一篇文章中我们实现了RoiPoolingLayer层,它将的功能是将不同大小的ROI换为固定大小的特征图作为后续步骤的输入.在其之后,就是我们比较熟悉的全连接层了,实现起来也相对容易一.定义FastR-CNN网络在RPN网络也有一次分类与回归,与FastR-CNN不同的地方是

Mr-MegRob·2023-10-22 12:33

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十四 (预测)

保姆级Keras实现FasterR-CNN十四一.预测模型二.TargetLayer三.预测四.显示预测结果五.加载训练好的参数六.效果展示七.代码下载上一篇文章中我们完成了FasterR-CNN训练的功能,现在到了预测部分了一.预测模型因为在预测的时候并不需标签,所以RoiLabelLayer就不需要了,也不需要将标签与rcnn_cls,rcnn_reg组合.模型变得更简单了.以下是用于预测的模

Mr-MegRob·2023-10-22 12:52

（未完待续）【Netty专题】Netty实战与核心组件详解

目录前言阅读对象阅读导航前置知识课程内容一、Netty简介1.1Netty是什么1.2Netty有什么优势二、第一个Netty程序2.1Netty简单使用示例2.2代码解读2.3Netty的特性2.3.1Netty

验证码有毒·2023-10-22 05:16

详细解读DALLE 3技术报告：Improving Image Generation with Better Captions

Diffusionmodels代码解读：入门与实战前言：OpenAI是推动大模型创新的领头羊，最近发布的DALLE3凭借着远超市面上其他图片生成模型的表现，再次火出圈。

沉迷单车的追风少年·2023-10-22 03:47

基于Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例(四)实时计算需求及技术方案

文章目录16：实时计算需求及技术方案17：Flink的基本介绍18：代码模块构建19：省份解析工具类测试20：Flink代码解读21：Flink实时计算测试16：实时计算需求及技术方案目标：了解实时计算需求及技术方案路径

大模型Maynor·2023-10-20 13:30

python代码解读

目录reindex()函数df_season=data_all_profile['season'].value_counts()#希望的排序列表desired_order=['spring','summer','autumn','winter']#使用reindex方法按指定顺序重新排序sorted_result=df_season.reindex(desired_order)这段代码是对一个名为

赵孝正·2023-10-19 07:13

（学习笔记）U-net++代码解读

U-net++声明：本文只提供代码部分。声明：内容为题主学习时的疑问，仅供初学者参考。python：3.10U-net++结构图遇到的问题1.albumentations包安装的问题2.AttributeError:module'albumentations.augmentations.transforms'hasnoattribute'RandomRotate90'3.torch没安cuda代码

羊羊羊i·2023-10-18 19:25

ubuntu20.04 nerf开山之作

/nerf-pytorch:APyTorchimplementationofNeRF(NeuralRadianceFields)thatreproducestheresults.代码的相关解读NeRF代码解读

字梦笙·2023-10-18 14:18

详细的Faster R-CNN源码解析之proposal_layer和proposal_target_layer源码解析

在笔者之前的解析RPN和ROI-Pooling的博客中，已经给大家详细解析了目标检测FasterR-CNN框架中的两大核心部件。纵观整个FasterR-CNN代码，比较难和经典的部分除了上述两大模块，还有根据RPN输出的前景分数选择出roi和为选择出的roi置groundtruth类别和坐标变换的代码。在本篇博客中，笔者就这两部分代码为大家做出解析。首先是如何选择出合适的rois，该代码文件是pr

jiongnima·2023-10-18 10:04

【mmdetection代码解读 3.x版本】FPN层的解读

文章目录1.forward函数1.1self.fpn_convs的构建1.forward函数defforward(self,inputs:Tuple[Tensor])->tuple:assertlen(inputs)==len(self.in_channels)#buildlateralslaterals=[lateral_conv(inputs[i+self.start_level])fori,

Re-赟·2023-10-17 19:25

【SORT算法】系列之深度解读

目录SORT算法SORT算法流程解读SORT流程图SORT算法代码解读一些分析小结参考SORT算法本文参考sort算法过程直白解读，在此基础上写出自己梳理一遍abewley/sort源代码，如有侵权，请联系删除

AutoSleep·2023-10-17 12:10

Zynq7000 Soc的中断系统实验（一）

Zynq7000Soc的中断系统实验（一）Zynq7000的中断概述软中断使用Vitis软中断示例代码解读参考文档Zynq7000的中断概述zynq7000的三类中断类型如下图所示：显而易见，zynq这块

IMMUNIZE·2023-10-17 05:26

PyTorch深度学习实战（21）——从零开始实现Faster R-CNN目标检测

PyTorch深度学习实战（21）——从零开始实现FasterR-CNN目标检测0.前言1.FastR-CNN目标检测模型组成1.1锚框1.2区域提议网络1.3分类和回归2.实现R-CNN目标检测2.1

盼小辉丶·2023-10-17 04:57

4.Mask R-CNN/YOLOV8/RTMDET三种实例分割方法推理逻辑对比

文章目录MaskR-CNN/YOLOV8/RTMDET三种实例分割方法推理逻辑对比MaskR-CNNYOLOV5/8实例分割方法RTMDet中的实例分割欢迎访问个人网络日志知行空间MaskR-CNN/YOLOV8/RTMDET三种实例分割方法推理逻辑对比实例分割是同时检测与分割，即在检测出检测框的同时分割出检测中的对象。这样，不仅实现了语义分割，同时区分出了同类别的不同的对象。以human这个类别

恒友成·2023-10-17 03:20

基于Anaconda+VSCode的Mask R-CNN环境配置（RTX2060s+Cuda10.2+cudnn8.2）

MaskR-CNN环境配置（RTX2060s+Cuda10.2+cudnn8.2）前言一、环境配置二、具体步骤1.Anaconda2.Python前言分享一个跑通的MaskR-CNN环境。一、环境配置在官方的文档中有如下说明：Requirement：Python3.4,TensorFlow1.3,Keras2.0.8andothercommonpackageslistedinrequirement

KalutSirocco·2023-10-17 02:11

OpenFOAM: twoPhaseEulerFoam解读

twoPhaseEulerFoam全解读之一(转载)本系列将对OpenFOAM-2.1.1中的twoPhaseEulerFoam求解器进行完全解读，共分三部分：方程推导，代码解读，补充说明。

weixin_42849849·2023-10-16 23:30

点云从入门到精通技术详解100篇-基于改进 Mask R-CNN 的地铁隧道点云图像渗水检测（续）

目录3.2应用处理3.2.1点云增采样3.2.2圆柱投影3.2.3点云成图3.3定性分析精度影响因素

格图素书·2023-10-16 14:18

CLIP模型原理与代码实现详解

图像与文本编码结构5.特征CLStoken结构vit划分patch原理clstoken原理二、CLIP环境安装1.官方环境安装2.CLIP环境安装3.CLIP运行结果三.CLIP的Transformer结构代码解读四

tangjunjun-owen·2023-10-16 10:50

【两阶段目标检测】R-CNN论文精读与学习总结

3.思考前段时间在读R-CNN，今天写个博客对论文的内容和

SinHao22·2023-10-16 01:53

STM32学习心得三十三：FLASH闪存编程原理与实验

记录一下，方便以后翻阅~主要内容：1）STM32Flash操作介绍；2）寄存器和库函数介绍；3）相关实验代码解读。

天亮继续睡·2023-10-16 00:03

Lift_splat_shoot代码解读

1.self.frustum:构建关于图像深度的像素点坐标，每个像素点对应预定义的离散化深度。size为（D,H,W,3)frustum[i,j,k,0]就是(i,j)位置，深度为k的像素的宽度方向上的栅格坐标，frustum[i,j,k,1]就是(i,j)位置，深度为k的像素的高度方向上的栅格坐标，frustum[i,j,k,2]就是(i,j)位置，深度为k的像素的深度方向上的栅格坐标。2.ge

慢漫漫·2023-10-15 15:11

Attention Is All You Need原理与代码详细解读

文章目录前言一、Transformer结构的原理1、Transform结构2、位置编码公式3、transformer公式4、FFN结构二、Encode模块代码解读1、编码数据2、文本Embedding编码

tangjunjun-owen·2023-10-15 14:47

PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现Fast R-CNN目标检测

FastR-CNN目标检测0.前言1.FastR-CNN1.1模型架构1.2R-CNN与FastR-CNN对比2.实现FastR-CNN目标检测2.1数据处理2.2模型构建2.4模型训练与测试小结系列链接0.前言R-CNN

盼小辉丶·2023-10-15 08:21

OpenCV实现人脸关键点检测

目录实现过程1，代码解读1.1导入工具包1.2导入所需图像，以及训练好的人脸预测模型1.3将dlib的关键点对象转换为NumPy数组，以便后续处理1.4图像上可视化面部关键点1.5#读取输入数据，预处理

txz2035·2023-10-14 10:12

TensorFlow2代码解读(1)

importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,datasetsos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'(x,y),(x_val,y_val)=datasets.mnist.load_data()x=tf.conver

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

TensorFlow2代码解读(2)

importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#x:[60k,28,28]#y:[60k,10](x,y),_=keras.datasets.mnist.load_data()#x:[0~255]->[0~1.]x=tf.convert_to_tensor

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:33

Promise 学习1

前言本文已代码解读的方式来学习整个过程。这里提供了五段代码，如果你都能理解清楚，完全正确的说出output过程，那么厉害大牛如你，我在这里给你竖个大拇指，祝贺你对Promise的执行过程已经了如指掌。

老米拉·2023-10-12 15:16

PyTorch深度学习实战（19）——从零开始实现R-CNN目标检测

PyTorch深度学习实战（19）——从零开始实现R-CNN目标检测0.前言1.R-CNN目标检测模型1.1核心思想1.2算法流程2.实现R-CNN目标检测2.1数据集准备2.2获取区域提议和偏移量2.3

盼小辉丶·2023-10-12 13:58

【mmdetection代码解读 3.x版本】以Fcos+FasterRcnn为例

文章目录前言RPN部分的代码1.loss函数（two_stage.py）1.1loss_and_predict函数（base_dense_head.py）1.1.1loss_by_feat函数（fcos_head.py）1.1.1.1get_targets函数1.1.1.2_get_targets_single函数1.1.2predict_by_feat函数（base_dense_head.py）

Re-赟·2023-10-12 01:20

期货软件TB系统源代码解读系列68-指数移动平均线系统

之前写过双均线与四均线系统，这个也是tb自带的指数移动平均线系统，看了代码，其实就是三均线系统罢了，顺便也解读一下了。策略说明:1.计算三条指数移动平均线(Avg1,Avg2,Avg3)；2.通过指数移动平均线的组合来判断趋势入场条件:1.当Avg1向上穿过Avg2并且Avg2大于Avg3时，在下一根k线开盘处买入2.当Avg1向下穿过Avg2并且Avg2小于Avg3时，在下一根k线开盘处卖出出场

翊之依·2023-10-11 13:04

残差网络ResNet代码解读

残差网络效果卷积神经网络CNN的发展历史如图所示：从起初AlexNet的的8层网络，到ResNet的152层网络，层数逐步增加。当网络层数增加到一定程度之后，错误率反而上升，其原因是层数太多梯度下降变得越发困难。而ResNet解决了这一问题。目前ResNet是应用最广的图像相关深度学习网络，图像分类，目标检测，图片分割都使用该网络结构作为基础，另外，一些迁移学习也使用ResNet训练好的模型来提取

xieyan0811·2023-10-11 02:46

论文阅读：Fast Point R-CNN

1.introduction部分首先介绍传统的CNN面向图像数据来源，但是针对点云做深度学习在无人驾驶，机器人等领域是很有必要的。然后说点云，太稀疏，奇异性大，不好直接做。那么有一种比较流行的处理手段就是：volumetric体素化。但是volumetric又有计算量太大的缺点。那么就有两种处理手段：usecoarsegrid：粗的栅格化处理。这种方法的问题：无法利用fine-grained的信息

Allen的光影天地·2023-10-10 08:25

【安卓笔记】安卓13编译系统大包选择脚本的shell编程代码解读，巩固shell编程的知识

1、locala创建一个局部变量a，作用在function内。export：Shell的export命令用于将变量声明为全局变量，使其在子进程中可用。在Shell中，可以使用export命令将变量或环境变量声明为全局变量，以便在子进程中访问。例如，以下命令将变量"VAR"声明为全局变量：exportVAR=value2、echo该命令一般是输出字符串到界面，echo-e“字符串”，-e命令可以在“

小李不背锅·2023-10-10 05:12

R可视乎｜灯芯柱状图代码解读

简介这篇推文代码来源于：TidyTuesday，主要想学习如何绘制灯芯柱状图（名字小编瞎取的），最终结果如下：注释：与普通柱状图相比，灯芯柱状图不仅可以展示随时间变化的总体趋势（图中黑色柱子“Rescues”），而且能够清晰展示灯芯内部数据（图中浅灰色柱子“cats”）相对于总体的比例随时间的变化。看到最终成品，读者是否可以根据自己所学知识，回答以下几个问题：如何实现两个柱状图嵌套？如何使得202

庄闪闪·2023-10-09 14:57

R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN思想总结

本文对运用深度学习卷积神经网络来进行目标检测(objectdetection)的tow-stage两阶段法的思想用自己的理解做一个总结，本人新手一个理解可能有错误或者不完备。在运用卷积神经网络处理目标检测之前还有很多的传统算法这里不做介绍。一、传统的滑窗算法VGG16所谓目标检测就是要在图片中用一个框框出物体并且进行分类。而用深度学习去解决这样的问题还得从滑窗算法说起。滑窗算法就是用一个特定尺寸大

罗泽坤·2023-10-09 07:07

python绘制柱状图，并添加标签

目录1.绘图2.解读2.1绘制标签2.2代码解读2.3xytext=(0,3)2.4textcoords="offsetpoints"1.绘图利用下面的代码，绘制柱状图。

赵孝正·2023-10-09 03:19

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