摘要：
指令查询 开发环境 docker json schema prompt guide 帮助文档 各种目录 中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录（2022） SCI等评级查询 Python库 网站 介绍 Vega-Altair 绘图库 PyTorch 深度学习框架 前端 网站 介绍 Element- 阅读全文
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TensorRT（ Tensor Runtime ）是英伟达（NVIDIA）推出的一个高性能 深度学习推理（Inference）优化库 ，专门用于加速神经网络模型在NVIDIA GPU上的部署和执行。它的核心目标是 最大化推理性能 （如吞吐量、延迟）并 优化资源利用率 ，适用于实时应用场景。 查看服 阅读全文
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safetensors Header: 文件的元数据（大小、版本） Meta data: 列表，每个元素表示文件里存的张量的类型、形状、偏移量 Tensor data: 列表元素对应的张量数据 gguf gguf不依赖外部的配置文件，它可以把配置文件、词表、tokenizer、template等存入 阅读全文
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这篇论文提出使用超网络生成专家模型的参数，实现可控的、能根据用户偏好预测的专家模型。 Related works 长尾学习（long-tailed learning）的方法包括重采样、设计损失函数，旨在提高尾部类的表现。然而，这类方法往往假设测试集是类别平衡的，在训练时的操作也是希望学到一个均衡预测 阅读全文
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Knowledge-Based Systems: [期刊首页] [作者提交系统] 提交必须要的文件 Author Agreement 没有模板，参考[link]写的 Author Agreement We have seen and approved the final version of the 阅读全文
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有时候服务器只能访问大陆的网站，因此下载 cuda(gpu) 版的 pytorch非常慢。简单的方法是更换镜像源，网上的方法比较乱，实际上换源后直接安装即可。这里使用清华源。 设置全局 pip 源： pip config set global.index-url https://mirrors.tu 阅读全文
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Background Agent（智能体）指某一个实体，能根据外部的环境，自主做出决策和行动。一个简单的agent示例是一个温度控制器，它能根据环境的温度，自动调节加热器的开关。 \[\begin{aligned}(\text{temperature}>70^{\circ})\wedge(\text 阅读全文
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前言 模型中常见的可训练层包括卷积层和线性层，这里将给出计算公式并在pytorch下进行验证。 计算模型的参数： import torch.nn as nn def cal_params(model: nn.Module): num_learnable_params = sum(p.numel() 阅读全文
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这篇文章基于样本选择的噪声标签学习（Learning with Noisy labels）方法，通过引入CLIP帮助过滤噪声样本。 Introduction 噪声标签的方法包括： 开发鲁棒的损失函数 使用标签噪声转移矩阵对噪声标签进行建模 然而这些方法在处理高噪声比和复杂的噪声模式（两个图片很相近但 阅读全文
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SimCLR Chen, Ting, et al. "A simple framework for contrastive learning of visual representations." International conference on machine learning. PMLR, 阅读全文
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在工业异常检测任务中，引入并改进扩散模型，通过重建比较实现异常检测。 Background 异常检测（anomaly detection，AD）旨在检测和定位工业产品物体的异常模式，然而： 在某些情况下，为所有异常类型收集足够的异常样本具有挑战性。 由于产品设计和生产流程不断变化，不可能提前收集所有 阅读全文
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介绍 利用PyQt5搭建一个透明、置顶的画布，根据提供的信息绘制结果。信息包括：边框坐标、检测类别名称、置信度。 屏幕的信息通过mss库实时截屏获取，通过cv2库处理后输入模型进行处理，得到结果。 这里的YOLO v11模型的checkpoints由ultralytics提供，首次使用会自动下载.p 阅读全文
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相对于R-CNN、Fast RCNN的two-stage目标检测方式，即先在图像中提取候选框，再逐一对图像进行分类。候选框的生成可以是滑动窗口或选择性搜索，再对候选框进行非极大值抑制（一般只在推理时做非极大值抑制，训练时需要这些重复的框）。而YOLO则是one-stage的端到端形式：输入图片，经过 阅读全文
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本篇论文将大语言模型应用在工业异常检测（Industrial Anomaly Detection，IAD）任务。 引言 IAD任务旨在检测和定位工业产品图像中的异常。由于现实世界样本的稀有性和不可预测性，要求模型仅在正常样本上进行训练，并实现对测试时异常样本的检测。 如图1，现有的IAD方法给出异常 阅读全文
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在wsl中配置Ubuntu 在power shell中输出指令，更新并检查版本 wsl --update wsl --version # WSL 版本： 2.3.24.0 # 内核版本： 5.15.153.1-2 # WSLg 版本： 1.0.65 # MSRDC 版本： 1.2.5620 # Di 阅读全文
