有了AWP，但不能忘了MP5啊？

最新推荐文章于 2024-10-23 14:27:43 发布
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本文探讨了在软件开发中，除了依赖Spring等框架进行属性注入外，还应回归编程本质，通过手写代码创建及设置对象的方式进行开发。这种方法虽原始却能帮助开发者更好地理解底层原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

一些网友已经习惯了在系统里面配置数据源，使用Spring进行属性的注入，但却忘了我们还可以

 

1 new 一个对象

2 set各种属性

3 然后直接使用

 

这种最基本的形式哦。 那些配置文件，只是替我们做了我们应该做的事情。

 

 

有了AWP，但不能忘了MP5啊？ 比喻有点牵强，但意思我想你明白。

 

cs1.6服务器修改弹道,CS1.6 比赛弹道能不能改？
weixin_34552443的博客
08-10 1623
该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼cl_idealpitchscale "0.8"cl_lc "1"cl_logocolor "#Valve_Red"cl_logofile "skull"cl_lw "1"cl_minmodels "1"cl_radartype "0"cl_righthand "1"cl_shadows "1"cl_timeout "60"cl_updaterate "...
AWP:NeurIPS 2020论文代码“专家权重摄动有助于稳健概括”
05-10
基于AWP的对抗训练（AT-AWP）的代码位于at-awp ，而基于AWP的./trades-awp -AWP）的代码位于./trades-awp ： 在./at-awp ，CIFAR-10，CIFAR-100和SVHN的代码分别在train_cifar10.py ， train_cifar100.py和train_...
A1超级aWp专用精悍CS1.5脚本
04-13
好精辟的脚本！~~效果用过就知道~！~~~~~~~~~~~~
我最喜欢的CS1.5中国版优化脚本
10-10
这个脚本现在在中国最牛的脚本， 弹道优化，地图加亮。希望大家喜欢。 谢谢
对抗训练：FGM和AWP
qq_45812502的博客
10-11 655
对抗训练fgm和awp代码
AT-AWP：Adversarial weight perturbation helps robust generalization
weixin_49171105的博客
08-09 1610
本文提出一种简单而有效的对抗权重扰动(AWP)来明确规范化权重损失图的平滑度，在对抗训练框架中形成双重扰动机制(输入扰动和权值扰动)。大量实验表明，AWP确实使权重损失图更加平缓，并且可以很容易地融入各种现有的对抗训练中，以进一步提高对抗鲁棒性。......
AWP-ODC在linux中的安装
越努力越幸运！
10-23 1758
依赖软件openmpi,cuda,其中老版本的awp-odc()仅支持cuda10及以下，新版本（自己改的纹理内存，但是性能有下降）支持最新版的cuda和openmpi。
对抗训练：FGM、PGD、FreeLB、AWP
u013250861的博客
08-06 404
对抗训练：FGM、PGD、FreeLB、AWP。
AWP流程图-crop1
08-03
AWP流程图-crop1
Academic Web Page:学术网页（AWP）项目-开源
05-27
AWP是一个启动的项目，旨在为学术网页提供非常简单的解决方案。 因此，它被设计为非常轻巧，安全（尽可能）且便携。 它是用php编写的，并使用SQLite作为数据库，从而使其具有较高的性能和稳定性，并且使其同时保持...
awp-odc-os:Anelastic Wave Propagation软件（awp-odc-os）在3D粘弹性或弹性固体中模拟波传播
05-16
awp-odc-os Anelastic Wave Propagation软件（awp-odc-os）模拟3D粘弹性或弹性固体中的波传播。 波传播使用交错网格有限差分方案的变体来近似求解速度和应力的3D弹性动力学方程。 GPU版本提供了Cerjan的吸收边界...
AWP_Project
03-09
在压缩包"AWP_Project-main"中，虽然没有具体的文件名提供，但通常这样的命名方式暗示了这是一个项目的主目录或源代码根目录。在这个目录下，我们可能会找到以下常见的文件和文件夹： 1. HTML文件：这些是项目的...
竞赛trick-AWP对抗训练的即插即用实现
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
09-19 1569
对抗训练就是使用对抗样本去训练模型，从而通过对原始训练数据添加噪声便得到了对抗样本。在竞赛中常在BERT的embedding阶段进行扰动，常使用的对抗训练有pgd,fgm,freelb等。（缘故：在刚结束的腾讯微信大数据挑战赛-多模态短视频分类竞赛中有大幅度提升）。
【模型提分tricks】Adversarial Weight Perturbation（AWP）对抗训练
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
09-14 1428
在如今AI遍及各行各业的情况下，现在不论是搞科研还是做比赛，一个非常重要的问题就是提升模型的robust，让训练出来的模型能更好的泛化到一个从未见过的测试集上，以此减小线上和线下的gap。
Adversarial Weight Perturbation Helps Robust Generalization(AWP adversarial train )
Sircollector的博客
07-24 1756
关于AWP方法论文的阅读
精悍的指令
weixin_34309543的博客
05-29 69
最近在复习自己的linux笔记，看到cut和sort的时候突然想起一直遗忘做的一件事：给某文本文件去重。发现用这两条指令的组合可以很轻松的完成自己想做的工作。 要处理的原文本文件一条数据的格式是：str1 # str2 #str3，每行一条这种格式的数据。我需要的只是str2去重后的数据，所以可以这么干 cut -d '#' -f2 YOUR_TARGET_FILE>new cut...
自适应权重池化 AWP
最新发布
01-08
### 自适应权重池化 (Adaptive Weighted Pooling, AWP) #### 定义与概念 自适应权重池化是一种用于目标检测网络中的池化操作，旨在提高特征表示能力并增强模型性能。该技术通过对不同位置的特征图赋予不同的权值来聚合信息，从而使得重要区域的信息得到更多关注[^2]。 #### 实现原理 在具体实现上，AWP通常基于可变形卷积(Deformable Convolution)的思想构建。其核心在于引入了一个额外的学习参数——即每个采样点对应的偏移量以及相应的权重系数。这些参数允许网络动态调整感受野大小及其分布模式，进而更好地捕捉物体形状变化带来的影响。 对于输入特征图 \( F \in R^{H\times W\times C} \)，其中\( H \), \( W \) 和 \( C \)分别代表高度、宽度和通道数；输出经过加权后的全局平均池化结果可以形式化描述如下： \[ O_c=\frac{\sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{M-1}(F(i,j,c)\cdot w(i,j))}{\sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{M-1}w(i,j)} \] 此处， - \( N,M \) 表示空间维度上的网格划分数量； - \( c \) 是指特定的channel索引； - \( w(i,j) \) 则是由网络预测得出的位置依赖型权重向量的一部分。 ```python import torch.nn as nn class AdaptiveWeightPooling(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv_offset = nn.Conv2d(channels, 2 * kernel_size**2, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1)//2) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) def forward(self, x): offset = self.conv_offset(x).view(*x.shape[:2], -1) # BxCxHW -> Bx(C*2)x(HW) weights = self.softmax(offset[:, :offset.size(1)//2].reshape(*x.shape[:2], *x.shape[-2:])) offsets = offset[:, offset.size(1)//2:].reshape(*x.shape[:2], *x.shape[-2:]) grid_y, grid_x = torch.meshgrid(torch.arange(-1, 1, step=2/(weights.size(-1)-1)), torch.arange(-1, 1, step=2/(weights.size(-2)-1))) grid = torch.stack([grid_x.repeat(weights.size(0), weights.size(1), 1, 1), grid_y.repeat(weights.size(0), weights.size(1), 1, 1)], dim=-1).to(device=x.device) sampled_features = F.grid_sample(x, grid + offsets.permute(0, 2, 3, 1)) pooled_feature = (sampled_features * weights.unsqueeze(-1)).mean((-2,-3)) return pooled_feature.squeeze() ``` 此代码片段展示了如何利用 PyTorch 来创建一个简单的自适应权重池化层。注意这里的 `conv_offset` 负责生成偏移量矩阵，而 `softmax` 函数则用来计算各个位置的重要性分数。最终通过 `grid_sample` 方法完成带权重的空间重定位取样过程，并求得加权均值作为输出。 #### 应用场景 AWP 主要应用于计算机视觉领域内的高级任务，特别是那些涉及复杂背景下的对象识别问题。例如，在图像分类、实例分割或是姿态估计等方面都能见到它的身影。尤其当面对尺度差异较大或者形态不规则的目标时，这种灵活调节局部响应特性的机制能够显著提升系统的鲁棒性和准确性。
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