Swift拥有强力的后援Swift是由Chris Lattner在苹果工作时创建的。目前，Chris Lattner在Google Brain工作——这是世界上最先进的人工智能研究团队之一。 Swift语言的创始人如今在研究深度学习的实验室工作，这个事实说明这是一个重大的项目。前段时间，Google意识到尽管Python是一种优秀的语言，但它仍有许多难以克服的局限性。TensorFlow需要一种新
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2023-09-28 21:39:42
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文章目录41. 自动内存释放, 反初始化器41.1 自动引用计数ARC工作机制41.2 强引用41.3 反初始化器42. 循环引用, 弱引用weak42.1 循环引用42.2 弱引用weak43. 无主引用unowned43.1 无主引用44. 闭包循环引用, 定义捕获列表45. 可选链展开46. 尾随闭包46.1 多个参数的尾随闭包46.2 一个函数参数的尾随闭包46.3 一个无参数无返回值函
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2024-06-27 08:21:32
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从命令执行开始，到结果返回总共需要经过以下几步： 1、DNS解析：www.baidu.com解析成具体的IP地址，因为数据包在网络上传输时只认IP地址。 2、查找路由表：IP地址以后，接下来就是要查找路由，路由的作用是决定数据包的下一跳地址。 3、查找ARP表：下一跳IP地址以后，是不是说数据包就能发出去了呢。 也不能，因为数据包最终在传输的过程 中，并不认IP地址，而只认MAC地址。（注意这里的
本文是收录于CVPR2020的工作，文章利用低分辨率的输入图像通过超分辨率网络生成高分辨率的图像，从而给语义分割模型提供额外的信息进而分割性能，其FA模块和视觉注意力机制比较类似，而且它额外增加的模块在部署阶段可以去掉，几乎不会增加计算量，是一种提高分辨率的有效策略。论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Du
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2024-10-13 09:44:11
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文章目录abstractintro相关工作one-shot VOSFast VOSmemory-based VOSSwiftNet问题定义PAM (Pixel-Adaptive Memory)variation-aware triggerpixel-wise memory updatepixel-wise memory matchLAE (Light-Aggregation Encoder) a
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2023-08-21 11:01:35
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In Defense of Pre-trained ImageNet Architectures for Real-time Semantic Segmentation of Road-driving Images代码：https://github.com/orsic/swiftnet0摘要对于实时语义分割，许多以前的网络通过自定义轻量化网络解决计算复杂度问题，这种体系结构通过减少相对于通用体系结
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2023-06-05 16:21:27
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摘要
在这项工作中，作者提出了用于实时视频对象分割(VOS)的SwiftNet，它报告了77.8%的J &F和70 FPS的DAVIS 2017 test-dev数据集，在所有现有解决方案的整体精度和速度性能中都非常出色。作者通过像素自适应记忆(PAM)在基于匹配的VOS中精心压缩时空冗余来实现这一目标。暂时地，PAM自适应地只在对象显示显著变化的帧上触发更新。在空间上
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2021-06-23 10:11:37
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<span style="font-size:18px;">兼具脚本语言,入门更加简单的语言
更加偏向人性化(英文)的编程语言
从2010年开始由克里斯负责开发,前期以GCC编译器为主,后期采用LLVM 6.0
OC诞生于1983年
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2023-08-01 15:15:20
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# SWIFTNet FileAct连接方式的科普
## 引言
SWIFTNet FileAct是SWIFT网络中的一种重要的消息传输方式，主要用于在金融机构之间安全、高效地传输文件。与传统的邮件和传真方式相比，FileAct提供了更高的安全性和可靠性。本文将介绍SWIFTNet FileAct的基本原理、连接方式，以及一个示例代码，以帮助大家更好地理解这一技术。
## SWIFTNet F
原创
2024-09-24 07:49:23
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Swift 5.2 现已作为 Xcode 11.4 的一部分公开发布。本文中将带来着大家体验一下Swift 5.2 的新特性。看看给我们带来了什么新的惊喜。总体而言，Swift 5.2 是一个小版本，它确实带来了许多调整和微小的改进。在此版本中，您将找到：更好的诊断与更有用的错误消息，特别是对于 SwiftUI。可简化某些任务的新功能。主要错误修复。改进的诊断和错误消息您总是在第一次尝试时就编写完
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2024-07-22 11:23:45
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pytorch中使用LayerNorm的两种方式，一个是。下面代码是分别使用这两种
原创
2022-12-10 07:43:28
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# RFB使用PyTorch实现的探索
近年来，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。为了提升模型的性能，研究人员们不断探索新的模型架构。其中，RFB（Receptive Field Block）是一种有助于增强模型感受野的有效方法。那么，什么是RFB？它是如何在PyTorch中实现的呢？本文将对此进行详细探讨，并附上代码示例和相关图示，帮助读者理解RFB的基本原理和实现方法。
2014年由GAN之父Ian Goodfellow提出（加拿大蒙特利尔大学）GAN —— 生成式对抗网络 前面我们讲了自动编码器和变分自动编码器， 不管是哪一个， 都是通过计算生成图像和输入图像在每个像素点的误差来生成 loss， 这一点是特别不好的， 因为不同的像素点可能造成不同的视觉结果， 但是可能他们的 los
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2024-07-30 17:15:20
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科技巨头将内部产品发布到开源社区，这可是相当时髦的举动，现在他们带着免费的午餐姗姗而来。开源软件正在崛起，虽然过程平淡甚至有几分隐晦。鉴于开源科技在各方面——从容器化到云端均有突出表现，越来越多的人了解到开源软件在企业计算中所占据并日益增长的重要地位。结果很可能是主要科技公司更加频繁地向开源社区发布最新的免费代码。下面是10个最值得注意的产品。SpinnakerNetflix使用持续交付平台Sp
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2024-05-28 17:26:02
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Abstract许多先前的工作解决了定制轻量级结构的挑战，这些结构通过减少网络的深度，宽度和层的容量来降低计算的复杂度。我们提出了一种可替代的方法，在减少计算代价上达到了显著的效果。第一，我们通过一个通用的轻量级结构来作为识别引擎，之后我们采用一个横向的连接的轻量上采样作为恢复预测分辨率的最经济有效的解决方案。最后，提出了用在多分率下融合共有特征来增加感受野。Introduction大多数轻量级的
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2023-10-21 13:35:58
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深度学习导论（3）PyTorch基础一. Tensor-Pytorch基础数据结构二. Tensor索引及操作1. Tensor索引类型2. Tensor基础操作3. 数值类型4. 数值类型操作三. Tensor与Numpy的互操作1. 小案例2. 序列化Tensor-torch方式3. 序列化Tensor-h5py方式四. Tensor on GPU五. Tensor operations1.
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2023-12-18 10:42:34
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FCN和U-Net在2015年先后发表，主要思路都是先编码后解码（encoder-decoder)，最后得到和原图大小相同的特征图，然后对特征图每个点与图像的标注mask上的每个像素点求损失。它们的区别主要在于特征融合的方式，FCN特征融合采用特征直接相加，而U-Net特征融合采用的是两个特征在通道维度的堆叠。本文分别采用tensorflow和pytorch复现了FCN和U-Net。 github
swift派发的目的是让CPU知道被调用的函数在哪里。swift语言支持编译行语言的直接派发、函数表派发、消息机制派发。直接派发直接派发是最快的原因是调用的指令少，并且可以通过编译器进行优化，缺点是由于缺少动态性而不支持继承struct DragonFirePosition{
var x: Int64
var y: Int32
func land(){}
}
func D
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2023-09-16 22:14:54
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Kronecker Product及pytorch实现文章目录Kronecker Product及pytorch实现计算过
原创
2022-12-14 12:30:26
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# MMOE在PyTorch中的实现
## 简介
MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）是一种为处理多任务学习而设计的模型架构。它通过动态选择专家（即不同的子模型）来优化多个任务的学习效率，适用于广泛的应用场景，例如广告推荐、自然语言处理等。
在这篇文章中，我们将简单介绍MMOE的基本概念，然后使用PyTorch实现其基本结构，并结合旅行图和状态图进行更直观的
