multi专题

论文阅读：A multi-sequences MRI deep framework study applied to glioma classfication

论文标题： A multi-sequences MRI deep framework study pplied to glioma classfication 翻译：多序列MRI深度框架研究在胶质瘤分类中的应用摘要胶质瘤是最重要的中枢神经系统肿瘤之一，在男性和女性最常见的癌症中排名第15位。磁共振成像(MRI)是医学专家诊断神经胶质瘤的常用工具。根据病理的严重程度，从MRI中选择一组多序

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation训练问题

https://blog.csdn.net/kkae8643150/article/details/102711101 前言最近在研究Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation的训练和再训练的过程。参考 https://blog.csdn.net/qq_38469553/article/details/82119292 以及官方github https://

vue2 报错，警告解决方法 component name“Index“should always be multi-word

报错原因：组件名称应该为俩个或俩个以上单词组成的，并且还要是大驼峰命名，例如：MyIndex，MyLogin等解决方法一：将组件名称改为俩个或俩个以上单词组成的名称，且为大驼峰命名，例如将Index改为：MyIndex 解决方法二：不想改组件名，可以给组件加上name配置项，名称也为俩个或俩个以上单词组成，且为大驼峰命名解决方法三：如果有.eslintrc.j

每日Attention学习2——Multi-Scale Convolutional Attention

模块出处 [link] [code] [NIPS 22] SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation 模块名称 Multi-Scale Convolutional Attention (MSCA) 模块作用多尺度特征提取，更大感受野模块结构模块代码

每日Attention学习5——Multi-Scale Channel Attention Module

模块出处 [link] [code] [WACV 21] Attentional Feature Fusion 模块名称 Multi-Scale Channel Attention Module (MS-CAM) 模块作用通道注意力模块结构模块代码 import torchimport torch.nn as nnclass MS_CAM(nn.Modu

Imagine Flash、StyleMamba 、FlexControl、Multi-Scene T2V、TexControl

本文首发于公众号：机器感知 Imagine Flash、StyleMamba 、FlexControl、Multi-Scene T2V、TexControl You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models We introduce a decoder-decoder architectu

Emacs之multi-occur替代grep(五十八)

1.occur-mode快捷键 1.第一种方式# M-g M-n / M-g M-p 遍历查找到中匹配行的原所在文件位置简化跳转命令# C-c C-f 开启next-error-follow-minor-mode后，可以用以下命令在buffer和文件中跳转Or# M-x next-error-follow-minor-modeM-n: 跳转到下一个匹配行的位置M-p: 跳转到上一个

【Fastadmin】后台角色组权限问题（multi,开关switch,控制器新增方法）

1.列表开关类型的权限如图：此类开关请求的方法为multi 开关在点击的时候默认是只允许修改数据库的status字段的，如果我们开关不是status字段，我们需要在服务端对应的控制器中定义protected $multiFields="id,name,swith";，多个字段以,进行分隔 2.控制器新增方法在控制器新增对应的方法名： protected $noNeedRig

（论文阅读-多目标优化器）Multi-Objective Parametric Query Optimization

目录摘要一、简介 1.1 State-of-the-Art 1.2 贡献和大纲二、定义三、相关工作四、问题分析 4.1 分析 4.2 算法设计影响五、通用算法 5.1 算法概述 5.2 完备性证明六、分段线性代价函数算法 6.1 数据结构 6.2 基本运算实现 6.3 复杂度分析七、实验评估八、总结摘要经典查询优化根据一个成

开源模型应用落地-LangChain高阶-Tools工具-Multi-Agent（五）

一、前言 LangChain 的 tools 是一系列关键组件，它们提供了与外部世界进行交互的能力。通过适当的使用这些组件，可以简单实现如执行网络搜索以获取最新信息、调用特定的 API 来获取数据或执行特定的操作、与数据库进行交互以获取存储的信息等需求。本章基于Multi-Agent进一步串联多个agents，通过多个 Agent 的协同合作，高效完成复杂任务。二、术

Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation

近期提出的ViT模型在各种计算机视觉任务上展现了令人鼓舞的结果，这要归功于能够通过自注意力对补丁或令牌的长期依赖性进行建模。然而这些方法通常指定每个令牌相似感受野。这种约束不可避免地限制了每个自注意力层在捕捉多尺度特征的能力。本文提出一种新的注意力，称为分流自注意力（Shunted Self-attention，SAA），允许ViT在每个注意力层的混合尺度上对注意力进行建模。SAA关键思想是将异构

MOT论文笔记《Towards Real-Time Multi-Object Tracking》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf 代码地址：https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT Abstract 当前的多目标跟踪（MOT）系统通常遵循 “tracking-by-detection”的方式，主要由两部分组成（1）检测模型----用于目标定位（2）appearance

论文阅读《Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey》

时间：2019年11月作者机构：萨勒诺大学&格拉纳达大学等链接：https://arxiv.org/abs/1907.12740 《DEEP LEARNING IN VIDEO MULTI -OBJECT TRACKING : A SURVEY》 1.Introduction mot的output 应用领域：video surveillance 、autonomou

LLM 构建Data Multi-Agents 赋能数据分析平台的实践之③：数据分析之二（大小模型协同）

一、概述随着新一代信息技术在产业数字化中的应用，产生了大量多源多模态信息以及响应的信息处理模式，数据孤岛、模型林立的问题也随之产生，使得业务系统臃肿、信息处理和决策效率低下，面对复杂任务及应用场景问题求解效率低。针对信息处理模型林立、模型协同难的问题，研究大小模型协同机制，基于开源大模型建立包括提示词、任务规划、任务执行、记忆、人工反馈等的大模型系统是解决该问题的一个尝试。建立数据库链接、信

如何扩展Linux的ip_conntrack multi zone conntrack机制

inux中有一个基于Netfilter的连接跟踪机制，即ip_conntrack，每一个conntrack表示的就是一个流，该流里面保存了大量的信息字段，这些字段本地有效，指导着数据包的转发策略，但是我觉得这些字段信息还不够详细，试想，一个nfmark字段好像就可以做到一切了，但是我如果想为一个数据流绑定一个字符串怎么办呢？也许你会说使用iptables+ipset+nfmark可以完成一切，这

Mini-Gemini Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models

Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models TL; DR：本文构建了一个支持 text+image 多模态输入、text+image 多模态输出的真正的多模态大模型 Mini-Gemini。技术方面主要有三个要点：高效高分辨率的视觉 token 编码，高质量的数据，以及通过 VLM 引导的图

CoNLL 2017 - Multi-Model and Crosslingual Dependency Analysis

ref: Multi-Model and Crosslingual Dependency Analysis code: https://github.com/CoNLL-UD-2017/Orange-Deskin proceedings: http://universaldependencies.org/conll17/proceedings/ http://universaldepende

强化学习-MAPPO算法解析与实践-Multi Agent Proximal Policy Optimization

一算法简介 mappo 是一种将ppo算法扩展到多智能体情况的算法，在讨论过这种算法的论文中，比较有名和权威的是Nips2021上发表的《The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative》。比较遗憾的是，可能作者出于自己不是最早提出mappo算法的人的原因，论文中并没有将mappo算法的具体实现作详细介绍（而最早提出mappo

multi-reactor服务器模型的C++封装类（libevent+多线程实现）

http://blog.csdn.net/flyingleo1981/article/details/51862857 最近在看memcached的源码，觉得它那种libevent+多线程的服务器模型(multi-reactor)真的很不错，我将这个模型封装成一个C++类，根据我的简单测试，这个模型的效率真的很不错，欢迎大家试用。这个类的使用方法很简单（缺点是不太灵活），只要派

2016 Multi-University Training

http://www.cnblogs.com/duoxiao/ 留座慢慢补

多目标优化 multi-objective optimization problem（MOP）

目录：一、什么是多目标优化问题二、多目标问题的解三、相关算法一、multi-objective optimization problem（MOP） Multi-objective optimization problems deals with conflicting objectives, i.e. while one objective increases the other

multi-touch

public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {return super.onTouchEvent(event);}即可抓取觸控的座標以及事件x[0] = (int) event.getX(0); //單點觸控的座標y[0] = (int) event.getY(0);x[1] = (int) event.getX(1); //第二點觸控

【深度学习】Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention

一、Attention 在CV领域，注意力机制通常分为通道注意力和空间注意力或者两者结合。一张图像经backbone得到的特征通常包括多个通道，每个通道是一个像素矩阵，每个通道对任务的贡献不尽相同，单个通道的特征图中每个像素对任务的贡献也不尽相同。注意力机制就是希望通过加权的方式凸显其中重要的通道或像素。 1. SE 1.1 概念 Squeeze-and-Excitation Netw

Multi-Objective Optimization in Computer Networks Using Metaheuristics

MuchGCN：Multi-Channel Graph Convolutional Networks

这篇文章在DiffPool的基础上引入了多通道（Multi-channel）的概念，提出了multi channel graph convolutional networks (MuchGCN)，通过inter-channel和intra-channel两种方式聚合通道上的信息。本文被IJCAI2020接收，在写这篇博客时我看的是2019年12月挂到arXiv上的版本，整体感觉有点粗糙，被会议接

多模态 Multi-Module的创新点

最近在改论文用了多模态记得最早找创新点时记录了关于多模态相关的一些值得深入研究的方向记录于此希望分享交流 *注：多模态不止多信息源；除了不同的感知模态（如视觉、听觉、触觉等）之外，多模态还可以涉及到不同的数据表示、不同的特征空间、不同的数据类型等。在更广义的理解中，多模态可以包括以下几个方面的内容：不同的感知模态：这是最常见的多模态定义，涉及到不同的感官输入