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最新推荐文章于 2024-07-16 18:43:40 发布
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今天开始写我的博客了。

我 的内容很简单：

程序

和

人生。

我希望，我把两样都写好罗。 

docong
关注
基于人类视频的模仿学习与VLM推理规划：从DexMV、MimicPlay、SeeDo到人形OKAMI、Harmon(含R3M的详解)
结构之法 算法之道
10-20 9064
在此文《》的1.1节开头有提到机器人收集训练数据一般有多种方式，比如Dexmv物理本体，有的翻译为embodiment38-Dexmv即embodiment-agnostic keypoint，49考虑到「从人类视频中学习」早已成为机器人的主流训练方法之一，故打算系统阐述以下这个课题，不然很多朋友可能只是理解其字面意思，但到底具体怎么个模仿学习，则不一定知其里，而通过本文系统的阐述，可以让大家更深刻的理解模仿学习背后更深的细节。
Join()会不会释放锁？
牧夏的个人博客
03-18 9083
文章目录答案Demo分析拾遗 答案 会 不过不能确切的说 Demo 网上找了很久没有找到答案，从书中找答案，《Java并发编程艺术》、《Java并发编程实战》均没有找到，在《Java多线程编程核心技术》中找到了答案，这个Demo来自这本书的268页： package com.leesin.heightConcurrent.join; /** * @description: join会释放锁 ...
论文研读 —— 9. DensePose From WiFi
老程的技术笔记
02-12 4087
计算机视觉和机器学习技术的进步已经导致RGB摄像头、LiDAR和雷达中2D和3D人体姿势估计的重大发展。然而，图像中的人体姿势估计受到遮挡和照明的不利影响，这在许多关注的场景中是常见的。另一方面，雷达和LiDAR技术需要专门的硬件，价格昂贵，耗能大。此外，在非公共区域放置这些传感器会引发严重的隐私问题。为了解决这些局限，最近的研究已经探索了使用WiFi天线（1D传感器）进行身体分割和关键点身体检测。本文进一步拓展了WiFi信号与计算机视觉中常用的深度学习体系结构的结合，以估计密集的人体姿势对应关系。
论文研读 —— 6. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (3/3)
老程的技术笔记
01-17 668
文章目录6. Results6.1. Qualitative Evaluations7. DiscussionReferences 6. Results Our results on ILSVRC-2010 are summarized in Table 1. Our network achieves top-1 and top-5 test set error rates of 37.5%37.5\%37.5% and 17.0%17.0\%17.0% 1. The best performance ac
论文研读 —— 4. You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection (3/3)
老程的技术笔记
01-06 1365
Comparison to Other Detection Systems Object detection is a core problem in computer vision. Detection pipelines generally start by extracting a set of robust features from input images (Haar [25], SIFT [23], HOG [4], convolutional features [6]). Then, c.
Paper：《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translatio
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-18 1348
​ Paper：《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation基于RNN编码器的统计机器翻译短语表征学习》的翻译与解读 目录 《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》的翻译与解读 Abstract 1
Paper：Transformer模型起源—2017年的Google机器翻译团队—《Transformer：Attention Is All You Need》翻译并解读-20171206版
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08-28 1万+
​ Paper：Transformer模型起源—2017年的Google机器翻译团队—《Transformer：Attention Is All You Need》翻译并解读-20171206版 目录 《Transformer：Attention Is All You Need》翻译并解读 Abstract 1、Introduction 2、Background 3、Model Architecture 4、Why Self-Attention 5、Training
101 Rx Samples
henreash的专栏
07-06 673
Rx 范例 Start 方法- 异步运行代码异步后台操作 public static void StartBackgroundWork() { Console.WriteLine("Shows use of Start to start on a background thread:"); var o = Observable.Start(() => { ...
Redis入门
weixin_46257411的博客
05-30 1100
Redis安装&配置、基本命令、线程模型、发布&订阅、持久化机制、主从复制（读写分离）、哨兵机制、缓存过期处理&内存淘汰机制、集群搭建
An error occurred running the Unity content on this page. See your browser JavaScript console for more info. The error was: abort(53) at jsStackTrace@blob:https://www.dong365.com/5e4034b1-1467-4e53-869f-202b7f6b8293:2:16343 stackTrace@blob:https://www.dong365.com/5e4034b1-1467-4e53-869f-202b7f6b8293:2:16517 abort@blob:https://www.dong365.com/5e4034b1-1467-4e53-869f-202b7f6b8293:2:758 <?>.wasm-function[100030]@[wasm code] <?>.wasm-function[20244]@[wasm code] <?>.wasm-function[20240]@[wasm code] <?>.wasm-function[20227]@[wasm code] <?>.wasm-function[28709]@[wasm code] <?>.wasm-function[29761]@[wasm code] <?>.wasm-function[31189]@[wasm code] <?>.wasm-function[69858]@[wasm code] <?>.wasm-function[69859]@[wasm code] <?>.wasm-function[69870]@[wasm code] <?>.wasm-function[69872]@[wasm code] <?>.wasm-function[99962]@[wasm code] @blob:https://www.dong365.com/5e4034b1-1467-4e53-869f-202b7f6b8293:2:517482 invoke_viiii@blob:https://www.dong365.com/5e4034b1-1467-4e53-869f-202b7f6b8293:2:390472 <?>.wasm-function[88293]@[wasm code] <?>.wasm-function[62825]@[wasm code] <?>.wasm-function[69731]@[wasm code] <?>.wasm-function[62457]@[wasm code] <?>.wasm-function[99925]@[wasm code] @blob:https://www.dong365.com/5e4034b1-1467-4e53-869f-202b7f6b8293:2:499162 invoke_iiiii@blob:https://www.dong365.com/5e4034b1-1467-4e53-869f-202b7f6b8293:2:356481 <?>.wasm-function[97505]@[wasm code] <?>.wasm-function[96761]@[wasm code] <?>.wasm-function[12399]@[wasm code] <?>.wasm-function[12397]@[wasm code] <?>.wasm-function[3698]@[wasm code] <?>.wasm-function[19416]@[wasm code] <?>.wasm-function[19413]@[wasm code] <?>.wasm-function[19419]@[wasm code] <?>.wasm-function[21680]@[wasm code] <?>.wasm-function[56638]@[wasm code] <?>.wasm-function[56608]@[wasm code] <?>.wasm-function[24585]@[wasm code] <?>.wasm-function[24841]@[wasm code] <?>.wasm-function[24288]@[wasm code] <?>.wasm-function[24288]@[wasm code] <?>.wasm-function[24278]@[wasm code] <?>.wasm-function[24269]@[wasm code] <?>.wasm-function[98356]@[w
07-01
- **避免阻塞主线程**：检查是否在主线程中执行了同步等待异步任务的操作，例如通过 `AsyncOperationHandle` 等待某个资源加载完成。应改用协程（Coroutine）或回调机制实现异步处理[^3]。 #### 3. **浏览器兼容性...
A002-185-2531
GONGZIXUY的博客
01-05 1721
目录 第一页作业 2 1.1验收承认(acceptance) 2 1.2要求需要(requirement) 5 1.3最初形态(Prototype) 6 1.4Model(模型) 7 1.5异义词(Homonym) 8 1.6检查(Inspection) 8 1.7敏捷式项目管理(Agile project management) 9 1.8特征(Feature) 10 1.9实体(Entity) 12 1.10错误(Error) 14 第二页作业 15 2.1实现视图(implementation vie
GaussianCube：使用最优传输构造高斯溅射用于3D生成建模
04-21 2197
3D Gaussian Splatting (GS) have achieved considerable improvement over Neural Radiance Fields in terms of 3D fitting fidelity and rendering speed. However, this unstructured representation with scattered Gaussians poses a significant challenge for generati
2024年7月16日Arxiv语言模型相关论文
数智笔记
07-16 1631
原标题作者机构: 浙江大学 腾讯摘要: 查询焦点摘要（QFS）旨在生成回答特定感兴趣问题的摘要，实现更大的用户控制和个性化。随着大型语言模型（LLMs）的出现，展示了它们通过大规模预训练对文本理解的令人印象深刻的能力，这意味着抽取式片段生成的巨大潜力。在本文中，我们系统地研究了基于LLMs的QFS模型应该利用的两个不可或缺的特征，分别是长篇文档摘要和高效的细粒度查询-LLM对齐。
超详细解读：神经语义解析的结构化表示学习 | 附代码分析
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05-04 1594
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部...
高端大气上档气的banner生成工具和图案集合，python脚本
最新发布
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/b30e3f5e57c7 [TOC] code_banner 一个有追求的程序员总是希望自己的项目有一个高端大气上档气的banner，但是每次开发项目都去设计banner无疑有点浪费时间。 因此，这个项目总结一些程序员常用banner生成方法，以及一些著名的banner图案，方便在使用的时候可以信手拈来。 源码地址：https://.com/HeLiangHIT/code_banner 文字banner生成 网页版 打开网页： http://www.network-science.de/ascii/ 输入文字比如，选择字体比如graffiti，点击do it! 等待几秒。 输出内容后拷贝： 本地安装 网页版有时候太慢了，该工具开源，可以下载到本地编译安装。 依次执行如下命令安装工具： 该工具已解压到目录 ./figlet/ 下，可以直接在里面编译安装。 之后可以执行 生成对应的banner如下 更多控制参数查看帮助： 其中字体可以到 http://www.figlet.org/examples.html 选择，然后到 http://www.figlet.org/fontdb.cgi 下载后用于生成对应风格的banner文字。 项目font目录下是我觉得还不错的一些字体。 指定字体生成banner的方法： 这里整理一些比较合适的字体： block.flf, bulbhead.flf, computer.flf, alligator.flf, doh.flf, isometric1.flf, isometric2.flf, isometric3.flf, isometric4.flf, larry3d.flf,...
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
12-09
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一个拿来即用的docker镜像大礼包，直接构建docker镜像环境(docker、dockerfile、k8s、helm、shell and so on )，Linux运维工具及脚本，K8S构建，各种
12-09
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4dcb2845d5d 说明 使用七牛，加速java和tomcat下载， 已推送到官方 交流QQ群 如梦技术：
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用
12-09
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【遥感与地理信息】基于Sentinel-2影像的NDVI时序分析：城市植被覆盖变化监测方法实现
12-09
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台对巴基斯坦拉合尔地区进行长时间序列的遥感影像分析。通过加载全球行政边界数据集并筛选出拉合尔地区的地理范围作为研究区域（AOI），随后加载2016年至2025年间的Sentinel-2地表反射率影像集合，结合云掩膜处理（基于SCL波段）去除云影响，并按年份合成中值影像。在此基础上，计算各年度归一化植被指数（NDVI），用于评估植被覆盖变化情况。文章还展示了真彩色影像与NDVI空间分布图的可视化方法，并进一步通过比较2025年与2016年的NDVI差值，分析十年间植被动态演变趋势。; 适合人群：具备基本遥感知识和Earth Engine操作经验的学生、科研人员或环境监测相关从业人员；熟悉JavaScript语法者更佳； 使用场景及目标：①开展城市绿化变化监测、土地利用分析或生态环境评估；②学习时间序列遥感数据处理流程，掌握云去除、影像合成、NDVI计算与变化检测等关键技术； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察结果，理解每一步的数据处理逻辑，可尝试调整年份或研究区域以拓展应用范围。
matlab 建模dongdong杨
06-09
您好！对于建模，MATLAB 是一个非常强大的工具。下面是一个简单的建模示例： 假设您想建立一个简单的线性回归模型，其中您有一些输入变量 X 和一个输出变量 Y。您可以使用 MATLAB 的“fitlm”函数来拟合这个模型。...
评论 1
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