介绍摘要作为事实上的解决方案，标准的视觉变换器（ViTs）被鼓励模拟任意图像块之间的长距离依赖性，而全局关注的接受域导致了二次计算成本。视觉变换器的另一个分支受到CNNs启发，利用局部注意力，只模拟小邻域内块之间的交互。尽管这样的解决方案降低了计算成本，但它自然会受到小的关注接受域的限制，这可能会限制性能。在这项工作中，我们探索有效的视觉变换器，以追求计算复杂性和关注接受域大小之间的理想折衷。通过分析ViTs中全局注意力的块交互，我们观察到浅层中的两个关键属性，即局部性和稀疏性，表明在ViTs的浅层中全局依赖性建模的冗余。因此，我们提出多尺度扩张注意力（MSDA），在滑动窗口内模拟局部和稀疏的

介绍摘要先前的大量研究表明，注意力机制在提高深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法要么忽略通道和空间维度的建模注意力，要么引入更高的模型复杂性和更重的计算负担。为了缓解这种困境，在本文中，我们提出了一种轻量级且高效的多维协作注意力（MCA），这是一种通过使用三分支架构同时推断通道、高度和宽度维度注意力的新方法，几乎没有额外的开销。对于MCA的基本组成部分，我们不仅开发了一种自适应组合机制，用于合并挤压变换中的双跨维度特征响应，增强特征描述符的信息性和可辨别性，而且还设计了激励变换中的门控机制，自适应地确定特征描述符的覆盖范围。交互来捕获局部特征交互，克服性能和计

Unity使用C#作为游戏脚本的开发语言。C#语言作为全功能语言，功能强大，IDE友好，开发效率和质量有保证。但C#作为动态语言，需要虚拟机解释运行，因此引入了一些其它的问题。Unity的脚本的构建和运行方案基于Mono虚拟机对开发者而言，安装包大，依赖多，运行期效率低。对Unity来说，需要自行完成Mono在多平台的移植和维护，自身投入的工作量较大。运行期，需要MONO虚拟机来执行C#的库，运行效率一般。基于IL2cpp将IL转换为C++代码，然后翻译为对应平台的二进制机器码。对于开发者而言，有助于缩小安装包，减少依赖项，提升运行期代码的执行效率，但需要放弃C#语言自身带来的动态特性。基于B

1. 提取与俘获1.1. 指收集、使用、共享用户个人信息数据的整个过程1.2. 掌握了更多、更及时、更有针对性的用户数据的线上商家往往可以在营销活动中拔得头筹1.3. 在数据提取阶段，超级平台、网站经营者、应用程序开发者会为了收集宝贵的用户数据（如位置信息）而展开精诚合作1.4. 当数据提取的目标已经达成，接踵而至的就是“分赃”1.4.1. 谁能收获最大利益，还要取决于各自的议价能力1.4.2. 超级平台就是那只会在捕获猎物之后挤走其他同伴的狮群首领1.5. 在评估超级平台的数据追踪、采集、分析与应用能力时，我们无法否认部分数据存在的非排他属性1.5.1. 指的是所有互联网运营者和开发者都有机

​学习FFmpeg的时候，经常要到GitHub下载各种开源代码，比如FFmpeg的源码页面位于https://github.com/FFmpeg/FFmpeg。然而国内访问GitHub很不稳定，经常打不开该网站，比如在命令行执行下面的ping命令。pinggithub.com上面的ping结果如下所示，可见默认解析的DNS地址连接超时。正在Pinggithub.com[20.205.243.166]具有32字节的数据:请求超时请求超时请求超时现在GitHub的DNS请求超时，使得其上的开源代码无法下载，严重影响了FFmpeg的学习运用。更多详细的FFmpeg开发知识参见《FFmpeg开发实战：

目录Java学习笔记：字符串String创建String对象内存模型String比较Scanner验证键入的字符串本质是new出来的练习案例：判断账户和密码是否一致遍历字符串统计字符次数字符串反转StringBuilderStringBuilder构造方法链式编程拼接字符串StringJoiner总结必须学习使用JDKAPI帮助文档​ 2024/3/17学习链接：黑马程序员（字符串）Java学习笔记：字符串String创建String对象内存模型String比较Scanner验证键入的字符串本质是new出来的练习案例：判断账户和密码是否一致遍历字符串统计字符次数字符串反转StringBuil

00.目录文章目录00.目录01.课程简介02.硬件设备03.软件工具04.硬件套件4.1面包板和跳线/飞线4.2杜邦线和STM32最小系统板4.3STLINK和OLED显示屏4.4LED和按键4.5电位器和蜂鸣器4.6传感器和旋转编码器4.7USB转串口和MPU60504.8Flash闪存和电机模块4.9SG90舵机05.配件清单06.附录01.课程简介程序纯手打，手把手教学STM32最小系统板+面包板硬件平台该平台比较适合高校在校大学生学习STM32。02.硬件设备STM32最小系统+面包板Windows10操作系统万用表、示波器、镊子、剪刀等03.软件工具Keil5MDK04.硬件套件4

介绍摘要我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。没有任何花哨的技巧，我们的SegNeXt在包括ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、PascalVOC、PascalContext和iSAID在内的流行基准测试上

文章目录概览查询速度优化1.分析查询语句1.1EXPLAIN1.2DESCRIBE2.使用索引优化查询3.优化子查询数据库结构优化1.分解表2.建立中间表3.增加冗余字段4.优化插入速度4.1.MyISAM引擎表4.2.InnoDB引擎表5.分析表、检查表和优化表5.1.分析表5.2.检查表5.3.优化表MySQL服务器的优化1.服务器硬件优化2.MySQL参数优化性能优化是通过合理安排资源，调整系统参数使MySQL运行更快、更节省资源。主要包括查询速度优化、更新速度优化、MySQL服务器优化等。概览MySQL数据库优化是多方面的，原则上是减少系统的瓶颈和资源的占用、增加系统的反应速度。MyS

大模型学习笔记（一）：部署ChatGLM模型以及stable-diffusion模型注册算力平台（驱动云平台）1.平台注册2.查看算力3.进入平台中心部署ChatGLM3-6B模型1.创建项目2.配置环境设置镜像源、克隆项目修改requirements3.修改web_demo_gradio.py代码1、修改模型目录2、修改启动代码3、添加外部端口映射4、运行gradio界面5、访问gradio页面4.修改web_demo_streamlit.py代码1、修改模型目录2、运行streamlit界面3、访问streamlit界面用免费GPU部署自己的stable-diffusion1.创建项目2.