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RSS订阅原创 多个分割对象，读取jsons 文件夹，然后先分割大目标再分割小目标分割，一张图多个分割目标mask
【代码】多个分割对象，读取jsons 文件夹，然后先分割大目标再分割小目标分割，一张图多个分割目标mask。
2024-04-12 16:23:28
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原创 pytorch2 onnx 2tensorrt,代码参考
Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程tensorRT部署之 代码实现 onnx转engine/trt模型ONNX模型转TRT部署推理c++
2024-03-26 11:25:22
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原创 大模型的学习 LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4
prompt-tune, 包括p-tuning、lora、prompt-tuning、adaLoRA等delta tuning方法，部分模型参数参与微调，训练快，显存占用少，效果可能跟FT（fine-tune）比会稍有效果损失，但一般效果能打平。ChatGLM-6B, LLaMA-7B模型分别是60亿参数量和70亿参数量的大模型，基本可以处理所有NLP任务，效果好，但大模型部署成本高，需要大显存的GPU，并且预测速度慢，V100都需要1秒一条。LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4。
2024-03-26 09:42:19
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原创 vscode不能远程了该怎么办，win 远程ubuntu18
今天发现vscode无法远程连接了，我刚刚才弄好，一个很恶心的小问题：vscode自动更新到了1.86版本，我们的ubuntu18.04，属于旧的版本，要想远程连接，windows上的vscode必须是1.85及以下。
2024-02-22 15:44:26
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原创 二分类中auc ,应该是什么y_score 是指正例的概率也就是1的概率进行计算auc 的
y_score：目标分数。形状(n_samples，)或(n_samples, n_classes)。举个例子:模型输入的得分是一个数组[0.98361117 0.01638886]，索引是其类别，这里“较大标签类的分数”，指的是索引为1的分数：0.01638886，也就是正例的预测得分。y_true：真实的标签。形状(n_samples，)或(n_samples, n_classes)。二分类的形状(n_samples，1)，而多标签情况的形状(n_samples, n_classes)。
2024-02-22 13:54:23
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原创 transformer,视觉模型改进论文的讨论
5、如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？- 猛猿的回答 - 知乎。3、近两年有哪些ViT(Vision Transformer)的改进算法？- ZOMI酱的回答 - 知乎。4、为啥Transformer在遥感上效果差？- yan的回答 - 知乎。6、vit 模型和 swim transformer 的区别。
2024-02-21 15:49:05
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原创 transformer 最简单学习1 输入层embeddings layer，词向量的生成和位置编码
具体到代码中的示例，self.lut(x) 可以理解为嵌入层，它接收一个词的索引作为输入，然后从词向量矩阵中检索对应的词向量。这样，每个单词都被映射为一个固定长度的密集向量，而这些向量通常包含了单词的语义信息。嵌入层是神经网络中的一种常用层，用于将离散的词索引转换为密集的词向量。将索引映射为512维的向量：通过嵌入层，将单词的索引映射为一个固定维度的向量，通常这个向量的维度是预先指定的，比如512维。找到单词在词表中对应的索引：首先，根据单词在词汇表中的位置或唯一标识，找到该单词在词表中的索引位置。
2024-02-18 18:27:19
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原创 gitclone 代码上传到另一个仓库中
4、 git remote add origin 新的远程git仓库的地址 ----关联到新的远程库的地址。由于当前本地的代码也是从其他的git仓库上clone下来的，所以就不需要执行sudo git init命令了。2.sudo git commit -m “一些说明” ----把添加的文件提交到仓库。1.sudo git add . ----将当前目录下的所有文件添加到版本库。5、git remote -v 命令查看是否关联到了新的git仓库地址。git commit -m “提交”
2024-01-10 16:51:28
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原创 c++ new新建对象原因
堆内存的分配是动态的，这意味着我们可以在运行时决定何时以及如何创建和销毁对象。这为大程序中内存管理的灵活性提供了帮助。由于堆内存需要手动管理，使用new分配的内存必须显式地使用delete来释放，否则可能会导致内存泄漏。在C++中，使用new和不使用*来创建对象的主要区别在于内存分配的位置和对象的控制性。使用new会在堆上分配内存，而不使用的new（即直接创建对象）则在栈上分配内存。对于小程序，由于内存管理相对简单，通常不需要使用new来创建对象。
2023-11-17 16:33:41
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原创 win搜索文件搜不到含有括号的的图片，例如(2).png 搜索不到括号，解决，System.FileName:~=“（”
System.FileName:~=“（” 这样就行。括号上加个引号windows。win7搜索文件怎么搜索文件名中带圆括号的文件。如下搜索的时候加下面一整串。~< 是以什么为开头，~= 是包含的意思，
2023-11-08 10:02:43
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原创 SAM 微调在医学上的尝试
ICCV 2023 Oral | 超越SAM！EntitySeg：更少的数据，更高的分割质量！本文提出 SonoSAM：一种用于分割超声图像上感兴趣对象的快速基础模型。SAM-Med2D 医学图像分割来了！绿色是预测的， 蓝色是真实标注，
2023-11-06 14:49:29
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原创 c++比较字符串是否相等常用的方法compare或者==， 一个字符串在另一个数组中出现的次数，find或者count
c++中如果两个字符串打印相等，但是比较确不相等，可能有隐藏换行符空格等。打印十六进制，看一下，多了一个d，
2023-10-23 09:55:15
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原创 c++ json 库的调用报错 “value, object or array expected“
表示输入的json 文件，写的格式有点不正确例如。aa.json 出现了一些问题，不是代码问题。
2023-10-23 09:39:58
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原创 std::vector遍历元素和std::map 遍历元素
在第一个循环中，我们使用 dets.size() 来确定循环的次数，并使用索引来访问容器中的元素。这种方式适用于随机访问容器（如 std::vector）。在第二个循环中，我们使用 dets.begin() 获取迭代器，然后使用迭代器来遍历容器中的元素。这种方式适用于所有容器类型。用于获取容器的起始迭代器。你可以根据具体的需求和容器类型选择适合的遍历方式。总之，dets.size() 用于获取容器的大小，dets.begin()
2023-10-16 10:34:32
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原创 c++ vector 添加结构体元素，检测结果坐标的几个写法
/ std::map中的一个键值对。键值对由键和值组成，通过it->first可以访问键，通过it->second可以访问值float prob;std::string label = "猫";//xywh// 查找是否已存在相同标签的元素if (it!// 如果已存在，比较置信度并更新} else {// 如果不存在，添加新元素。
2023-10-11 14:17:22
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原创 c++中遇到一个不了解的函数，查看能用的接口功能
使用在线资源：有许多在线资源可用于查找C++函数的接口和使用方式，例如Cplusplus.com、cppreference.com等。总而言之，查找函数的接口和使用方式的最佳方法是查阅官方文档和相关资源。这些资源提供了详细的说明和示例，以帮助您正确地使用库中的函数。：如果您有库的头文件可用，您可以直接查看头文件以了解库中函数的接口。阅读示例代码：有时，库的示例代码可以为您提供函数的实际使用示例。您可以查看库的示例代码，并找到相关函数的用法示例。在C++中，您可以使用几种方法来查找函数的接口和使用方式。
2023-09-14 16:05:55
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转载 voc,xml文件解析统计 标签名字 import xml.etree.ElementTree as ET
python的xml库提供了几种不同的方法来解析xml文件，下面我们来介绍如何通过ElementTree和minidom来解析xml文件。使用minidom来解析xml文件。
2023-09-13 16:08:34
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原创 python numpy axis=0,1,2, 分清楚
就记住了计算方向问题，每个矩阵想象一张图片，多个图片叠加，理解维度问题，记忆右边图片坐标的0,1，2，axis =0 ,就变成3,2。axis=2, 就变成 4,3。axis=1, 变成4,2。所以 （4,3，2）
2023-07-13 10:51:43
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原创 deepstream中给obj_meta添加新的检测框数据，chatgpt
对于DeepStream中的obj_meta数据结构，它是一个包含了目标物体的元数据信息的对象。它包含了对目标物体的识别信息、位置信息、属性信息等。rect_params：目标物体的位置和大小等信息，可以通过修改rect_params的属性来设置检测框的坐标、宽度、高度等。unique_component_id：用于在多个组件之间标识目标物体的唯一ID。class_id：目标的类别ID，一般用于指示目标属于哪个类别。confidence：目标的置信度得分。
2023-06-30 14:41:51
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原创 chatgpt 对生成式模型中的问题回答，ChatGPT模型 和LLM区别？instruct-tuning和Prompt Tuning 的区别
其核心思想是在训练中加入任务相关的提示信息（prompt），使得模型在输入时能够更好地理解任务的内容和要求，从而提高模型对任务的准确性和泛化能力。具体来说，RLHF借助人类反馈和增强学习的方法优化生成模型，而Prompt Tuning则是通过任务相关提示信息和参数微调的方法来提高模型性能。总的来说，Instruct-tuning和Prompt Tuning都是微调方法，但是Instruct-tuning更关注于特定任务的指导信息的加入，而Prompt Tuning更加通用，可以用于各种任务和模型结构。
2023-06-06 15:15:42
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原创 chagpt解答疑惑 deepstream makefile 文件包含的不同头文件，为什么编写的不一样
黄色的是CJsonObject.hpp 这个是第三方实现的，需要头文件+库文件。
2023-05-25 09:48:11
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原创 chartgpt，c++创建类new和非new的两种区别是什么
使用栈创建对象的方式，是通过直接在当前作用域中声明对象来创建对象的，这些对象将在其所在的区域退出作用域时自动销毁。而使用栈方式创建对象时，则使用对象名直接访问对象即可，也可以用指针访问对象，但需要使用取地址符。相对于通过栈创建对象的方式，堆上动态分配内存的方式具有更大的灵活性，可以在运行时动态创建和释放对象，可以更好地管理内存空间。而使用栈方式创建对象时，在其所在的区域退出作用域时，对象会自动销毁，不必手动管理内存空间。创建类有时候看到用new的方式，请问和你提供的创建类的对象的区别是什么。
2023-05-16 11:42:59
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原创 chapgpt答案：cmakelist.txt，编译c++流程
CMakeLists.txt 是用于 CMake 构建系统的配置文件，它描述了如何编译和构建您的项目。它定义了源代码文件、链接库、编译器选项和可执行文件等等。CMakeLists.txt 提供了一种跨平台、可自定义的构建过程，可以在不同的平台和系统上自动化构建和生成可执行文件或库。一般来讲，编译 C++ 项目的流程如下：在项目根目录下创建一个 build 目录，并进入这个目录运行 cmake … 命令，生成 Makefile。在 build 目录下运行 make 命令编译程序。
2023-05-16 11:15:08
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原创 chatgpt，输出图片正方形剪裁操作，图片原坐标剪裁补黑边不变形resize
【代码】chatgpt，输出图片正方形剪裁操作，图片原坐标剪裁补黑边不变形resize。
2023-05-11 17:41:15
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FDDB,测试自己训练的模型，如何生成FDDB 文件，详细细节
2018-09-18
opencv3.1,cmake,ippicv包下载
2018-07-09
Ubuntu16.04+显卡GTX1060+cudn8.0+opencv3.1+caffe,
2018-07-09
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