论文笔记：DeformableDETR-可变形注意力机制——DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION综述主要思想方法可变注意力模块多尺度可变注意力模块可变形的TF编码器总结综述论文题目：《DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION》会议时间：ICLR2021论文地址：https://openreview.net/pdf?id=gZ9hCDWe6ke源码地址：https://github.com/fundamentalv

第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）20245thInternationalConferenceonComputerVision,ImageandDeepLearning第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）定于2024年4月19-21日在中国珠海隆重举行。会议旨在为从事计算机视觉、图像与深度学习研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者，企业界人士及其他相关人员参会交流。CVIDL20

        ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于大规模预训练的语言生成模型。它建立在GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型的基础上，通过大量的无监督学习和生成式任务训练来学习语言的概念和模式。        ChatGPT的原理是基于Transformer模型。Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，它能够有效地捕捉长距离依赖关系。ChatGPT的核心结构包括编码器和解码器，其中编码器用于将输入序列转换成上下文向量，解码器则利用上下文向量生成输出序列。        ChatGPT的训练过程分为两个阶段：预训练和微调。

最近chatGPT很火，就去逛了一下openai的github项目。发现了这个项目。这个项目可以识别视频中的音频，转换出字幕。带着一颗好奇的心就尝试自己去部署玩一玩跟着这篇文章一步步来进行安装，并且跟着这篇文章解决途中遇到的问题。途中还会遇到几个问题：总结一下：1、下载cuDNN时会提示叫你登录Navia的账号，我登录的时候发现内地、香港、新加坡的IP登录不了nvdia-develop的官网，换成美国IP则很顺利。这。。。。2、Ptyhton版本别使用太高的，防止后续pip找不到相关的版本。我原本使用的3.11，后面因为提示找不到相应的版本，换成3.10解决3、pip运行whisper还会提示

经过这段时间对的ChatGPT的资料索搜，理论了解，实际操作和全网新闻的信息学习，总量了一些点：要会提出准确需求便与ChatGPT理解ChatGPT只是辅助工具，还是得个人专业知识储备和业务经验目前辅助分析比较靠谱，可用于个人决策工具目前用于简单切有规律的重复性工作较为稳定开放性生产资料的搜索功能较为稳定写作方面中文不太友好，并且俗套，这个需要专业数据进行单独训练冲击最大的行业岗位:教师，资料员，策划（广告等），专业助理(律师助理，咨询师助理等)，专业顾问(金融顾问等)，交易员，会计，客服等资本市场热门投资项目，不亚于几年前的虚拟币文字游戏市场可以靠ChatGPT迎来变革陌生人社交聊市场天可以

Java+Springboot+Mysql开发个性化求职/招聘/职位推荐系统在线招聘/就业/职业推荐平台基于机器学习、深度学习、人工智能推荐算法协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析PositionRecommendSys一、项目简介1、开发工具和使用技术IDEA/Eclipse，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，springboot开发框架，spring+springmvc+mybatis框架，thymeleaf视图渲染模板，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，echarts图表组件等。2、实现功能前台用

场景在之前的knn算法和余弦算法等算法中，都有很重要的概念，叫做矩阵和向量。这个是机器学习中很重要的概念。今天来深入学习一些矩阵和向量的一些知识。向量(Vector)向量是一个有序的数字列表，可以在几何中表示为从原点出发的箭头。在机器学习中，向量通常用于表示数据点或特征。一个向量可以是列向量或行向量，区别在于其排列方式：列向量：一个n行1列的矩阵，表示为竖直排列的数字列表。行向量：一个1行n列的矩阵，表示为水平排列的数字列表。向量可以用来表示一个数据点的多个特征，其中每个数字代表一个特征。向量在机器学习和数据科学中的应用非常广泛，它们可以用来表示数据点的特征、进行数据分析、以及在各种算法中实现

docker1.初识Docker1.1.什么是Docker1.1.1.应用部署的环境问题1.1.2.Docker解决依赖兼容问题1.1.3.Docker解决操作系统环境差异1.1.4.小结1.2.Docker和虚拟机的区别1.3.Docker架构1.3.1.镜像和容器1.3.2.DockerHub1.3.3.Docker架构1.3.4.小结1.4.安装Docker2.Docker的基本操作2.1.镜像操作2.1.1.镜像名称2.1.2.镜像命令2.1.3.案例1-拉取、查看镜像2.1.4.案例2-保存、导入镜像2.1.5.练习2.2.容器操作2.2.1.容器相关命令2.2.2.案例-创建并运行

1.组件重用样式如果每个组件的样式都需要单独设置，在开发过程中会出现大量代码在进行重复样式设置，虽然可以复制粘贴，但为了代码简洁性和后续方便维护，可以采用公共样式进行复用的装饰器@Styles。@Styles装饰器可以将多条样式设置提炼成一个方法，直接在组件声明的位置调用。通过@Styles装饰器可以快速定义并复用自定义样式。用于快速定义并复用自定义样式。当前@Styles仅支持[通用属性]和[通用事件]。 @styles方法不支持参数@Styles可以定义在组件内或全局，在全局定义时需在方法名前面添加function关键字，组件内定义时则不需要添加function关键字。注意:组件内@Sty

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing1前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索