指派问题是那些派完成任务效率最高的人去完成任务的问题。在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，各人完成任务不同(或所费时间)，效率也不同。于是产生应指派哪个人去完成哪项任务，使完成n项任务的总效率最高(或所需总时间最小)。这类问题称为指派问题或分派问题。假设其指派矩阵如上所示，其意思是说列项表示人数，行项表示每人完成某项任务的时间或者效率，目标函数即为求取给每人安排一项任务，使所有人完成任务的时间最短或者效率最高。如3表示第1个人完成任务a的时间或者效率，8表示第1个人完成b任务的时间或者效率。python可以使用scipy.optim
指派问题是那些派完成任务效率最高的人去完成任务的问题。在生活中经常遇到这样的问题，某单位需完成n项任务，恰好有n个人可承担这些任务。由于每人的专长不同，各人完成任务不同(或所费时间)，效率也不同。于是产生应指派哪个人去完成哪项任务，使完成n项任务的总效率最高(或所需总时间最小)。这类问题称为指派问题或分派问题。假设其指派矩阵如上所示，其意思是说列项表示人数，行项表示每人完成某项任务的时间或者效率，目标函数即为求取给每人安排一项任务，使所有人完成任务的时间最短或者效率最高。如3表示第1个人完成任务a的时间或者效率，8表示第1个人完成b任务的时间或者效率。python可以使用scipy.optim
渲染上：（1）Image通过UGUI的Image和CanvasRenderer组件组件来渲染；（2）Sprite通过SpriteRenderer组件来渲染；（3）两者在视觉上没有任何区别（都使用默认材质时）。它们默认的渲染也都是在TransparentGeometry队列中。原理上：（1）GPU接收到DrawCall指令后，通过一系列流程生成最终要显示的内容并进行渲染，其中大致的步骤包括：a.CPU发送DrawCall指令给GPU；b.GPU读取必要的数据到自己的显存；c.GPU通过顶点着色器（vertexshader）等步骤将输入的几何体信息转化为像素点数据；d.每个像素都通过片段着色器（f
渲染上：（1）Image通过UGUI的Image和CanvasRenderer组件组件来渲染；（2）Sprite通过SpriteRenderer组件来渲染；（3）两者在视觉上没有任何区别（都使用默认材质时）。它们默认的渲染也都是在TransparentGeometry队列中。原理上：（1）GPU接收到DrawCall指令后，通过一系列流程生成最终要显示的内容并进行渲染，其中大致的步骤包括：a.CPU发送DrawCall指令给GPU；b.GPU读取必要的数据到自己的显存；c.GPU通过顶点着色器（vertexshader）等步骤将输入的几何体信息转化为像素点数据；d.每个像素都通过片段着色器（f
前言文献名称：LearnedImageCompressionwithDiscretizedGaussianMixtureLikelihoodsandAttentionModules本文基于CompressAI的库进行复现github地址：compressAI关于compressAI相关博客说明：CompressAI：基于pytorch的图像压缩框架使用安装好compressai后相当于把这个底层库引入了我们的工程相关环境搭配可以参考JointAutoregressiveandHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression文献复现文献复现同样都是使用co
前言文献名称：LearnedImageCompressionwithDiscretizedGaussianMixtureLikelihoodsandAttentionModules本文基于CompressAI的库进行复现github地址：compressAI关于compressAI相关博客说明：CompressAI：基于pytorch的图像压缩框架使用安装好compressai后相当于把这个底层库引入了我们的工程相关环境搭配可以参考JointAutoregressiveandHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression文献复现文献复现同样都是使用co
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
[已解决]RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice问题描述问题分析总结问题描述在ubuntu服务器上用python炼丹的时候遇到的两个问题，一个warning和一个runtimeErro，我的环境是用conda配置的，我就切换了一下环境，然后切回来就报这两个错误，期间啥也没干，之前重新安装opencv疯狂报错也是这种样子的。warningwarning：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrent
[已解决]RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice问题描述问题分析总结问题描述在ubuntu服务器上用python炼丹的时候遇到的两个问题，一个warning和一个runtimeErro，我的环境是用conda配置的，我就切换了一下环境，然后切回来就报这两个错误，期间啥也没干，之前重新安装opencv疯狂报错也是这种样子的。warningwarning：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrent
