2013年7月16日中间的反思

今天写了更新说明和测试要点,修改了进入资料调阅打开页面失败的bug,进行了一个代码审核。看了java组织机构树方面的递归方法,明确了看递归函数的两个要点:1.递归跳出条件;2.不断逼近递归出口的方法过程。今天解决了进入页面没有资料时页面不能正常加载的问题,之前写函数时注意了一个地方,没有考虑到另一个调用这个函数的地方,真是悲剧,实际上我在调用函数传层的最底层来判断做这个事情就可以了,本应该这样哈;看来思路还是不够灵活。今天是7月的中心一天,我迟到了一分钟也为此做了深刻的反思,包括人生的方方面面,并下定决心从今天起做个自己喜欢自己的人,从现在起自己的每一时刻在未来回头看时都不会有遗憾,都能自信满满的对自己说我已做好了当时我认为我能想到的自己所能做、所能达到的状态。
曾经有过数面之缘和深度沟通,一位优秀的电商创业者,身上有湖南人吃得苦、耐得烦、霸得蛮的优良传统,其创立的原创护肤品牌可滋泉成长也挺快,但身体的透支与销售额的增长也是成正比的。天妒英才,一路走好,在天堂里,就不要创业了。
目前我国职场人日平均工作时间为 8.38 小时;30.3% 的人日工作时间超过 10 小时,最长为 16 小时。年轻人工作压力大,经常超负荷工作,再加上作息不规律、饮食不规律,常年处于亚健康状态,一不注意就会发生心源性猝死,即民间说的“过劳死”。
专家称,“过劳死”不是“累死”,其实质是“病死”,劳累只是疾病的促发因素。据统计,在导致“过劳死”的基础疾病中,三分之二以上是由心脑血管疾病引起的。工作压力、过度劳累、紧张应激充当的只是压垮骆驼的最后一根稻草。
我国《劳动法》规定,劳动者每日工作时间不超过 8 小时、平均每周工作时间不超过 44 小时。用人单位由于生产经营需要,经与工会和劳动者协商后,可以延长工作时间,一般每日不得超过 1 小时;因特殊原因需要延长工作时间的,在保障劳动者身体健康的条件下,每日不得超过 3 小时,每月不得超过 36 小时。
国外四大新式减压法
 
  1. 暴力减压:“随身带个小皮球,郁闷时偷偷捏一捏。”就是随身携带一个网球、小橡皮球或是什么别的,遇到压力过大需要宣泄的时候就偷偷地挤一挤、捏一捏。
 
  2. 食物减压:一项最新医学研究发现,某些食物可以非常有效地减少压力。比如金枪鱼和大蒜都富含硒,而维生素B家族中的 B2、B5 和 B6 是减压好帮手,多吃谷物就能补充。
 
  3. 写作减压:“把烦恼写出来”。 美国心理协会倍加推崇写作减压这种方式,写作的内容是什么呢——你的压力体验,你生理、心理上的一切烦恼。
 
  4. 睡眠减压:有了旺盛的精力,才能抵制住压力的侵袭,睡眠便是一个重要保证。如果外界噪声让你难以入眠,那就人为制造一些“白色噪声”,比如让电视机一直小声地开着,盖过讨厌的噪声。
现代社会压力无所不在,我们看看名人是怎么减压的:
 
  央视著名主持人白岩松的减压法最为积极,他选择的是“坦然面对”。
 
  崔永元选择迈开大步,重走“长征路”来减压。
 
  阳光文化网络电视控股有限责任公司董事局主席杨澜选择看动画片来减压。
 
  著名演员周迅的减压办法很独特,她的减压法是自己煮面条。
上到院子里就看到又一位精英过劳死了,真实感慨,摘录上面的话,警示自己要拼搏,要注意自己的身体。
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值