自动驾驶：BEV开山之作LSS（lift,splat,shoot）原理代码串讲前言Lift参数创建视锥CamEncodeSplat转换视锥坐标系VoxelPooling总结前言目前在自动驾驶领域，比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息，去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务。所以如何准确的完成从相机视角向BEV视角下的转变就变得由为重要。目前感觉比较主流的方法可以大体分为两种：显式估计图像的深度信息，完成BEV视角的构建，在某些文章中也被称为自下而上的构建方式；利用transformer中的query查询机制，利用BEVQuery构建BEV特征，这一过程也被称为自上而下的构
参考：联邦学习代码解读，超详细_一只揪°的博客-CSDN博客_联邦学习代码参考文献：[1602.05629]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData(arxiv.org)参考代码：GitHub-AshwinRJ/Federated-Learning-PyTorch:ImplementationofCommunication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData 今天尝试阅读开山之作的代码。目录一、加载参数——options
🤵♂️个人主页:@AI_magician📡主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱🏍🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅该文章收录专栏[✨—《深入解析机器
原创|文BFT机器人 01摘要YOLO是一种新的目标检测方法，与以前的方法不同之处在于它将目标检测问题视为回归问题，同时预测边界框和类别概率。这一方法使用单个神经网络，可以从完整图像中直接预测目标边界框和类别概率，实现端到端的性能优化。YOLO的速度非常快，基本模型每秒可以处理45帧图像，而快速版本每秒可处理155帧，同时仍然具有很高的准确率。虽然在定位方面可能会产生一些误差，但不太可能出现背景误报。它能够学习通用的目标表示，不仅在自然图像中表现出色，还在其他领域（如艺术品）中表现优于其他检测方法，包括DPM和R-CNN。02介绍将目标检测重新定义为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐
如果你仔细研究过「chainofthought（CoT）」这个概念，那么你大概听过JasonWei这个名字。图片他是思维链概念开山之作——「Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels」的第一作者，本科毕业就加入了谷歌。在那里，他推广了思维链提示概念，共同领导了指令调优的早期工作，并和YiTay、JeffDean等人合著了关于大模型涌现能力的论文。图片JasonWei等作者对思维链的定义是一系列的中间推理步骤，目的是为了提高大型语言模型进行复杂推理的能力（通过将一个较为复杂的推理问题分步拆解，一步步获得最终答案）。
AttentionIsAllYouNeedTransformer原文解读与细节复现导读在Transformer出现以前，深度学习的基础主流模型可分为卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、图对抗神经网络GAN。而Transformer的横空出世，吸引了越来越多的研究者的关注：Transformer不仅在NLP领域取得了耀眼的成绩，近年来甚至一度屠榜CV领域的各大比赛，热度超前。所以，基于之前对Transformer的研究与理解，更基于对新技术的好奇与渴求，接下来的几篇文章我会从最经典的Transformer结构出发，沿着NLP和CV两大主线，为大家讲解几篇影响力巨大的paper。前言Trans
今天，AI圈被一个惊天「翻车」刷屏了。谷歌大脑的NLP奠基之作、提出Transformer架构的开山鼻祖级论文《AttentionIsAllYourNeed》中的图，被网友扒出与代码并不一致。论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762自2017年问世以来，Transformer已经成为AI领域的基石王者。就连大红大紫的ChatGPT真正的幕后大佬也是它。2019年，谷歌还专门为它申请了专利。归宗溯源，现在各类层出不穷的GPT（GenerativePre-trainedTransformer），都起源于这篇17年的论文。据GoogleScholar，截止目前，这篇
数字IC实践项目（1）——简化的RISC_CPU设计写在前面的话项目简介和学习目的CPU简介RISC_CPU内部结构和Verilog实现时钟发生器指令寄存器累加器算术运算器数据控制器地址多路器程序计数器状态控制器主状态机外围模块地址译码器RAMROM顶层模块TestbenchTest1程序Test2程序Test3程序完整的testbenchModelsim前仿Quartus综合结果总结写在前面的话这个实践项目来源于夏宇闻老师的经典教材——《Verilog数字系统设计教程》，也是我本科期间的专业教材之一，每次看到这个蓝色的封面都感到很亲切。而对于书中提及到的简化CPU，也是从大学开始就非常感兴趣
数字IC实践项目（1）——简化的RISC_CPU设计写在前面的话项目简介和学习目的CPU简介RISC_CPU内部结构和Verilog实现时钟发生器指令寄存器累加器算术运算器数据控制器地址多路器程序计数器状态控制器主状态机外围模块地址译码器RAMROM顶层模块TestbenchTest1程序Test2程序Test3程序完整的testbenchModelsim前仿Quartus综合结果总结写在前面的话这个实践项目来源于夏宇闻老师的经典教材——《Verilog数字系统设计教程》，也是我本科期间的专业教材之一，每次看到这个蓝色的封面都感到很亲切。而对于书中提及到的简化CPU，也是从大学开始就非常感兴趣
