1摘要持久多目标跟踪（MOT）允许自动驾驶车辆在高度动态的环境中安全导航。MOT中的一个众所周知的挑战是当目标在后续帧中变得不可观察时的目标遮挡。当前的MOT方法将目标信息（如目标的轨迹）存储在记忆中，以在遮挡后恢复目标。然而，它们保留了短期记忆，以节省计算时间并避免减慢MOT方法。因此，在某些遮挡场景（特别是长遮挡场景）中，它们会丢失对目标的跟踪。本文提出了DFR-FastMOT，这是一种轻型M
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2024-01-19 23:07:01
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# 实现fastNLP加载离线模型教程
## 一、整体流程
在实现fastNLP加载离线模型的过程中，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装fastNLP库和所需依赖 |
| 2 | 下载离线模型文件 |
| 3 | 加载离线模型文件 |
| 4 | 使用加载的离线模型进行预测 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 安装fas
原创
2024-04-27 07:16:13
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一、前言FAST协议可以支持金融机构间高吞吐量、低延迟的数据通讯，目前我知道的应用领域是沪深交易所的Level-2行情传输。网络上无论是FAST协议本身，还是使用相关工具（openfast、quickfast）对FAST行情进行解析，相关的资料都是凤毛麟角，能够找到本篇的同学那是缘分不浅了。如果要理解FAST协议，建议还是先用会openfast或quickfast，先用现成的工具实现数据的编码和解
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2023-12-07 16:50:07
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fastNLP搬运自github高星项目fastNLP，复旦的工作，本文主要是自己使用中会参考的一些代码，传送门https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/index.htmlDataSetDataSet是fastNLP用于封装数据的类，一般训练集、验证集和测试集会被加载为三个单独的DataSet对象DataSet中的数据组织形式类似一个表格，列即为多个fie
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2023-11-21 22:13:53
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参考文献：1.下载安装文件在ARM官网注册一个账号，然后在这个页面下载 https://silver.arm.com/browse/FM000建议下面两个都下载。因为后面的算是平台包，会有很多平台支持。Fast Models Evaluation LinuxFast Model ThirdParty IP Linux 2.下载license文件https://silver.arm.com
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2024-01-26 06:58:16
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什么是FastCGI? PHP的FastCGI使你的所有php应用软件通过mod_fastci运行，而不是mod_phpsusexec。FastCGI应用速度很快 是因为他们持久稳定。不必对每一个请求都启动和初始化。这使得应用程序的开发成为可能，否则在CGI范例是不切实际的（例如一个大型的脚本，或者一个需要 连接单个或多个数据库的应用）。
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2024-01-29 10:56:07
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转载fast协议 编码过程2018年08月17日 00:01:00 总体fastfast原始fix消息原始fix消息字段编码操作字段编码操作fast消息模版和隐藏tag 消息fast消息模版和隐藏tag 消息注意少一个tag为268，因为268表示的是个数含有操作符的消息模版和字段编码消息含有操作符的消息模版和字段编码消息fast消息序列化fast消息序列化二进制连续为编码：二进制连续为
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2023-12-08 10:05:48
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实现"fastnlp"的步骤和代码示例
## 导言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"fastnlp"。"fastnlp"是一个自然语言处理库，可以帮助开发者快速构建和训练文本分类、命名实体识别等NLP模型。
## 整体流程
下面是实现"fastnlp"的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据预处理]
B -
原创
2023-12-29 08:19:06
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一、什么是Fast R-CNNFast R-CNN（Selective Search + CNN + ROI）也是候选区域/框 + 深度学习分类：通过提取候选区域，并对相应区域进行以深度学习方法为主的分类的方案。二、Fast R-CNN与R-CNN区别1、Fast R-CNN仍然使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比，训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升到
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2023-12-25 15:23:53
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从阅读fastnlp框架源码中，我得到以下的感悟。主要做的工作有如下两种。1.将清洗过后的数据集变成表格，默认的名称2.搭建对应的pytorch模型其他的基本复制粘贴源码即可。fastnlp功能真的很强大，目前可见，有做文本分类（情感分裂），对话，文本匹配，命名实体识别等功能。很值得进行研究学习。...
原创
2021-09-08 10:53:37
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和师弟共同实现的基于fastnlp框架搭建的常见的文本分类模型，例如textCNN、textRNN、textRCNN、DPCNN模型。
github地址是：https://github.com/yingdajun/fastNLPTextClassifly
原创
2021-09-08 11:42:53
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Fast Reports, Inc.成立于1998年，多年来一直致力于开发快速报表软件：应用程序、库和插件。FastReport的报表生成器（无论VCL平台还是.NET平台），跨平台的多语言脚本引擎FastScript，桌面OLAP FastCube，如今都被世界各地的开发者所认可，收到全世界使用者的追捧。FastReport是快捷、轻量级报表工具，使用简单、功能丰富、性价比高，适合个人、中小型企
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2024-08-21 20:39:14
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# fastNLP中的MetricBase：一个自然语言处理性能评估的基石
在自然语言处理（NLP）领域，评估模型性能是至关重要的一步。为了量化模型的效果，准确的指标和工具是必不可少的。在这个过程中，`MetricBase` 提供了一个底层的基类，旨在简化不同模型性能评估的实现及使用。本文将对 `fastNLP` 中的 `MetricBase` 进行详细解析，并提供示例代码。
## 1. 什么
## 安装FastNLP
FastNLP是一个用于自然语言处理（NLP）的Python库，它提供了丰富的工具和模型，用于文本分类、序列标注、句法分析等任务。本文将介绍如何安装FastNLP，并展示一些基本用法。
### 安装
安装FastNLP的最简单方法是使用pip命令：
```python
pip install fastNLP
```
### 快速开始
首先，我们导入FastNL
原创
2023-11-30 13:01:24
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# 使用 FastNLP 进行自然语言处理的指南
FastNLP 是一个用于自然语言处理的深度学习框架，简化了数据处理和模型训练的流程。本文将带领你了解如何使用 FastNLP，从环境准备到模型训练，逐步讲解每一步所需的代码和操作。
## 流程概述
先了解一下整个使用 FastNLP 的流程，以下是步骤的整理：
| 步骤 | 操作 | 描述
# 使用fastNLP进行分类的流程
## 1. 确定数据集和模型
在进行分类任务之前，需要确定所使用的数据集和模型。数据集是训练分类模型的基础，而选择一个适合问题的模型能够提高分类的效果。
## 2. 数据预处理
在进行分类之前，需要对数据进行预处理，包括分词、去除停用词、构建词向量等操作。这些操作可以提高分类效果并减少噪声。
## 3. 构建模型
fastNLP提供了许多分类模型，包括T
原创
2023-10-24 10:54:14
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# 安装 FastNLP：一步一步走向自然语言处理的旅程
## 1. 引言
在当今的科技领域，自然语言处理（NLP）正在发挥着越来越重要的作用。随着深度学习的发展，许多新的工具和库不断涌现，其中 FastNLP 作为一款轻量级且高效的 NLP 库，受到了广泛的关注。本文将介绍如何安装 FastNLP，并通过代码示例展示其基本用法。
## 2. 快速了解 FastNLP
FastNLP 是一
原创
2024-09-19 04:48:20
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一：格式化一个值聚合函数的一个特征是，返回的数值没有格式化，如如下例子所示，它使用“SUM”：数据字段通常返回一个格式化的值，这是一个没有任何变化的“文本”对象所显示的值. 格式化“SUM” 的结果, 让我们用FastReport中的格式化工具.双击报表上的对象，切换到'Display Format...' 页进行设置：这个编辑器在左边显示格式的类别, 相应的格式字符显示在右边. 我们选择 “Nu
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayxfastNLP是一款轻量级的自然语言处理（NLP）工具包，目标是快速实现NLP任务以...
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2021-10-25 17:35:34
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# 快速掌握 fastNLP 安装方法及其应用
随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，各种机器学习和深度学习框架应运而生。其中，fastNLP 是一个针对 NLP 任务设计的高效工具，它集成了许多常用功能，支持灵活的数据处理和模型训练。本篇文章将为您介绍 fastNLP 的安装过程，并提供一些使用示例。
## fastNLP 的特点
fastNLP 是一个由 PyTorch 智能优化的工
