目录一、Origin图例排布修改二、Origin图例边框去除一、Origin图例排布修改1、选中图例后右键，点击属性。2、修改内容排版，点击确定。3、修改示例，可预览。 4、此处可直接修改垂直排布或水平排布。5、图例修改结果。可以修改为两列或两行。二、Origin图例边框去除1、选中图例后右键，点击属性。2、选择边框，选择无。3、图例修改结果。已经去除图例边框。
随着前后台架构的兴起，以及各种小程序、客户端等异地前端的部署架构，相信大家都经常会遇到CORS问题，CORS问题会阻止后台数据的正常返回，如果你搜索相关错误，你会遇到很多教程，教你修改Access-Control-Allow-Origin，解决CORS问题。那这里我要多说一句，如果搜到的方案是让你把Access-Control-Allow-Origin配置成*，请不要这么做，至少在生产环境不要这么做。Access-Control-Allow-Origin配置成*什么意思？意思是允许任意网站跨域访问该服务端口，在这种情况下，任意一个前端程序都可以随意集成该端口内容，实现数据获取。那正确的方法是什
随着前后台架构的兴起，以及各种小程序、客户端等异地前端的部署架构，相信大家都经常会遇到CORS问题，CORS问题会阻止后台数据的正常返回，如果你搜索相关错误，你会遇到很多教程，教你修改Access-Control-Allow-Origin，解决CORS问题。那这里我要多说一句，如果搜到的方案是让你把Access-Control-Allow-Origin配置成*，请不要这么做，至少在生产环境不要这么做。Access-Control-Allow-Origin配置成*什么意思？意思是允许任意网站跨域访问该服务端口，在这种情况下，任意一个前端程序都可以随意集成该端口内容，实现数据获取。那正确的方法是什
HugginFaceTransforms是一个非常方便的库，集成了非常多SOTA的模型，包含：LLAMA,GPT,ChatGLMMoss，等。目前基本上主流的方案都是基于HugginFaceTransforms这个框架实现的。以前如果要流式输出需要自己去改模型底层的推理逻辑。如ChatGLM，自己实现的流式输出如下：#chatglm-6bmodel/modeling_chatglm.py@torch.no_grad()defstream_chat(self,tokenizer,query:str,history:List[Tuple[str,str]]=None,max_length:int=
我使用Matrix4.translationValues创建了自定义float操作栏，包括动画子菜单。你可以查看我的gistshere这是我按下float操作按钮后子菜单动画位置的代码:@overrideWidgetbuild(BuildContextcontext){returnStack(children:[Transform(transform:Matrix4.translationValues(0.0,_translateButton.value*1.8,0.0,),child:add(),),Transform(transform:Matrix4.translationVal
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AttentionIsAllYouNeedTransformer原文解读与细节复现导读在Transformer出现以前，深度学习的基础主流模型可分为卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、图对抗神经网络GAN。而Transformer的横空出世，吸引了越来越多的研究者的关注：Transformer不仅在NLP领域取得了耀眼的成绩，近年来甚至一度屠榜CV领域的各大比赛，热度超前。所以，基于之前对Transformer的研究与理解，更基于对新技术的好奇与渴求，接下来的几篇文章我会从最经典的Transformer结构出发，沿着NLP和CV两大主线，为大家讲解几篇影响力巨大的paper。前言Trans
PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View3DObjectDetection作者单位旷视目的DETR3D中2D->3D过程存在的问题：预测的参考点坐标可能不准确，在采样图片特征时可能拿不到对应的特征。只有参考点投影位置的图像特征被使用，无法学到全局的特征。采样图像特征的过程过于复杂，难于应用本文的目标是在DETR的基础上，提出一个简单优雅的3D目标检测框架本文的贡献总结：提出了一个简单优雅的框架，PETR，用于多视角的3D目标检测。提出了一个新的3Dposition-aware表示在nuScenes数据集上达到了sota方法网络结构网络整
1摘要Transformer一直是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的核心。NLP和CV的巨大成功激发了研究者对Transformer在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer对不同的3D表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer对各种3D处理任务的能力如何？到目前为止，还没有对这些问题的研究进行系统的调查。论文全面概述了用于3D点云分析的Transformer算法。首先介绍Transformer结构的理论并回顾其在2D/3D领域的应用。然后，提出了三种不同的分类法（即基于实现、数据表示和任务），可以从多
1摘要Transformer一直是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的核心。NLP和CV的巨大成功激发了研究者对Transformer在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer对不同的3D表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer对各种3D处理任务的能力如何？到目前为止，还没有对这些问题的研究进行系统的调查。论文全面概述了用于3D点云分析的Transformer算法。首先介绍Transformer结构的理论并回顾其在2D/3D领域的应用。然后，提出了三种不同的分类法（即基于实现、数据表示和任务），可以从多
