Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)_哔哩哔哩_bilibili视频1231 2 Encoder 多个循环，结构相同，参数不同(非共享参数)（特别案例albert是参数共享）3.1 原论文图 xN (原论文6个encoders)3.2 Encoder和Decoder区别 Decoder中多了 a 多一个交互层 b Masked（被掩码的多头注意力
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2024-07-15 07:13:59
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写在前面fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。fit
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2024-06-27 07:09:56
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1.labelImg
LabelImg是一个可视化的图像标定工具。使用该工具前需配置环境python+ lxml，FasterRCNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。1.1 windows下的安装与使用可以直接下载封装好的labelImg无需安装任何东西，win7下已验证1.安装python2.6或更高版本 进入download然后选择window
目录第一部分 单词向量化1.1 word embedding 1.1.1 理解什么是one-hot representation1.1.2 理解什么是distribution representation1.1.2.1我们现在提出一个比one-hot更高级的文本向量化要求：我们来比较一下词袋模型（bag of wordsmodel）和词嵌⼊模型（word e
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2024-08-08 22:07:50
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下面是程序的DialogFunc的回调函数:红色的为下断点的位置，为Register按钮的处理过程,调用了checkAll(我自己改的)函数来验证用户名和密码,还有那些nop指令本来是程序检查是否在GetDlgItemTextA函数下断点，下了的化就程序自己退出，我把它nop掉了上面就是checkAll函数的代码(IDA按F5就可以得到C的伪代码;先去用户名文本框的内容保存到name(我自己改的名
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2024-09-25 15:07:54
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0. 引言虽然近年来无监督单目深度学习取得了很大的进展，但仍然存在一些基本问题。首先，目前的方法存在尺度模糊性问题，因为反推过程对于深度和平移来说相当于任意尺度因子。其次，光度误差对照明变化和移动物体敏感。此外，尽管在无监督学习框架下已经为光度误差图引入了不确定性，但自我运动的不确定性度量仍然是重要的。在2022 ECCV论文"Towards Scale-Aware, Robust, and Ge
一、Perspective Effect（透视效果）是什么？用过3Dmax 的同学，应该很清楚，在工作空间界面，一共有四个部分：俯视图、左视图、主视图、还有就是Perspective试图；在Perspective视图中，我们使用鼠标拖动模型，就可以换个角度看这个模型，这个效果是3D 的透视，我们使用OpenCv实现的2D 图片的透视效果和这个是差不多的；图1 是3Dmax的工作空间我们实现的2D
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2024-03-21 17:52:14
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最近发现网上关于 estimateRigidTransform 的详细说明很少，因此这里做一个详细的解释。希望对大家有用。 一、函数定义如下： Mat estimateRigidTransform(InputArraysrc,InputArraydst,boolfullAffine) 前两个参数，可 ...
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2021-07-20 15:25:00
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二、平面标定（Homography变换）1、定义单应性(homography)变换用来描述物体在两个平面之间的转换关系，是对应齐次坐标下的线性变换，可以通过矩阵表示：
2、计算推导带入数据（x,y）为图片上的点位置：
因为是齐次坐标系，方程左右同时除h9
将矩阵展开得到：
将下面的矩阵用已知的观测值代替：
根据齐次
（1）基本运算
两图像相加：
add(InputArray src1,InputArray src2, OutputArray dst, InputArray mask=noArray(),int dtype=-1)：如可用add(A,B,C)来计算C=A+B；如果指定了图像掩模mask（注：mask必须为单通道），则运算只在mask对应像素部位null的像素上进行，add(A,B,C,mask)
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2024-05-02 07:34:18
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问题：AttributeError: module ‘cv2.cv2’ has no attribute ‘estimateRigidTransform’分析：出现该问题的原因可能是opencv的版本太高，不存在estimateRigidTransform方法，查看文档后我们可以发现，该方法
原创
2021-07-06 11:55:02
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1. 定义必为方阵 1）对称阵（Symmetric）： 2）反对称阵（Skew Symmetric Matrix）：3）正定对称矩阵（Positive-Definite Symmetric Matrix ）：实对称矩阵的所有的实特征值为正。2. 特性2.1 3x3反对称矩阵up to scale 3x3反对称矩
文章目录1 解码器部分介绍2 解码器层2.1 解码作用2.2 解码器层的代码分析2.3 解码器层类的代码3 解码器3.1 解码器代码4 到目前为止完整的代码 1 解码器部分介绍由N个解码层堆叠而成每个解码器由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层、规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层、规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接
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2024-08-30 16:33:09
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一、九点标定本质九点标定本质是点的仿射变换条件：正坐标系（俩个坐标系X,Y方向在一个面）四种状态：1.从上往下拍照，对九次2.自动标定（运动标定）3.从下往上拍照（下相机）4.斜拍九点标定第二种方式:---下相机拍照 1.下相机拍照抓取识别一个物料，如圆，得到像素行列坐标，此时也有机器人的实际坐标，记录 下来 2.拍照九次，
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2024-07-22 09:51:04
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刚开始学OpenCV的时候，总是看别人写的例子，很快拷贝下来运行之，看看效果，然后看看每一个函数是怎么调用的，各个功能函数是怎么组织在代码中的。这样虽然上手快，但是给人一种如在云里雾里的感觉，虽然看了很多例程，但是自己写的时候却脑袋空白，剪不断，理还乱。这是因为对OpenCV算法库的整个架构的认识还没有达到清澈见底的境界。所以
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2024-07-31 12:13:21
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如果我在estimateRigidTransform或getAffineTransform中提供更多输入，会发生什么情况?我正在使用带有两个大约100点的向量的estimateRigidTransform，并且正在运行FINE. 但是以某种方式getAffineTransform无法正常工作.我知道findHomography使用RANSAC可以找到最佳矩
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2021-11-13 14:16:21
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python类的函数中，第一个参数必须为实例对象本身，约定俗称记为self。self是实例本身，在外部调用类中的函数时，不需要给self赋值，但需要给其他的参数赋值。与普通的函数相比，在类中定义的函数只有两点点不同：1、第一个参数永远是 self ，并且调用时不用传递该参数。2、在类中函数相互调用要加 self ，不加，会报错：函数未定义。self 就是把 class 中 定义的 变量和函数 变成
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2019-07-05 10:57:00
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一、说明1.1 关于可变参数所谓可变参数，最主要是指传递给被调用函数的参数的个数可以是不固定的。可变参数应该来说是很常见的，比如C的标准main函数就写成int main(int argc, ** char argv)，再比如很常用的print()函数就是最典型的可变参数函数。但一方面在很长一段时间内并不能理解main函数其实和普通函数没什么区别，另一方面觉得print()是系统函数实现很复杂，所
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2023-09-15 22:22:54
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一.可选参数与命名参数可选参数: 可以为部分或者全部形参分配默认值. 然后,调用这些方法的代码可以选择不指定部分实参,接受其默认值.命名参数:在使用可选参数时,可以通过制定参数名称的方法为其传递实参.二.准则与规则有默认值的参数必须放在没有默认值的所有参数之后。 默认值必须是编译时能确定的常量值。例如：基元类型；枚举类型；能设为null的引用类型等。但不能设置为对象的方法和属性等。 //可选参数
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2023-10-17 11:24:23
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另外再补充两个C# 4.0的新特性可选参数与命名参数：1、可选参数 可选参数，顾名思义，它不是必需的。对于一般的参数，如果不为它指定值，可能会导出运行出错。但是可选参数不会。 可选参数的规则： 1、可选参数不能为参数列表第一个参数，它必须位于所有必选参数之后； 2、可选参数必须指定一个默认值； 3、可选参数的默认值必须是一个常量表达式； 4、所有可选参数以后的参数都必须是可选参数。us
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2023-07-02 22:57:03
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