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RSS订阅原创 DETR目标检测复现
decoder 输入编码器输出+一组可学习的对象查询（object queries）(n, c)输出一个全局上下文特征 (h*w, c)输出目标的边界框和类别 (n, c)transformer: encoder 输入特征图+位置编码（h*w, c）positional encoding: 实现可学习位置编码。损失计算：类别损失（交叉熵）、边界框损失（L1和GIoU）预测头： 一个FNN映射边框，一个FNN映射类别概率。定义两种位置编码（正弦位置编码和可学习位置编码）定义模型结构、损失计算等等。
2025-03-11 11:24:18
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原创 segdec-net 论文复现
segdec-net论文模型解读复现。（自用）代码详细解释在注释中。环境：python=3.6 tensorflow=1.4.0。
2025-03-07 16:30:29
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原创 把数组排成最小的数
假设数组有两个数字，[ 10, 100 ]，' 10 ' +' 100 ' >' 100 ' + ' 10 '，所有应该是 [ 100, 10]。代码：快排 sorted(当然我们也可以使用自定义排序key)知道这个排序规则的话，我们可以使用快排。
2025-02-25 09:26:20
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原创 西电人智机器学习笔记加习题pdf
链接: https://pan.baidu.com/s/1KCXv44Ufu6hR_qQjdxX0Yw?pwd=6666 提取码: 6666。通过网盘分享的文件：机器学习_笔记.pdf。
2025-01-17 08:58:59
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原创 认知计算期末考试重点
认知科学是研究心智和智能的科学，包括从感觉的输入到复杂问题求解从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质。它综合了心理学、神经科学、计算机科学、语言学、人类学以及哲学等多个学科的知识和方法，形成了一个独特的、跨学科的研究范式。认知科学主要研究的是人类和机器的智能及其运作机制。它涵盖了广泛的领域，包括感知、学习、记忆、思维、决策、语言、情感、意识等多个方面。脑科学研究的内容，不仅包括神经系统的结构与功能，还涉及认知神经科学等领域，旨在揭示人类大脑的结构与功能。
2024-12-21 19:31:10
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原创 完全背包（动态规划）
背景：此文章最后重难点分析有代码相关逻辑的难点解释，务必要认真思考。完全背包是在0-1背包问题的基础上进行稍加修改即可。循序渐进，建议先弄懂0-1背包问题再学习完全背包问题。
2024-09-22 21:31:53
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原创 0-1背包问题（动态规划）
动态规划的核心思想就是把一个大问题分解成很多小问题，然后逐个解决这些小问题，最后把这些小问题的解组合起来，就得到了大问题的解。为什么要用动态规划？有些问题直接解决很难，但是分解成小问题就容易多了。很多小问题是重复的，我们可以把这些小问题的解保存起来，避免重复计算。背包问题，就像在玩一个非常有趣的“装箱”游戏！想象一下，你有一个背包，它只能装下一定重量的东西。现在，你面前有一堆玩具，每个玩具都有自己的重量和价值，每个玩具只能装一个。在背包的重量限制下，装下尽可能多的玩具，并且让这些玩具的总价值最高。
2024-09-19 11:52:15
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空空如也
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