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RSS订阅原创 【生成模型】【小实验】VAE的作用与Flux-Fill
或者参考官方代码：https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev。可以看见其实diffusion输出的特征中视觉要素已经很明显了，VAE只是让它们看起更像是自然图像。
2025-03-11 12:57:23
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原创 【生成模型】【ComfyUI（二）】通过ComfyUI老版本（0.2.2）支持Flux-Fill了解ComfyUI的代码构成
ComfyUI代码了解
2025-02-25 12:43:20
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原创 【生成模型】Flux-Fill与量化
打印权重类型可以看到，只有transformer的weight是量化的uint8，因为不同类型的tensor是不能计算的，因此猜测应该是设置了GGUFQuantizationConfig(compute_dtype=torch.bfloat16),后，会在计算时候将uint8转为torch.bfloat16，然后计算，计算结果转回去或者保持torch.bfloat16，因此它的推理速度应该比原版还慢。BitsAndBytes慢的更多（不知道是不是和它是面向训练的有关）如果推理的图片是噪声，参考。
2025-01-23 12:06:11
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原创 【大模型与AIGC】VLM基础知识汇总
当前的LLM模型往往采用CausalModel，它的mask构建如下，即计算Y[i]时不会有Q[i+t]/K[i+t]/V[i+t] (t>0)引入attention，Q[i]不会与K[i+t]/V[i+t]计算。通过上面的分析，可以知道，对于CausalModel的LLM，第t个词的结果在整过过程是不变的，且不依赖于后面时刻的输入，所以可以使用KV cache，把之前的结果缓存下来，只预测新的token的结果。input length 以及超出长度后如何处理。因此，很多代码是自己实现这个mask，以。
2024-09-03 14:45:40
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原创 【mmdetecion】DETR、DeformableDETR和DINO
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;
2024-04-10 12:35:00
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原创 【mmdetection】ROIExtractor中的featmap_strides和finest_scale
也就是对于RCNN阶段，用来提取特征的特征层就是neck后给出的特征层的前len(self.featmap_strides)层x[:len(self.featmap_strides)]，而起始层不受self.featmap_strides的控制（也没有其它参数控制），但self.featmap_strides会影响ROIAlign时候rois和特征图的尺度映射，从这个角度上说。为什么这个变量影响这么大，下面查看代码进行分析。通过对下面代码的分析，可以知道，在RCNN阶段。
2023-10-21 13:33:45
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原创 [科研琐事] 安装服务器的二三事
宽度：一般机器都是符合的；深度：对应服务器最长的那个边；厚度（高度）：1/2/3/4U，就是机柜上写的刻度数字，1U=1.75英寸。我们的2080/3090/4090服务器都是4U的。
2023-10-13 14:52:53
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原创 【mmdetection】MaskRcnn中的mask是怎么输出的，是什么形式？
【代码】【mmdetection】MaskRcnn中的mask是怎么输出的，是什么形式？
2023-08-25 22:07:29
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原创 Python 多进程编程(一）Pool & Manager in multiprocessing
multiprocessing中的Pool和Manager使用
2022-10-18 16:15:20
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原创 [教学小东西][游戏][js] 修改js游戏的属性
html/js小游戏链接： 骑士进度条这是一个纯用html和js书写的游戏F12打开源码调试界面，由点击事件找到相关js文件浏览js在，找到游戏相关的全局变量可以从名字和初始值来确定coins: 金钱days: 年龄打开console，修改相关变量正常的话，年龄就被set了...
2022-05-13 14:41:27
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原创 声音编程(Voice Coding) Talon(一) 基本介绍与安装使用
语音编程平台简介语音编程工具有哪些：Talon是一款声音编程平台，它追求的意义在于完全取代键盘和鼠标。。当前，全球有两个领先的语音编程平台（Programming-By-Speech Platforms）。一是Serenade，它的作用有点像数字助手，可以让你描述正在编程的命令，而不要求你必须逐字逐句地口述每条指令。另一个就是Talon，它提供了对每一行代码更精细的控制，这也意味着你需要对每一个被编入机器的任务有更细致的把握。具体的差别可以参考文章末尾的Serenade 和 Talon编程的例子。除了这
2022-04-02 12:37:20
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原创 关于python函数参数的默认值是共享的这档子事。
In [3]: class T(object): ...: def __init__(self, d=dict(a='111')): ...: print(d.pop('a')) ...:In [4]: t1 = T()111In [5]: t2 = T()---------------------------------------------------------------------------KeyError
2022-02-08 14:46:09
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原创 windows+cpp(四): vscode + Makefile开发cpp
准备gcc: 需要参考windows+cpp(二):安装cpp开发环境 MinGW 或 msys2 或 Cygwin 安装 MinGW 或 msys2 (推荐后者)vscode编写cpp的基本配置tasks.json, launch.json, .json, 可参考windows+cpp(三): VS code + MinGW, windows上编写调试cppMakefile创建一个main.cpp#include <iostream>int main(){ std:
2021-10-20 16:28:46
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原创 windows+cpp(二):安装cpp开发环境 MinGW 或 msys2 或 Cygwin
msys2适合开发者，因为它除了cpp开发环境，还有linux中的一些基本的命令比如mkdir/ls/rm等，此外还有一个package管理可以装很多包，因此可是更好的使用Makefile和CMake等大项目的开发工具。MinGW适合运行者和cpp初学者，里面只有基础的cpp开发环境。安装MinGW官网下载 MinGW并安装。在设置->高级系统设置->环境变量中给PATH添加上MinGW下的bin目录的路径，如D:\mingw-w64\mingw64\bin。打开cmd,输入g++
2021-10-20 15:05:31
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原创 windows+cpp(三): VS code + MinGW, windows上编写调试cpp
MinGW官网下载 MinGW并安装。在设置->高级系统设置->环境变量中给PATH添加上MinGW下的bin目录的路径，如D:\mingw-w64\mingw64\bin。打开cmd,输入g++ -v或gcc -v，如果有输出则配置成功。Using built-in specs.COLLECT_GCC=gcc......Thread model: posixgcc version 8.1.0 (x86_64-posix-seh-rev0, Built by MinGW-W64
2021-10-19 16:58:11
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原创 windows+cpp(一): MinGW, MSYS32,Cygwin: windows下cpp开发环境的差异
#mermaid-svg-iFQrNevZYlNhH6fU .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-iFQrNevZYlNhH6fU .label text{fill:#333}#mermaid-svg-iFQrNevZYlNhH6fU .node rect,#mermaid-svg-iFQrNevZYl
2021-10-18 15:09:43
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原创 mmdetection代码阅读系列（六）：BaseModule的初始化
BaseModule初始化的参数init_cfg例子如下dict( type='Normal', layer='Conv2d', std=0.01, override=dict( type='Normal', name='conv_cls', std=0.01, bias_prob=0.01))type: (str) 用于初始化的INITIALIZERS的namelayer:(list[str], st
2021-08-25 18:07:05
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原创 pytorch torch: slice赋值以及clone不会截断梯度
新开内存建一个tensor b，将已有tensor a的值赋值给b[1:]，此时对b的梯度能不能回传到a上？答案是可以。下面的前两个输出表明赋值是深拷贝，不是浅拷贝。a,b是两个不同的内存最后两个输出表明，b不被重新赋值的部分能够将梯度反传回a。import torcha = torch.tensor([1, 2, 3]).float()a.requires_grad_()b = a.new_full((4,), 0)b[[1, 2, 3]] = a # 这里写 b[[1, 2,
2021-08-22 19:55:38
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原创 矩阵计算代码: np.meshgrid & DeformConv2d
meshgridimport numpy as npX = np.arange(1, 4)Y = np.arange(11, 13)# MX.shape=MY.shape=(len(Y), len(X))=(H,W)MX, MY = np.meshgrid(X, Y)print(MX)print(MY)MP = np.stack([MX, MY], axis=-1)[[1 2 3] [1 2 3]][[11 11 11] [12 12 12]]MP: (x0, y0) (x
2021-08-11 16:34:18
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原创 mmdetection代码阅读系列（五）：流程图
#mermaid-svg-aIWWQXuT8tTeVJfB .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-aIWWQXuT8tTeVJfB .label text{fill:#333}#mermaid-svg-aIWWQXuT8tTeVJfB .node rect,#mermaid-svg-aIWWQXuT8t
2021-08-10 18:04:47
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原创 mmdetection代码阅读系列（四）：RepPoint代码阅读(下）RepPointsHead
需要实现的函数：forward, loss, get_bboxesRepPointsHead的继承关系如下#mermaid-svg-CwHHxqLNh6uZ4nPe .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-CwHHxqLNh6uZ4nPe .label text{fill:#333}#mermaid-
2021-08-06 00:12:12
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原创 mmdetection代码阅读系列（四）：RepPoint代码阅读(中）AnchorFreeHead
Head#mermaid-svg-dJXd4zNUVtPftPjr .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-dJXd4zNUVtPftPjr .label text{fill:#333}#mermaid-svg-dJXd4zNUVtPftPjr .node rect,#mermaid-svg-dJXd4
2021-08-05 17:24:03
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原创 mmdetection代码阅读系列（四）：RepPoint代码阅读(上）RepPointsDetector
继承关系#mermaid-svg-ECqUgqSfEtxV0ian .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-ECqUgqSfEtxV0ian .label text{fill:#333}#mermaid-svg-ECqUgqSfEtxV0ian .node rect,#mermaid-svg-ECqUg
2021-08-05 17:14:17
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原创 mmdetection代码阅读系列（三）：整个代码训练的流程 build_from_cfg, Runner, Hook
tools/train.py:main train_detector( model, datasets, cfg, distributed=distributed, validate=(not args.no_validate), timestamp=timestamp, meta=meta) runner.run(data_loaders, cfg.workflow)
2021-08-03 16:56:52
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原创 mmdetection代码阅读系列（二）：Decorators in mmdetection, Registry工厂模式
在mmdetection中大量使用了如下的decorator（其本质是一种工厂模式），本文详细介绍这种模式from ..builder import HEADS@HEADS.register_module()class RepPointLocHead(AnchorFreeHead): ...RegistryRegistry就是类似工厂模式的Manager，有两个作用：注册(register)：记录对象名字到对象class的映射创建(build) ：根据配置信息中给出的名字的参数创建
2021-07-20 17:55:39
520
freeglut预编译版(头文件+lib+dll)
2015-12-03
ubuntu 的 apt-get update 需要的sources.list
2015-10-21
空空如也
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