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OpenAI Whisper论文笔记

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51 -25 Scene as Occupancy,场景作为占用 论文精读

本文阅读的文章是SceneasOccupancy,介绍了一种将物体表示为3Doccupancy的新方法,以描述三维场景,并用于检测、分割和规划。文章提出了OccNet和OpenOcc两个核心概念。OccNet3D占用网络是一种以多视图视觉为中心的方法,通过层级化的体素解码器,可以重建3D感知模型和3D占用,适用于多种下游任务。OpenOCC是一种3D占用基准,第一个基于nuScenes的高密集、高质量3D占用基准。论文和代码地址论文名称:SceneasOccupancy论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.02851代码地址:https://github.com/Op

【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版二](代码+论文)【独一无二】

👉博__主👈:米码收割机👉技__能👈:C++/Python语言👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码+商业合作】👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。Python大豆特征数据分析[机器学习版二]目录Python大豆特征数据分析[机器学习版二]1摘要2关键词3研究背景4研究内容介绍5研究数据与研究方法6研究结果7研究结论1摘要本研究旨在通过综合应用聚类分析、相关性分析、降维技术和分类模型等数据分析方法,深入研究大豆特征数据的特性和潜在规律,以为农业决策提供有用的参考和支持。首先,我们进行了数据预处理,包括数据清洗、标准

论文阅读---联邦忘却学习研究综述

论文:联邦忘却学习研究综述federatedunlearning-联邦忘却学习摘要联邦忘却学习撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新,可以进一步保护联邦学习用户的数据安全。联邦忘却学习在联邦学习框架的基础上,通过迭代训练,直接删除等方式,撤销用户本地局部模型对全局模型的训练更新2.1联邦学习传统机器学习要求用户将原始数据上传至高性能云服务器进行集中式训练联邦学习为中心服务器协同由N个持有训练数据的用户组成的集合U={u1,u2…un}共同训练机器学习模型,得到模型最优参数,其中每个用户持有训练数据。(FedAvg聚合规则对参与训练用户局部模型的参数更新进行聚合)联邦学习所有用户共享全局模型的训练

论文阅读:2020GhostNet华为轻量化网络

创新:(1)对卷积进行改进(2)加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取,进行通道的压缩,获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图(Ghost)。在获得特征浓缩之后,利用深度可分离卷积进行逐层卷积,进行跨特征点的特征提取,获得额外的特征图,也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是输出的特征层2、GhostBottlenecksGhostBottlenecks是由GhostModule组成的瓶颈结构,其实本质上就是用GhostModule,来代替瓶颈结构里面的普通卷积。Ghos

ICCV 2023 | 最全AIGC梳理,5w字30个diffusion扩散模型方向,近百篇论文!

30个方向130篇!CVPR2023最全AIGC论文25个方向!CVPR2022GAN论文汇总 35个方向!ICCV2021最全GAN论文汇总超110篇!CVPR2021最全GAN论文梳理超100篇!CVPR2020最全GAN论文梳理 在最新的视觉顶会 ICCV2023 会议中,涌现出大量基于生成式AIGC的CV论文,尤其是扩散模型diffusion为代表!除直接生成,还广泛应用在其它各类low-level、high-level视觉任务!本文集齐和梳理ICCV2023里共30+方向、近百篇的AIGC论文!下述论文均已分类打包好!关注公众号【机器学习与AI生成创作】公众号,在后台回复 AIGC扩

物联网毕设 stm32 RFID智能仓库管理系统(源码+硬件+论文)

文章目录0前言1主要功能3核心软件设计4实现效果5最后0前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩毕业设计stm32RFID智能仓库管理系统(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分🧿项目分享:见文末!实物演示效果毕业设计stm32RFID智能仓库管理系统-单片机物联网嵌入式1主要功能传统的仓储管理,往往操作流程繁琐,人员劳

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记(完整版)-Linux ARM驱动编程第八天-高级驱动framebuffer(物联技术666)

链接:https://pan.baidu.com/s/1cd7LOSAvmPgVRPAyuMX7Fg?pwd=1688提取码:1688帧缓冲(framebuffer)设备应用于linux显示技术方面。因为linux的显示平台已经全部基于framebuffer,所以目前在linux环境下开发图形化界面、游戏、影视软件等可视化应用时都必须用到帧缓冲技术,而现在随着消费逐渐娱乐化的大趋势,可视化应用已经在产品开发中越来越重要,因此,对于帧缓冲技术的理解和掌握就非常重要了。1Frambuffer介绍 帧缓冲在linux体系中居于上层应用和底层显示设备之间,如下图所示。它的设计意图是对上层应用屏蔽掉低层

刷题笔记(跑路人笔记)

文章目录前言轮转数组😎寻找奇数😎数组中数字出现的次数😎结尾前言刷题笔记第一道题跟后面没啥关系但是后两道关系比较明显最后一道题看不懂的朋友请多看看倒数第二道题轮转数组😎连接一个规律=-=而非思想,叫三趟逆置法想要旋转数组元素的前K个只需要先逆置N-K项再逆置K项再整体逆置首先说一下旋转和逆置的区别以数组:1,2,3,4,5,6,7,8为例旋转3次可以理解就成为4,5,6,7,8,1,2,3而逆置前三个元素就是3,2,1,4,5,6,7,8逆置前四个元素就是4,3,2,1,5,6,7,8可以理解为逆置就是将要逆置的元素首位交换位置而旋转就是将要旋转位数的元素前移(右旋转)或后移(左旋转)其他元素向

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记(完整版)-Linux ARM驱动编程第七天-内核函数接口(物联技术666)

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python爬虫selenium+scrapy常用功能笔记

爬虫Selenium+scrapy常用功能笔记Selenium常用包的导入初始化配置和特征隐藏机器人特征检验显(隐)式等待页面操作获取页面dom页面元素获取元素点击frame跳转获取cookie给请求添加cookie事件操作点击上传文件退出页面Scrapy初始创建命令常用请求头Parse解析手动去重过滤meta传参获取请求或者响应的cookiepiplines.py异步入库middlewares中间件使用selenium替代访问并获取cookieSQlip池子Selenium常用包的导入importre,time,json,os,randomfromseleniumimportwebdrive