FollowingthereleaseofOpenAIGPT-3,techgiantslikeHuawei,Google,BAAI,Kuaishou,Alibaba,andNvidiaalsointroducedtheirlarge-scalemodelsin2021,leadingtheAIindustrytoenterintoanewphaseofintensecompetition.InseekingtoexploregeneralistAI,large-scalemodelsareasourceoforiginalinnovationandlong-termimpact,anditwi
文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。本人水平有限，文章如有问题，欢迎及时指出。如果看完文章有所收获，一定要先点赞后收藏。毕竟，赠人玫瑰，手有余香。一，ScaledYOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-izedYOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结Reference参考资料一，ScaledYOLOv4ScaledYOLOv4
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大佬的TensorFlow代码：here另一个大佬的Pytorch代码：here注：Pytorch代码只有semanticKITTI的训练，TensorFlow作者本人的代码比较全。keywords高分辨率点云——约\(10^5\)点云语义分割多层次特征在正式开始讲论文之前，我们先看看效果，0.04s的inferencetime那么咱们正式开始相关工作\(_{*篇幅有限，此处不再介绍其他基于投影或基于体素的工作}\)PointNet++网络结构关键组件Samping——FPS(最远点采样)顾名思义，每次在点云中采样的点都应该距其他点的距离最远举个例子，下图，一个二维欧式空间中，我们需要使用FP
大佬的TensorFlow代码：here另一个大佬的Pytorch代码：here注：Pytorch代码只有semanticKITTI的训练，TensorFlow作者本人的代码比较全。keywords高分辨率点云——约\(10^5\)点云语义分割多层次特征在正式开始讲论文之前，我们先看看效果，0.04s的inferencetime那么咱们正式开始相关工作\(_{*篇幅有限，此处不再介绍其他基于投影或基于体素的工作}\)PointNet++网络结构关键组件Samping——FPS(最远点采样)顾名思义，每次在点云中采样的点都应该距其他点的距离最远举个例子，下图，一个二维欧式空间中，我们需要使用FP
本文是阅读LinkedIn公司2020年发表的论文Magnet:Push-basedShuffleServiceforLarge-scaleDataProcessing一点笔记。什么是Shuffle以上图为例，在一个DAG的执行图中，节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程。虽然Shuffle的过程很简单，但是不同的引擎有不同的实现。以shuffle数据传输的介质来看有基于磁盘的shuffle，例如Map/Reduce，Spark，FlinkBatch中，上下游之前的数据都是需要落盘后来进行传输，这类通常是离线处理框架，对延迟不敏感，基于磁盘更加可靠稳定。有基于内存的pipeline模
本文是阅读LinkedIn公司2020年发表的论文Magnet:Push-basedShuffleServiceforLarge-scaleDataProcessing一点笔记。什么是Shuffle以上图为例，在一个DAG的执行图中，节点与节点之间的数据交换就是Shuffle的过程。虽然Shuffle的过程很简单，但是不同的引擎有不同的实现。以shuffle数据传输的介质来看有基于磁盘的shuffle，例如Map/Reduce，Spark，FlinkBatch中，上下游之前的数据都是需要落盘后来进行传输，这类通常是离线处理框架，对延迟不敏感，基于磁盘更加可靠稳定。有基于内存的pipeline模
0、关键词annotatedvideos,3Dobjectdetection,object-centricvideos,poseannotations,Objectrondataset,3Dobjecttracking,3Dshaperepresentation,object-centricshortvideos,annotatedimages,robotics,imageretrieval,augmentedreality1、链接该论文来自谷歌研究院（GoogleResearch It'sGoogle:-(内地需要VPN才能访问）。秉承其形成技术壁垒的一贯作风，要么“力大砖飞”，使用大规模集
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数据可视化将数据通过各种视觉通道映射成图形，可以使得用户更快、更准确的理解数据。大屏用途用于公司展厅、日常经营监控，还有些特殊行业如交通、运输、工厂制造。大屏效果展示image.png1.固定尺寸的“真实”大屏一般使用在企业的巨大的显示器上用来展示、监测数据情况，一般是不需要频繁操作的。这种只在固定大的屏幕上的大屏，完全可以不使用自适应方案。2.大屏宽高等比例适应（1）使用felx布局要点：使用flex各种布局，结合元素使用百分比使用场景：H5页面、简单后台业务系统页面大神笔记（2）使用rem单位参考链接：前端自适应实现方法前端学习笔记-DS的博客-CSDN博客前端自适应3.大屏自适应最优解决
