文章目录一、导读二、介绍三、方法3.1实例分割3.2提示引导选择3.2.1点提示3.2.2框提示3.2.3文本提示四、实验结果五、不足之处六、结论一、导读SAM已经成为许多高级任务（如图像分割、图像描述和图像编辑）的基础步骤。然而，其巨大的计算开销限制了其在工业场景中的广泛应用。这种计算开销主要来自于处理高分辨率输入的Transformer架构。因此，本文提出了一种具有可比性能的加速替代方法。通过将该任务重新定义为分割生成和提示，作者发现一个常规的CNN检测器结合实例分割分支也可以很好地完成这个任务。具体而言，本文将该任务转换为经过广泛研究的实例分割任务，并仅使用SAM作者发布的SA-1B数据

Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的伪代码实现Prefix-tuningAdapterLLaMA-AdapterPrefix-tuning流程图：代码：Adapter流程图：代码：LLaMA-Adapter流程图：代码：

论文笔记|谷歌SoftPromptLearningptuning->Prefix-Tuning ->softpromt->ptuningv2"ThePowerofScaleforParameter-EfficientPromptTuning"EMNLP2021GoogleBrain人能理解的不一定是模型需要的，所以不如让模型自己训练所需的prompt。ExternalLinks:论文作者：BrianLester, RamiAl-RfouGoogleBlog:"GuidingFrozenLanguageModelswithLearnedSoftPrompts"GithubRepoJeffDean

论文笔记--Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1LLM的选择3.2算数任务的可学习性(learnability)3.3大模型的加减乘除4.数值实验结果5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks作者：TiedongLiu,BryanKianHsiangLow日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括  文章给出了一种可高精度完成基本数学运

![rejected]master->master(non-fast-forward)error:failedtopushsomerefsto‘xxx’今天新建了一个仓库，并未push代码，然后按提交代码的流程提交项目时，报错![rejected]master->master(non-fast-forward)error:failedtopushsomerefsto'xxx'hint:Updateswererejectedbecausethetipofyourcurrentbranchisbehindhint:itsremotecounterpart.Integratetheremotecha

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我用的是宏晶STC的入门板子,最近在学习写代码的时候也是遇到了这个问题,这个"REGX52.H"是只能用大写的,我们也必须用大写。其他类型的板子也可以按照最下面的步骤试试；  第一步,我们先点开魔法棒 第二步,我们点开魔法棒后按箭头步骤点击第三步:打开后新建,选择你的安装keil的路径,到C51中找到INC,在选择Atmel后okok      ok,我们添加完后重新编译一下没有问题,单片机成功点亮！如果没有就重启一下keil上面步骤是"REGX52.H"的详细步骤,其他头文件打不开可以在INC中搜索一下 根据以上方法找到相应的文件夹将其添加后即可!  INC的路径是在你安装keil的文件中的

之前用的livoxrosdriver不适配mid360和hap，在livox官方下载livoxsdk2和livoxrosdriver2进行mid360的测试。livoxsdk2与livoxrosdriver下载地址（2可与1共存与同一台电脑）https://github.com/Livox-SDK在安装后直接 roslaunch相关.launch文件时会报错Failedtoinitlivoxlidarsdk.需要更改livox_ros_driver2/config/MID360_config.json文件内参数（HAP就改HAP的）将cmd_data_ip改为192.168.1.50 就不会上

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份GPTUnderstands,Too清华大学Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf论文代码：2.要点研究主题问题背景核心方法流程亮点数据集结论论文类型关键字微调大模型采用传统微调的gpt在自然语言理解（NLU）方面未能取得良好的效果，所以提出了P-tuning.LAMA，SuperGlueP-tuning在少样本上，在bert，gpt都取得不错的效果。3.模型(核心内容)3.1模型例子这里的模型思想是例如有一个模板T：Thecapitalof[X]is[Y],这里的X定义为

其实adb命令可以比喻为电脑的dos操作。通过一些指令可以完成很多操作。也有一些作者把这些指令汇总到一起开发成可视化的图形工具，其中的精品有类似晨大大的搞机助手这些。类似 今天这个帖子把一些常用的命令分享给大家了解其中的含义，便于搞机，其中的指令不一定通用与所有机型。需要的友友梦可以尝试体验操作。任何的操作都有风险哦。请谨慎ADB命令汇总---------------启用ADB服务adbstart-server关闭ADB服务adbkill-server列出连接USB调试的设备adbdevices列：(5e8f217a device)或(5e8f217a recovery/sideload)(5