使用MongoDB和Ruby驱动程序，我试图在我的应用程序中计算玩家的排名，因此我按(在本例中)俯卧撑排序，然后添加一个排名字段和每个对象的值。pushups=coll.find.sort(["pushups",-1])pushups.each_with_indexdo|r,idx|r[:pushups_rank]=idx+1coll.update({:id=>r},r,:upsert=>true)coll.save(r)end这种方法确实有效，但这是遍历对象并更新每个对象的最佳方法吗？有没有更好的方法来计算玩家的段位？ 最佳答案
论文标题：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文作者：ZeLiu,YutongLin,YueCao,HanHu,YixuanWei,ZhengZhang,StephenLin,BainingGuo论文来源：ICCV2021，Paper代码来源：Code目录1.背景介绍2.研究现状CNN及其变体基于自注意的骨干架构自注意/Transformer来补充CNNs基于Transformer的视觉主干3.方法3.1总体架构SwinTransformerblock3.2基于移位窗口的自注意非重叠窗口中的自注意在连
VisionTransformer（VIT）VisionTransformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。这种方法通过将输入图像分解成一组图像块，并将这些块变换为一组向量来处理图像。然后，这些向量被输入到Transformer编码器中，以便对它们进行进一步的处理。ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的性能，但其在处理大尺寸图像和长序列数据方面具有优势。与自然语言处理（NLP）中的Transformer模型类似，ViT模型也可以通过预训练来学习图像的通用特征表示。在预训练过程中，ViT模型通常使用自
在MongoCursor实例上使用iterator_to_array()可以在PHP5.3中抛出异常吗？换句话说，我是否需要在try-catch语句中包装对MongoCursor实例的iterator_to_array()调用？例如，$mongo=newMongo();$mongo_db=$mongo['my_database'];$mongo_coll=$mongo_db['my_collection'];//This$cursor=$mongo_coll->find();$documents=iterator_to_array($cursor);//Versusthis.$curs
多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质，可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联，还可以自组装成纳米粒子，参与到生物检测、药物递送、组织工程中。然而，多肽的序列组成过于多样，仅10个氨基酸就可以组成超过百亿种多肽。因此，人们很难对其自组装特性进行全面系统的研究，进而优化自组装多肽的设计。为此，西湖大学的李文彬课题组利用基于Transformer的回归网络，对百亿种多肽的自组装特性进行了预测，并分析得到了不同位置氨基酸对自组装特性的影响，为自组装多肽的研究提供了强力的新工具。作者|雪菜编辑|三羊多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质。多肽合成便利、可
方法结果在这一部分，我们展示对于每个模型比较的聚合的统计分析当涉及到计算特征和独立的特征组（表格1），抽取功能组和对齐重要功能组（表格2），并且最后，我们提供从模型比较（LANGUAGE模型v.s.MAINIDEA模型）中获取的样例。由于长度限制，我们只展示了这个比较的细节样例。相似的图片和相关性分析展示在Github上。1.独立特征组因为每个训练好的模型都从他们的训练集合中留出一个不同集合的主题，分析集中相同的主题需要被识别出来，并且那么，抽取的特征的数量和导致的独立特征组在每个模型比较中不同。为每个模型比较计算独立的特征组（表格1），对所有的比较，都产生了在原先70%和77%之间的抽取的特
2022-CVPR-VideoSwinTransformerVideoSwinTransformer摘要1.引言2.相关工作3.VideoSwinTransformer3.1.总体架构3.2.基于3D平移窗口的MSA模块3.3.结构变量3.4.从预训练模型初始化4.实验4.1.设置4.2.与最先进技术的比较4.3.消融实验5.结论参考文献VideoSwinTransformer论文地址摘要 视觉领域正在见证从CNN到Transformers的建模转变，纯Transformer架构在主要视频识别基准测试中达到了最高准确度。这些视频模型都建立在Transformer层之上，Transformer层
（2021）Abstract 在本文中，我们质疑 自监督学习是否为VisionTransformer(ViT)[16]提供了与卷积网络(convnets)相比突出的新属性。除了 使自监督方法适应这种架构的效果 特别好之外，我们还进行了以下观察：首先，自监督的ViT特征包含关于图像语义分割的显式信息，这在有监督的ViTs和卷积网络中都没有那么明显。其次，这些特征 也是优秀的k-NN分类器，在ImageNet上以小ViT达到78.3%top-1。我们的研究还强调了动量编码器[26]、多裁剪训练[9]以及使用ViT的小patches的重要性。我们将我们的发现应用到一种简单的自监督方法中
要访问顺序容器和关联容器中的元素，需要通过“迭代器（iterator）”进行。迭代器是一个变量，相当于容器和操纵容器的算法之间的中介。迭代器可以指向容器中的某个元素，通过迭代器就可以读写它指向的元素。从这一点上看，迭代器和指针类似。迭代器按照定义方式分成以下四种。1)正向迭代器，定义方法如下：容器类名::iterator 迭代器名;2)常量正向迭代器，定义方法如下：容器类名::const_iterator 迭代器名;3)反向迭代器，定义方法如下：容器类名::reverse_iterator 迭代器名;4)常量反向迭代器，定义方法如下：容器类名::const_reverse_iterator 迭
在使用transformer4.0时，报错误提示RuntimeError:Expectedtensorforargument#1'indices'tohavescalartypeLong;butgottorch.IntTensorinstead(whilecheckingargumentsforembedding)。该问题主要时由于tensor的类型导致的，解决方法是在相应报错行的前一行对数据类型进行转换。假设输入数据为x，那么增加行为“x =torch.tensor(x).to(torch.int64)”。 如果修改之后仍然出现该错误，并且发生错误的位置发生变化
