个低秩矩阵代替原来的密集连接

  本篇来聊聊 OLAP 与 OLTP 的区别以及它们各自的适用场景，以此话题为导引和大家聊聊技术视野与知识储备对于研发同学的重要性，最后站在事务处理与在线分析的角度分别论述下两个数据世界的底层构建逻辑。 了解OLAP、OLTP的概念，识别各自适用场景，发挥各自的功能优

  论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.19094.pdf 代码地址：https://ku-cvlab.github.io/DiffMatch/   在做一个项目，需要俩张配对图像相互转换的算法。 用 pix2pix（GAN）的效果不好。 因为 扩散模型 比 GAN模型 生成要好，那得找 扩散模型 + 配对算法，这就是 DiffMatch。 图像转换、密集对应差

🚀🚀🚀 Yolov5增加检测层 🚀🚀🚀 Yolov5的检测速度与精度较为平衡，但是原算法对于小目标的检测效果不佳，根据一些论文，我们可以通过增加检测层来提高对小目标的特征提取能力，以提高算法在密集场景下的表现。 Yolov5原网络结构如下： 增加一层检测层后，网络结构

本文给大家带来的是损失函数改进 VFLoss损失函数 ，VFL是一种为 密集目标检测器 训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上， 其中有很多使用的小细节 (否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥

20年RAG刚提出时的论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks，也算是RAG的开山之作之一了。 摘要：检索增强生成（RAG）方法结合了预训练语言模型与基于检索的非参数化记忆，通过端到端训练提升知识密集型NLP任务的性能。RAG模型在多个任务上展现卓越成果，解

本地安装 服务器端安装 c_cpp_properties.json launch.json tasks.json     本地安装和服务器端安装的扩展和CUDA一样 c_cpp_properties.json launch.json settings.json tasks.json

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 本文总结MATLAB编程时的一些基本操作，适用于新手小白，主要包括矩阵相乘、生成矩阵、矩阵基本操作、数组索引、最大最小操作符。 线性代数的两个矩阵相乘：用符号 “ * ” 例如A*B得到A与B的矩阵相

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Insomnia 是一个开源桌面应用程序，它提供了设计、调试和测试API的简单方法。 通过对开发者友好的界面、内置的自动化和可扩展的插件生态系统，更快、更好地构建更好的API。 https://insomnia.rest/ 访问https://insomnia.rest/download，下载Windows安装文件，然后进行安装。Windows安装比较

网上搜了很多，都没有找到有关Java的完整解决方案。到处问也没有结果。自己瞎折腾，居然出结果啦！——不是科班出生小白太难了！ 首先说，我要想的效果：底部一个导航栏，点击导航栏，可以实现翻页效果。也可以通过左滑、右滑实现翻页效果。 第一步：在gradle里添加

送走最后一车货，最后三个工人，老王吃力的关上大铁门。左手从口袋摸出一盒烟，轻轻一颠，滑落一根，右手娴熟的夹住。掏出打火机，点燃，一丝青烟腾起，萦绕在指头。 夕阳穿过玻璃，照射在伤痕累累的旧机器上，空旷而寂静。面对空无一人的厂房，老王想起父亲带他