假设我有一个Stream并且只想获取不同的元素并进行排序。天真的方法是只做以下事情:Stream.of(...).sorted().distinct()或者，也许反过来:Stream.of(...).distinct().sorted()由于JDK的源代码无法真正访问它们的实现，我只是想知道可能的内存消耗和性能影响。或者像下面这样编写我自己的过滤器会更有效吗？Stream.of(...).sorted().filter(noAdjacentDuplicatesFilter())publicstaticPredicatenoAdjacentDuplicatesFilter(){final

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 这个图是有点问题的，在GiraffeNeckV2代码中只有了5个FusionBlock（图中有6个）https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/damo/base_models/necks/giraffe_fpn_btn.py代码中只有5个CSPStage所以我自己画了一个总体图，在github上提了个issue，得到了原作者的肯定Ithinkthepicturesinyourpaperarenotrigorousinseveralplaces·Issue#91·tinyvision/DAMO-YOLO·GitHub 想要看懂Nec

GuoY,WangH,HuQ,etal.Deeplearningfor3dpointclouds:Asurvey[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2020.之前组会要分享的一篇综述，太长了没读完，不知道啥时候能写完。。一、摘要最近，点云学习因其在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用而引起越来越多的关注。作为人工智能领域的主导技术，深度学习已成功用于解决各种二维视觉问题。然而，由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，点云上的深度学习仍处于起步阶段。最近，点云上的深度学习甚至变得蓬勃发展，人们提

ASurveyofIoTApplicationsinBlockchainSystems:Architecture,Consensus,andTrafficModelingACMComputingSurveys,2020LAPHOULAO,ZECHENGLI,SONGLINHOU,andBINXIAO,TheHongKongPolytechnicUniversity,ChinaSONGTAOGUO,ChongqingUniversity,ChinaYUANYUANYANG,StonyBrookUniversity,America目录SummaryContributionBackgroundArc

原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.006701.引言  本文提出两阶段融合方法CRN，能使用相机和雷达生成语义丰富且位置精确的BEV特征。具体来说，首先将图像透视特征转换到BEV下，该步骤依赖雷达，称为雷达辅助的视图变换（RVT）。由于转换得到的BEV特征并非完全精确，接下来的多模态特征聚合（MFA）层使用注意力机制将BEV特征编码为统一的特征图。  CRN有如下3个特点：精确。仅使用低成本的相机和雷达，就能达到和激光雷达相当的检测性能。鲁棒。即使在一个模态完全失效的情况下，CRN也有鲁棒的性能。高效。使用很小的额外计算成本，就能显著提高性能，有利于实时且长距离的

就内存和CPU使用率而言，什么更有效？boolean数组还是BitSet？不使用具体的BitSet方法，只使用get/set/clear(==、=、Arrays.fill分别对应一个数组)。 最佳答案 Boolean[]每个boolean值使用大约4-20个字节。boolean[]每个boolean值使用大约1个字节。BitSet每个boolean值使用大约1位。内存大小对您来说可能不是问题，在这种情况下boolean[]可能更易于编码。 关于java-boolean[]与BitSet:

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由于信息在现实世界中以各种形式存在，多模态信息之间的有效交互和融合对于计算机视觉和深度学习研究中多模态数据的创建和感知起着关键作用。近期OpenAI发布的DALLE-2和谷歌发布的Imagen等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。多模态图像合成和编辑在建模多模态信息之间的交互方面具有强大的能力，近年来已成为一个热门的研究课题。本篇文章是阅读MultimodalImageSynthesisandEditing:ASurvey的精读笔记，论文发表于2021年12月，是一篇值得一读的综述。论文地

paper: https://nvlabs.github.io/eg3d/media/eg3d.pdfproject: EG3D:EfficientGeometry-aware3DGANscode: GitHub-NVlabs/eg3d总结：本文提出一种hybridexplicit-implicit3Drepresentation:tri-planehybrid3Drepresentation，该方法不仅有更强的表达能力，速度更快，内存开销更小。同时，为解决多视角不一致问题，引入相机参数矩阵作为StyleGANv2生成器、超分模型、VolumeRendering的控制条件。最后，为解决超分模型