u014546828的博客

通用模型（generalist model）​​在自然语言处理领域取得了​​巨大成功​​。这类模型通过​​海量数据训练​​构建​​统一框架​​，能够​​同时处理多种下游任务​​。受其卓越性能的鼓舞，越来越多研究者开始探索将此类模型应用于​​计算机视觉任务​​。然而，​​视觉任务的输入与输出形式更为多样​​，难以归纳为​​统一表征​​。本文对​​视觉通用模型​​进行了​​全面综述​​，深入探讨其​​特性与能力​​：首先回顾​​研究背景​​（包括​​数据集、任务与基准​​），继而剖析现有研究提出的​​框架设计​

本文介绍了cvpr 2025 全部的16篇最佳论文候选，包括论文摘要、GitHub或项目主页以及论文概述。

正是这种昼夜交替的密度变化，为电离层闪烁埋下伏笔——当F层电子密度出现剧烈波动（从数百米到数十公里的不规则结构），无线电波穿过时会像光线经过凹凸镜般发生扭曲，导致信号强度骤降（振幅衰落）、时间标记错位（相位超前）或频率突变（多普勒频移）。例如，北斗B1频段信号在强闪烁时，相位噪声可激增3倍，直接反映电子密度的剧烈波动。这类“电子空洞”的形成过程充满复杂力学：日落时分，赤道F层在重力与密度梯度作用下抬升，形成类似水中气泡的等离子体密度耗尽区，其上升速度可达每秒百米，并在高空风剪切作用下向西倾斜扩散。

Python的多线程因GIL存在无法真正并行（仅适用I/O密集型任务）。即使使用8核CPU，纯Python的CPU密集型多线程代码仍近似单线程速度。：即使是简单整数，Python也需维护引用计数等元数据（占用内存是C的3-4倍）@jit(nopython=True) # 强制类型严格模式。输出高度优化的CPU/GPU指令（如SSE/AVX指令集）：直接操作NumPy数组的底层内存，避免Python对象转换。：每个变量在运行时动态确定类型（如int/float转换）并转换为字节码（而非直接执行机器码）。

错误表明：​​代码依赖的nvvm.dll（NVVM库）未在系统路径中找到​​Conda环境中的CUDA路径与系统实际安装路径不一致，导致符号链接失效​​和路径未指向正确位置。

Pandas 内部依赖特定版本的 Numpy，当 Numpy 版本更新后，其二进制接口（如数据类型大小）发生变化，导致已编译的 Pandas 组件无法兼容新版 Numpy。

本文介绍了python下一维向量的插值方法及代码实现

此前，我仅使用简单的 scp 基础命令（如 scp file user@host:/path）完成文件传输，但对更高级的参数和用法了解有限。为提升效率并应对复杂场景，现系统整理 ​​SCP 的高级用法​​，包括端口指定、递归传输、限速控制、密钥认证等技巧，以便后续查阅和灵活使用。

他的力量来自于某种精神生活的巨大宝库，否则它不可能如此普遍和强大，但他赋予它的语言的威严和美丽都是他自己的。

基于深度学习的天气预报（DLWP）模型近年来取得了迅速的发展，显著超越了最先进的数值天气预报模型。有限区域建模和更适用于天气预报的骨干网络。本文展示了MetMamba，一种基于最先进的状态空间模型Mamba构建的DLWP模型，该模型在使用传统注意力机制和神经算子的其他流行骨干网络上具有显著的性能提升和独特优势。本文还通过全局宿主模型的耦合训练，证明了基于深度学习的有限区域建模的可行性。

本文提出了ChemVLM，这是首个面向化学领域的开源多模态大型语言模型，旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题。该模型基于VIT-MLP-LLM架构，采用ChemLLM-20B作为基础大型模型，使模型在理解和利用化学文本知识方面具备了强大的能力。此外，还采用了InternVIT-6B作为强大的图像编码器。从化学领域精心挑选了高质量数据，包括分子、反应式以及化学考试数据，并将这些数据编译成一个双语多模态问答数据集。本文在多个开源基准测试集和三个自定义评估集上测试了模型的性能。

大型语言模型（LLM）在各种任务中表现出色，然而其应用范围受限于主要在文本数据上进行训练。为了扩展LLM的功能以包括视觉语言理解，需要从头开始在多模态数据上对其进行训练，这既具有挑战性又成本高昂。目前的指令调优方法（如LLAVA）通过完全微调LLM来连接预训练的CLIP视觉编码器和LLM，以弥合不同模态之间的差距。然而，完全微调存在灾难性遗忘和高昂的训练成本问题，特别是在任务和模态不断增加的情况下。为了解决这个问题，提出了MoExtend框架，该框架旨在简化混合专家（MoE）模型对新模态适应和扩展过程。

腾讯研究院发布的《工业大模型应用报告》，主要分析了大模型在工业智能化发展中的应用现状、机遇、挑战及未来展望，不论是以后离开学校工作还是留在学校科研，都值得一看以指导工作和研究方向。：大模型与小模型将长期共存，小模型在特定场景和资源受限环境中发挥重要作用，而大模型则以其泛化能力和处理复杂任务的优势展现潜力。：大模型在工业领域的应用，有望推动工业发展进入“自适应、自决策、自执行”的智能化阶段，提升生产效率、降低成本、提高产品质量。：针对特定工业场景和任务，对大模型进行微调，提高模型在特定任务上的表现。

汇总了自2024年以来新提出的高质量图像修复工作，包含扩散模型、transformer、mamba、sam等最前沿的技术，其中一些是ICLR、ICML、CVPR、ECCV、ACM MM 2024年的新作。这里是第三部分，还有两部分请参阅。这篇博客先做简单汇总，后续我还会逐一阅读和学习，并逐一写详细的博客介绍。

汇总了自2024年2月份以后新提出的高质量图像修复工作，包含扩散模型、transformer、mamba、sam等最前沿的技术，其中一些是ICLR、CVPR、ECCV、ACM MM 2024年的新作。这里是第二部分，还有两部分请参阅。这篇博客先做简单汇总，后续我还会逐一阅读和学习，并逐一写详细的博客介绍。

汇总了自2024年2月份以后新提出的高质量图像修复工作，包含扩散模型、transformer、mamba、sam等最前沿的技术，其中一些是ICLR、CVPR、ECCV、ACM MM 2024年的新作。这里是第一部分，还有两部分请参阅。这篇博客先做简单汇总，后续我还会逐一阅读和学习，并逐一写详细的博客介绍。

另外，如果想要生成固定范围内的随机数，可以使用torch.randint()函数。该函数可以生成一个张量，包含了从给定范围内的离散均匀分布的随机整数。在PyTorch中，可以使用torch.rand()函数生成随机数。该函数返回一个张量，包含了从区间[0, 1)内均匀分布的随机数。

这些是常用的生成随机数的方法，根据具体需求可以选择适合的方法。请注意，为了生成真正随机的安全随机数，可以使用secrets模块。在Python中，生成随机数的方法有多种，可以根据需求选择适合的方法。

Docker是一种容器化平台，它提供了一种轻量级的虚拟化技术，可以将应用程序和其依赖的软件包打包成一个独立的容器，并在任何环境中运行，保证应用程序在不同的环境下具备一致的运行方式。开发和部署环境一致性：Docker可以确保应用程序在不同的环境中具备一致的运行方式，避免了开发和运维人员之间的环境差异导致的问题。镜像：镜像是Docker容器的基础，它是一个只读的文件，包含了运行一个容器所需的所有文件和配置信息。每个容器都共享宿主机的操作系统内核，避免了启动一个完整的虚拟机的开销，因此可以实现更高的资源利用率。

Journal of Intelligent Information Systems 18 November 2023A transformer-based framework for predicting geomagnetic indices with uncertainty quantification | Journal of Intelligent Information Systems (springer.com)Geomagnetic activities have a crucial imp

The Astrophysical Journal Supplement Series, 248:14 (11pp), 2020 MayPrediction of the Dst Index with Bagging Ensemble-learning Algorithm (iop.org)AbstractThe Dst index is a commonly geomagnetic index used to measure the strength of geomagnetic activity. Th

A&A, 686, A213 (2024)A universal method for solar filament detection from Hα observations using semi-supervised deep learning (aanda.org)ABSTRACTFilaments are omnipresent features in the solar atmosphere. Their location, properties, and time evolution can

The Astrophysical Journal, 964:163 (17pp), 2024 April 1Investigating Performance Trends of Simulated Real-time Solar Flare Predictions: The Impacts of Training Windows, Data Volumes, and the Solar Cycle (iop.org)AbstractThis study explores the behavior of

iiiand (iii意义可靠的耀斑预测对于提高严重空间天气后果的应对能力至关重要。耀斑也是探测太阳磁过程和太阳表面磁通浮现的探针。以往文献已广泛研究利用磁场观测训练机器学习（ML）算法以改进耀斑预测。然而，本文我们使用机器学习来理解控制耀斑产生的潜在机制。我们训练机器学习算法以高保真度分类耀斑活跃区和非耀斑活跃区，并报告M级和X级耀斑前后数天内活跃区演变的统计趋势。这些趋势根据现有的地下磁场和磁通浮现模型进行了解释。我们的研究结果还为实现可靠的耀斑预测提供了假设。

我们利用深度神经网络开发了一个可操作的太阳耀斑预测模型，命名为深耀斑网(deep flare Net, DeFN)。DeFN可以对观测后24小时内发生的≥m级和< m级事件或≥c级和< c级事件以及未来24小时内发生的最大级别两类太阳耀斑进行概率预报。DeFN每6小时运行一次，自2019年1月开始运行。太阳动力观测台(SDO)拍摄的太阳观测图像输入数据库是从斯坦福大学联合科学行动中心(JSOC)运营的数据存档中下载的。利用多波长观测数据，从磁图中自动检测出活动区域，并在每个区域中近乎实时地提取出79个特征。

此外，本文还引入了交叉注意力状态空间对偶（CASSD）模块，以提高在远程生理测量任务中的性能。与实验室环境不同，在真实环境下通常存在运动伪影和噪声等因素，这会影响现有方法的性能表现。该模型集成了最先进的Mamba-2模型，并利用双流架构来学习不同的rPPG特征，从而增强其在嘈杂条件下的稳健性能。通过使用PURE、UBFC-rPPG和MMPD进行验证实验，结果显示PhysMamba在各种场景下都达到了最先进水平，并尤其在复杂环境中展示出其在实际远程心率监测应用中潜力巨大。

如何用t-SNE可视化自己的数据集？本博客提供的代码可以用cuda运行，速度飞起！

由于数据的中间点不是 0，因此颜色图值为 0 的单元格不是白色，而是略带红色。如何强制颜色图使 max=blue、min=red 和 0=white？

​1.什么是Docker2.Docker的安装3.镜像、容器和仓库4.在容器中部署一个应用5.将容器保存成镜像成片6.使用Dockerfile构建镜像7.导入导出镜像8.使用DockerHub仓库9.使用阿里云的Docker仓库10.建立本地的Docker仓库11.使用数据卷12.容器间的通信13.容器编排技术

最新的 GitHub 本地代码上传方法。亲自操作的，有效。

目录问题为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？偏差、方差窘境偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与模型复杂度的关系偏差、方差与bagging、boosting的关系？如何解决偏差、方差问题针对偏差和方差的思路：问题阅读正文之前尝试回答以下问题，如果能准确回答，这篇文章不适合你；如果不是，可参考下文。为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？泛化误差、偏差和方差的关系？用图形解释偏差和方差。偏差、方差窘境。偏差、方差与过拟合、

目录杰出论文奖论文论文 1：Analytic-DPM: an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models论文 2：Hyperparameter Tuning with Renyi Differential Privacy论文 3：Learning Strides in Convolutional Neural Networks论文 4：Expressiveness

只需要上传一个模型，Zetane Engine就可以巡视整个神经网络，并且还可以放大网络中的任何一层，显示特征图，看清流水线上的每一步

​发现一个特别有意思的网页，可以生成任意平滑形状，边数和凹凸可以自己设置。网页链接：Blobmaker - Make organic SVG shapes for your next design

问题描述：从本地电脑向远程电脑复制文件（或反过来）时，完全没有任何反应。解决方法：1. 确保 剪贴板 选择勾选：1）找到远程控制图标，右键 -> 更多 -> 打开文件位置2）右键 -> 打开 -> 显示选项3）本地资源 -> 剪贴板，勾选2. 重启 rdpclip.exe1）Ctrl + Alt + Del，打开任务管理器， 选择 详细信息 栏2）找到 rdpclip.exe（如果已运行），右键 -> 结..

突然心血来潮，想到卡尔曼滤波器是否能和深度学习结合。于是从谷歌学术上搜了一下，发现现在这方面的工作还没有太多结合。ICLR 2020 出现一篇Kalman Filter Is All You Need 的文章，但目前从开源的审稿意见来看，凶多吉少。其余的，大部分出自于一个Guy Revach 学者（团队）。Kalman Filter Is All You Need: Optimization Works When Noise Estimation Fails [ICLR 2020 Under..

目录a.基本随机数1．rand()2．randn()b.连续型分布随机数3．unifrnd()4．normrnd()5．chi2rnd()6．frnd()7．trnd()8．betarnd()10．gamrnd()11．lognrnd()12．raylrnd()c.离散型分布随机数14．unidrnd()15．binornd()16．geornd()17．poissrnd()a.基本随机数Matlab 中有两个最基本...

报错现象：首先，这个报错并不是 MATLAB 安装或激活出现问题，二是因为远程桌面使用 MATLAB 时才会出现这种情况。原因分析：这是由于matlab使用了FLEXlm进行liscense管理，而FLEXlm不支持从远程桌面访问。不过，对liscense文件稍加修改，就能够使用。（转载 远程桌面使用matlab报错License Manager Error -103的解决办法）解决方法：1. 进入R2021b\licenses目录下的许可证文件...

TheHIDEpackage has been developed at ETH Zurich in theSoftware Lab of the Cosmology Research Groupof theETH Institute of Astronomy.The development is coordinated onGitHuband contributions are welcome. The documentation ofHIDEis available at...

今天，2021 年 17 日，来到实验室工作，突然发现 bing 搜索引擎不能用了。而百度搜索引擎完全没有影响。也就是说，不是网络问题，很可能是 bing 的问题。解决方法：使用下面地址登录 bing，就可以用了。https://www4.bing.com/...