Mrctf&Super32官方exp复现**前言： 说实话，这次MRCTF的比赛题的质量很高，高的我这种菜鸡都不太会做，所以赛后根据官方的exp来复现一下，这里只简绍一下exp的大概思路/ 思路：我们要让其换表，也就是base32编码后再进行换表，换表后再与解码后的大小check进行替换，结果其大于预先程序设定的大小，这样就直接产生了溢出，这里官方的exp是溢出打top chunk的siz
一、软件测试流程（需要记住）二、软件测试过程模型1、V模型（图要求会画） 揭示了开发过程与测试过程中各阶段的对应关系。缺点： 01、V模型仅仅把测试过程作为在需求分析、系统设计及编码之后的一个阶段，忽略了测试对需求分析、系统设计的验证。 02、需求的满足情况一直到后期的验收测试才被验证。 03、没有体现出“尽早地和不断的进行软件测试”的原则。2、W模型
BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法，通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征，并应用于下游3D检测、分割等任务，取得了SOTA的结果。
原创
精选
2022-12-13 10:41:10
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文章目录一、faster-rcnn.pytorch-1.01、下载代码与权重文件2、先安装所有环境3、相关库函数版本以及安装4、创建软连接5、编译CUDA依赖环境6、改bug7、训练8、测试9、demo二、生成数据集1、修改xml文件参数2、划分数据集3、PNG 转 JPG4、类别调整5、TXT 转 XML6、生成检索txt文件三、训练1、修改参数2、删除缓存3、修bug四、修改1、数据路径2、
Beamer的安装： 1、从https://sourceforge.net/projects/latex-beamer/ 下载 latex-beamer，xcolor，pgf 这三个包。 或者到http://bitbucket.org/rivanvx/beamer/wiki/Home 下载 2、解压这三个包，将解压出来的文件按目录全部复制到D:\CTEX\MiKTeX\tex\
BERT是NLP领域让预训练这件事情出圈的工作。开篇Introduction介绍了两类主流的预训练方法： 1、feature-based，即基于特征的，即我首先通过预训练得到一些比较好的特征，然后将这些特征作为额外的训练数据输入到模型中，从而使得模型在训练起来变得容易很多； 2、fine-tuning，即基于微调的。即我首先用其他数据集做预训练，训练好之后，我再去用我所需要的针对我的任务的数据
BEC的全称是Battey Elimination Circuit, 中文翻译成免电池电路。名字可能有点费解哈，这要从头说起。早期的航模都是油动的，所以接收机和舵机等需要一个5V或6V的单独电池供电。后来电动机作为动力的模型刚出来时，还是沿用油动那一套遥控系统，所以除了供给电机的12V电池外，还要单独一个5V或6V的电池给舵机和接收机供电。 于是人们自然就想到，何不把2个电源并成一个电源呢？
BERT原理详解一、BERT原理1.1 BERT原理网上关于BERT的模型讲的好的很多 参考BERT模型学习与分析1.2 BERT 和 OpenAI GPT 区别与联系这里简单描述一下BERT和OpenAI GPT模型区别与联系 BERT和GPT 都是使用了Transformer结构，Transform的Encoder和Decoder是有区别的，这也是BERT和GPT的区别，很多博客描述GPT用的
## R语言中非负矩阵分解（NMF）结果不能复现的解决方法
### 1. 问题描述
在R语言中进行非负矩阵分解（NMF）时，有时会遇到结果不能复现的情况。这意味着多次运行相同的代码得到的结果可能会有所不同，这对于需要结果的一致性的任务来说是不可接受的。本文将介绍如何解决这个问题，确保NMF的结果可以复现。
### 2. NMF流程
首先，让我们来了解一下NMF的基本流程。NMF的主要步骤如
C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。作为一个老牌语言，C++的地位并没有因为其他新语言的出现而没落，其高性能的特点依然让不少开发者选择 C++作为他们的主力语言。今天 Gitee 介绍的就是最近大家开源的 C++项目，看看他们又把 C++ 玩出了什么新花样。1.BaikalD
目录1、屏幕显示原理：2、 驱动显示器： 3、VESA时序说明--1080P1、屏幕显示原理： 屏幕是一个微型宇宙，有自己的空间和时间规则。 远远望去，屏幕上呈现出平滑的二维图像。 近距离观察，它分解成
为什么需要CSS架构？其实在日常开发CSS当中，会遇到许多的问题，使用设计模式能够很好的解决。例如在日常开发项目，需要组件化时，组件内部的class样式类管理就非常的杂乱。 大部分公司的命名规则还是只有大小驼峰、使用英文等这些基础的命名规则。经常会自己都忘了自己命名的css是啥，使用设计模式就能很好的解决该问题。CSS架构也能让html与css更好的解耦，能更好的抽取样式中可复用的部分，使你的ht
本文主要对Transformer一种改进方法“Performer”论文进行分析。一、动机：Performer解决什么问题？在NLP领域中，如果输入句子的长度是L，那么Transformer中的self-attention操作对应的时间复杂度和空间复杂度为O(L2)。Performer研究的就是采用怎样的近似方法，在尽量避免效果损失的情况下，得到线性的时间/空间复杂度，下图就是本文方法的近似效果。实
BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。
Pytorch随机种子设置import numpy as npimport randomimport osimport torchd
原创
2023-05-17 15:05:17
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# Python绘制BEV形式的BEV网格
## 简介
在自动驾驶系统中，BEV（Bird's Eye View）是一种常见的显示方式，用于展示车辆周围的环境情况。在BEV中，网格是一个重要的元素，用于辅助驾驶员或算法识别障碍物、规划路径等。本文将介绍如何使用Python绘制BEV形式的BEV网格，并使用bevformer库进行可视化。
## 准备工作
在开始之前，需要安装bevforme
CRF-Net 论文阅读及代码复现《A Deep Learning-based Radar and Camera Sensor Fusion Architecture for Object Detection》【论文地址】https://arxiv.org/abs/2005.07431一、论文概述论文通过在网络层中融合相机数据和雷达稀疏点云投影后的数据，来增强2D目标检测的效果，并提出了一种训练策
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2023-08-29 20:48:35
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Faster-RCNN复现数据准备主要目标是利用pytorch框架简易复现Faster-RCNN，我选了一个比较简单的数据集VOC2012，这个数据集标注用的xml格式。数据读取如下：def loadXml(path):
'''
读取原始的XMLlabel文件
:return:
'''
dom = xml.dom.minidom.parse(pat
IntroductionSentence-BERT网络结构主要是用来解决bert模型在语义相似度搜索任务的不足。简单通俗地讲，就是借鉴孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个bert模型中（但这两个bert模型是参数共享的，也可以理解为是同一个bert模型），获取到每个句子的句子表征向量；而最终获得的句子表征向量，可以用于语义相似度计算，也可以用于无监督的聚类任务。对于同样的10000个句子，我
1、算法本文主要是论文《Two-stage instance selection and adaptive bag mapping algorithm for multi-instance learning》中算法代码的复现。具体算法原理见此文。本文与SMDP有类似之处，都使用了DP聚类。2、代码2.1 DIP.py这一部分代码是创建实例原型池，即：找出所有包的代表实例聚集在一起。此阶段为在包内选
