RT-ThreadGD32107C-EVAL开发板BSP说明GD32107C-EVAL开发板BSP说明简介外设支持使用说明快速上手硬件连接编译下载运行结果进阶使用注意事项联系人信息示例代码源码下载GD32107C-EVAL开发板BSP说明简介GD3107C-EVAL是-兆易创新推出的一款GD32F10X系列的评估板，最高主频高达108M，该开发板具有丰富的板载资源，可以充分发挥GD32107VCT6的芯片性能。开发板外观如下图所示：该开发板常用板载资源如下：GD32107VCT6，主频108MHz，256KBFLASH，96KBRAM常用外设LED：5个，LED1(电源指示灯），LED2（PC
论文笔记--Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1问题陈述3.2框架3.2.1MetaModel&Costestimation3.2.2AssignmentStrategies4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling作者：MarijaŠakota,MaximePeyrard,RobertWest日期：
1、v-model绑定的值与下拉选项的值类型不一致。2、绑定的值未声明。如上所示，需要具体声明。3、value前需要加冒号
这里是我的MVP实现:publicclassOfferDetailsPdfActivityextendsAppCompatActivityimplementsOnPageChangeListener,OfferDetailsPdfMvp.View{privatePdfPresenterImplpresenter;@OverrideprotectedvoidonCreate(@NullableBundlesavedInstanceState){super.onCreate(savedInstanceState);intofferId=0;if(extras!=null){offerId=
1、三剑客：train()、eval()、no_grad()1.1train()1.2eval()1.3no_grad()2、简单分析下2.1为什么要使用train()和eval()2.2为什么可以把训练集的统计量用作测试集?3、我的坑起源是我训练好了一个模型，新建一个推理脚本加载好checkpoint和预处理输入后推理，发现无论输入是哪一类甚至是随机数，其输出概率总是第一类的值最大，且总是在0.5附近，排查许久，发现是没有加上model.eval()函数。因为我使用了model.no_grad()，下意识认为不需要加model.eval()，导致发生了本次事故1、三剑客：train()、ev
1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima
文章目录一、PreliminaryWorks二、HighlightedProjects2.1Semantic-SAM2.2SEEM:SegmentEverythingEverywhereAllatOnce2.3OpenSeeD2.4LLaVA三、Installation3.1InstallwithDocker3.2InstallwithoutDocker四、GroundingDINO:DetectEverythingwithTextPrompt4.1Downloadthepretrainedweights4.2Runningthedemo4.3RunningwithPython4.4Check
Gemini【一句话总结，对标GPT4，模型还是transformer的docoder部分，提出三个不同版本的Gemini模型，Ultra的最牛逼，Nano的可以用在手机上。】谷歌提出了一个新系列多模态模型——Gemini家族模型，包括Ultra，Pro，Nano（1.5BNano-1，3.25BNano-2）三种尺寸（模型由大到小）。在图像、音频、视频和文本理解方面都表现出现，GeminiUltra在32个benchmarks实现了30个sota。在MMLU中甚至达到了人类专家的性能。Bard具体使用体验待更新…1.引言Gemini的目标：建立一个模型，该模型不仅具有跨模态的强大通用能力，而
我正在使用Model-View-Presenter设计模式和EventBus(Otto)。我实现此模式的全部原因是仅将事件与演示者分离，并让演示者更新View。这是我拥有的一些代码的示例，我将使用获取Events作为示例。(请注意，Events不同于EventBusEvent，意思是Events中的一个Eventcode>是一个类似“爸爸的生日”的事件，但是EventBus中的一个Event是一个总线事件。fragmentpublicclassEventFragmentextendsFragment{privateEventPresentermEventPresenter;//Init
VisionLAN摘要介绍相关工作场景文本识别掩蔽和预测该方法Pipeline屏蔽语言感知模块(MLM模块)视觉推理模块（VRM）训练目标实验数据集实验细节消融实验与先进算法的对比OST数据集上的语言能力中文长数据集的泛化能力定性分析总结运行摘要该论文提出了一种视觉语言建模网络（VisionLAN），它将视觉和语言信息作为一个整体，直接直接赋予视觉模型语言的能力。在训练阶段引入了基于字符的遮挡特征图的文本识别，视觉模型在视觉线索被混淆时（遮挡、噪声等），利用字符的视觉纹理，还利用视觉语境的语言信息进行识别。由于语言信息与视觉特征一起获取，不需要额外的语言模型，因此VisionLAN的速度提高了
