文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#YOLOv5v6.0backbonebyyoloairbackbo
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前言今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测（SOTA）的文章，DLinear、NLinear在常用9大数据集（包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据：在计算资源与效率上，DLinear模型时间复杂度为O(L)，且模型非常小巧，下面为其他Transformer时间预测模型计算资源与效率：论文下载：AreTransformersEffectiveforTimeForecasting，代码以及使用说明GitHub项目地址这是我第一次做论文解读，建议大家去认真读一读原文，这篇文章写作很棒，也很值得学习，作者对于Transfor
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👀日报合辑|📆电子月刊|🔔资料下载|🍩@韩信子📢AI看走路诊断帕金森，MSVideoplus算法使得步态分析更便宜https://ieeexplore.ieee.org/document/9896159神经系统疾病（例如多发性硬化症、帕金森病等）通常会导致一个人的步态发生微妙的变化，即使在疾病早中期也有显现。因此，当怀疑一个人可能患有某种神经系统疾病时，医生通常会评估该人的行走能力。只需查看这个人的步态，就有可能发现出现神经系统潜在疾病的线索。在最近的一项研究中，伊利诺伊大学研究人员通过探索发现，将摄像机与人工智能技术相结合，通过评估一个人的步态，可以识别由帕金森病或多发性硬化症患病风险的人群
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在最后一步的实现上，cc2和cc3一样，最终都是通过TemplatesImpl恶意字节码文件动态加载方式实现反序列化。已知的TemplatesImpl->newTransformer()是最终要执行的。TemplatesImpl类动态加载方式的实现分析见ysoserialCommonsCollections3分析中的一、二部分。TemplatesImpl->newTransformer()的调用通过InvokerTransformer.transform()反射机制实现，这里可以看ysoserialCommonsCollections1分析中的前半部分内容。cc2是针对commons-coll
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