Notepad++是一个文本编辑器小软件，用来替代windows自带的记事本。然而Notepad++软件的作者太霸道，如果你不赞同他的观点，Notepad++将会在你的源码里面插入随机字符。推荐一款国产的开源跨平台软件NDD(notepad--)，功能一点儿不弱,体积小巧打开速度快，且带有文件夹比对功能，连收费的beyondCompare都省了。且可以为它贡献插件啦，添加一些有意思的功能，比如我想给它添加个ChatGPT聊天机器人插件。期待更多优秀的国产软件，为国产化崛起贡献力量。NDD（notepad--）介绍Notepad–是一个使用C++编写的文本编辑器，目前支持Win/Linux/Ma
abstractReferringvideoobjectsegmentation(R-VOS)isanemergingcross-modaltaskthataimstosegmentthetargetobjectreferredbyalanguageexpressioninallvideoframes.Inthiswork,weproposeasimpleandunifiedframeworkbuiltuponTransformer,termedReferFormer.Itviewsthelanguageasqueriesanddirectlyattendstothemostrelevantr
abstractReferringvideoobjectsegmentation(R-VOS)isanemergingcross-modaltaskthataimstosegmentthetargetobjectreferredbyalanguageexpressioninallvideoframes.Inthiswork,weproposeasimpleandunifiedframeworkbuiltuponTransformer,termedReferFormer.Itviewsthelanguageasqueriesanddirectlyattendstothemostrelevantr
关于MinGW与MSVCMSVC：即MicrosoftVisualC++Compiler，即微软自己的编译器我们下载Windows下的OpenCV时，会带两个文件夹VC14，VC15（分别与VisualStudio的版本有对应关系），这两个文件夹下的库可以直接运行不需要编译将VS作为Qt的开发环境也是使用这个编译器的缘故MinGW：我们都知道GNU在Linux下面鼎鼎大名的gcc/g++，MinGW则是指MinimalistGNUforWindows的缩写它是将GNU开发工具移植到Win32平台下的产物，即一套Windows上的GNU工具集用其开发的程序不需要额外的第三方DLL支持就可以在Wi
论文总结以下是我阅读完整篇论文做的个人总结，基本包含了chatGPT1设计的完整框架思路，可以仅看【论文总结】章节。在GPT1实现的核心架构中，包含两个阶段。第一阶段在第一阶段基于一个包含7000本书籍内容的海量未标注文本数据集进行无监督预训练，该阶段引入了一种Transformer模型的变形，GPT1增加了Transformer模型的中间层，并调整了部分模型结构和参数。第二阶段在第二阶段，实验组引入12个更加具体的标注文本数据集（诸如中学学校问答文本、政府工作报告文档、文本隐含情感标注文档）进行参数微调。基于第一阶段的模型输出，实验组基于标注数据再训练一个二阶段的线性学习模型。一、二两个阶段
C#界面里Form.Language属性的使用现在面向全球化的应用软件、应用系统越来越多。比如游戏正在走向全球化时代，很多游戏的服务器也会安装到各个国家去，也会请当地人来管理游戏的服务器。这时开发的软件，就需要面向各种语言，比如英语、日语、阿拉佰语等等。如果你正在使用C#来开发应用软件，而这个软件又是面向多种语言的使用者，怎么样来实现这个软件开发呢？是否需要同时写多套软件来给不同的使用者呢？还是只写一套软件，然后界面采用不同的语言来显示呢？如果要开发多套软件，也是可以的，就是费用比较只开发一套软件不同界面语言显示要多。因此大多数的情况下，只需要实现一套代码，多个界面语言的开发。下面就来对一个界
一个开源的大型语言模型LLaMA论文解读，LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels返回论文和资料目录1.导读LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benchmarks上性能优于GPT-3(175B)，LLaMA-65B与业内最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B比较也具有竞争力。开源的代码在github上可以很方便获得，还有对应的原论文地址。2.摘要和引言大型语言模型存在一个问题是并非越大的模型具备越优的性能，所以可能存
目录1、下载OpenCV库2、添加搜索路径3、添加环境变量4、CmakeLists.txt配置(1)配置步骤(2)CmakeLists.txt完整配置1、下载OpenCV库OpenCV官方下载地址：download|OpenCV4.6.0下载完毕后解压，便可以得到下面的文件2、添加搜索路径find_package会寻找findxxx.cmake或者xxxConfig.cmake文件，我们需要提前指明.cmake文件的搜索路径。OpenCVConfig.cmake ：D:\\Download\\opencv4_6_0\\build\\x64\\vc15\\lib#list(APP
目录一、源码下载二、源码编译 2.1OpenCV源码下载 2.2cmake安装(非必要) 2.3opencv安装依赖及支持模块查看 2.4安装pkgconfig包 2.5安装opencv依赖包 2.6真正安装opencv包开始 2.7opencv环境路径配置三、案例测试 3.1案例设计 3.2编译测试一、源码下载 opencv可以在官网(Courses-OpenCV)、github、gitee下载源码编译自己所需要的特定功能的库，也可以在SourceForge获得已经编译好
步骤：①编译opencv源码；注意几个下载内容；根据cmakedownloadlog.txt中的说明②生成opencv.sln，先使用ALL_BUILD生成③然后对install工程进行生成④使用：离线使用，opencv文件夹install的includelibbin等复制到当前工程下的文件夹；然后配置属性 配置属性时注意一下路径，工程属性为.vcxproj文件所在路径；去找相对路径时，其基础路径不一样，注意。⑤编译成功，debug调试；成功 下载opencv&opencv-contrib4.7.0源码；注意下载地址https://github.com/opencv/opencv/relea
