unified专题
UML- 统一建模语言（Unified Modeling Language）创建项目的序列图及类图
陈科肇 ============= 1.主要模型 在UML系统开发中有三个主要的模型： 功能模型：从用户的角度展示系统的功能，包括用例图。 对象模型：采用对象、属性、操作、关联等概念展示系统的结构和基础，包括类图、对象图、包图。 动态模型：展现系统的内部行为。 包括序列图、活动图、状态图。 因为要创建个人空间项目并不是一个很大的项目，我这里只须关注两种图的创建就可以了，而在开始创建UML图
Segmentation简记3-UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network
Segmentation简记3-UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network 创新点总结实验 创新点 1.统一的全景分割网络 总结 uber的作品 网络结构如下： 还是比较简洁的。 Backbone 采用了原始mask rcnn。 Instance Segmentation Head 使用了最大的特征图，包括bbox回归，分
[论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
引言 为了理解CoSENT的loss，今天来读一下Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization。 为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。 这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发，旨在最大化同类之间的相似度 s p s_p s
Unified-IoU：用于高质量对象检测
摘要 https://arxiv.org/pdf/2408.06636 目标检测是计算机视觉领域的重要部分，而目标检测的效果直接由预测框的回归精度决定。作为模型训练的关键，交并比（IoU，Intersection over Union）极大地展示了当前预测框与真实框之间的差异。后续研究人员不断在IoU中加入更多考量因素，如中心距离、纵横比等。然而，仅仅细化几何差异存在上限；新的考量指标与IoU本
Object Detection -- 论文YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)解读(链接)
https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78208773
《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》YOLO一种实时目标检测方法 阅读笔记（未完成版）
文章目录 1. one-stage与two-stage检测算法1. 模型过程1.1 grid cell1.2 bounding box与confidence score1.3 类别预测1.4 预测目标 2. 网络的学习2.1 网络输出的数据与预测集数据2.2 损失函数2.3 网络的设计 1. one-stage与two-stage检测算法 two-stage： one-st
从同—视角理解扩散模型（Understanding Diffusion Models A Unified Perspective）
从同—视角理解扩散模型 Understanding Diffusion Models A Unified Perspective【全公式推导】【免费视频讲解】 B站视频讲解 视频的论文笔记 从同一视角理解扩散模型【视频讲解笔记】 配合视频讲解的同步笔记。 整个系列完整的论文笔记内容如下，仅为了不用—一回复，共计14个视频讲解笔记，故设定了一个比较低的价格（粉丝仅6毛），大家可以自取。
《分析模式》漫谈03- Unified Method并不是RUP
DDD领域驱动设计批评文集 做强化自测题获得“软件方法建模师”称号 《软件方法》各章合集 在《分析模式》第2章 ，Fowler提到了“Rational Software's Unified Method”， 而且给出了引用的参考文献，是Rational公司的一份文档： 2004中译本的翻译如下： 翻译为“Rational软件的统一方法”是正确的。 2020中译本的翻
UPerNet 统一感知解析：场景理解的新视角 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding
论文题目：统一感知解析：场景理解的新视角 Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 论文链接：http://arxiv.org/abs/1807.10221(ECCV 2018) 代码链接：https://github.com/CSAILVision/unifiedparsing 一、摘要 研究了一个新的任务，称为统一感知解析
How To Purge The UNIFIED AUDIT TRAIL (Doc ID 1582627.1)
自动清理oracle数据库统一审计记录方案。 查询表空间使用率 SQL> Col tablespace_name for a30Col used_pct for a10Set line 120 pages 120select total.tablespace_name,round(total.MB, 2) as Total_MB,round(total.MB - free.MB, 2)
iOS小技能：【营业执照编号校验】18位社会信用代码验证 unified social credit identifier
文章目录 引言I、商户进件新增营业执照编号校验1.1 【需求背景】1.2 【需求描述】1.3 术语和定义1.4 统一代码的构成(unified identifier)1.5 代码及说明 II、iOS代码实现2.1 简单校验字母2.2 严格按照18位社会信用代码生成规则验证（GB/T 17710） see alsoiOS 银行卡号有效性校验Luhn算法 （银行卡号码校验算法） & 身份证校验：
![[StartingPoint][Tier2]Unified](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/699967a8fe0484db30ae6221cbed3882.jpeg)
[StartingPoint][Tier2]Unified
Task 1 Which are the first four open ports? (开启了哪4个端口?) $ namp -sC -sV -v 10.129.104.207 22,6789,8080,8443 Task 2 What is the title of the software that is running running on port 8443? (8
Qt安装 qt-unified-windows-x64-online.exe下载慢
使用镜像站下载： 启动cmd切换到qt-unified-windows-x64-online.exe路径输入 qt-unified-windows-x64-online.exe --mirror https://mirrors.ustc.edu.cn/qtproject 回车启动窗口，选择对应Qt版本下载 推荐一个零声学院项目课，个人觉得老师讲得不错，分享给大家： 零声白金学习卡（含
Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatial-Temporal Representation Learning
Unified Transformer for Efficient Spatial-Temporal Representation Learning 1. Motivation2. Method2.1 MHRA：2.2 DPE2.3 FFN 1. Motivation 高维视频具有大量的局部冗余和复杂的全局依赖关系，而该研究主要是由3D卷积神经网络和视觉Transformer驱
UserWarning: Glyph 30005 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7535}) missing from current font.问题解决方法
背景：在用matplotlib工具包绘图时，遇到该现象的提示 问题分析：这个问题通常发生在绘制中文字符的时候，可能是因为当前字体中没有包含需要绘制的中文字符，导致无法正确显示。 问题解决：添加一下代码即可 import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置显示中文字体plt
统一的NER识别模型-Unified NER
论文：Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification 地址：https://arxiv.org/abs/2112.10070 截止到20220308为止的sota 1. 提出两个概念 提出了两个新的概念，将连续、嵌套、不连续实体的识别进行了统一，可用一个模型更好的完成以上三种实体的识别：
FOTS: Fast Oriented Text Spotting with a Unified Network-译文
摘要 偶然场景文本定位被认为是文献分析社区中最难最具挑战性的任务之一。大多数存在的方法将文本检测和识别看作分开的任务。在本文工作中，我们提出了一个统一的端对端训练的快速多方向文本定位网络同时检测和识别，在两个任务中共享计算和视觉信息。特殊的，引入RoIRotate来在检测和识别之间共享卷积特征。受益于卷积共享策略，我们的FOTS几乎没有比基础文本检测网络增加计算量，联合训练方法学习更通用的特征使
UniSA: Unified Generative Framework for Sentiment Analysis
文章目录 UniSA：统一的情感分析生成框架文章信息研究目的研究内容研究方法1.总体架构图2.基准数据集SAEval3.Task-Specific Prompt4.Modal Mask Training5.Pre-training Tasks5.1Mask Context Modeling5.2Sentiment Polarity Prediction5.3Coarse-grained La
CUDA（Compute Unified Device Architecture）和CUDNN（专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案）的区别
关于CUDA和cuDNN的安装 - 叶罅 - 博客园
Oracle LiveLabs实验：DB Security - Unified Auditing
概述 此实验申请地址在这里，时间为2小时。 实验帮助在这里。 本实验使用的数据库为19.13。 Introduction 本研讨会介绍 Oracle Unified Auditing 的功能。 它使用户有机会学习如何配置此功能以审计数据库活动。 混合模式审计是新安装的数据库中的默认审计。 混合模式审计支持传统审计工具（即来自早于 12c 版本的审计工具）和新审计工具（统一审计）。 混合
3.2 无proposal检测方法(1): You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。 转载请注明文章出处: 论文You Only Look Once: Unif
Colossal-AI: A Unified Deep Learning SystemFor Large-Scale Parallel Training【深度模型分布式多核加速】
原文链接 一、摘要 1. 主要针对数据并行操作进行优化 parallel training system，主要针对的部分为 1）data parallelism 数据并行处理 2）pipeline parallelism 流水线并行 3）multiple tensor parallelism 多重张量并行 4）sequence parallelism 序列并行 二、Highli
Scala之旅-统一类型（UNIFIED TYPES）
在 Scala 中,所以的值都有类型，包括数值和函数。下图说明了类型层次结构的子集。 Scala类型层次结构 Any 是所有类型的父类型，也叫顶层类型。它里面定义了几个确定的方法，例如equals，hashcode和toString。Any 有两个直接的子类 AnyVal 和 AnyRef。 AnyVal 代表值类型，有9种预定义的值类型并且它们都不能为空：Double,Float,Lo
Unified-IO 2 模型: 通过视觉、语言、音频和动作扩展自回归多模态模型。给大家提前预演了GPT5？
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！ 订阅：https://rengongzhineng.io/ 首个自回归的多模态模型，能够理解和生成图像、文本、音频和动作。为了统一不同
You only look once unified real-time object detection-实时目标检测yolo讲解
作者： 18届cyl 时间：2021-08-08 论文：《You only look once unified real-time object detection》 期刊：CVPR 一、本文围绕的问题 YOLO 为什么能检测目标？YOLO 长什么样子？YOLO 如何训练？ 二、背景 对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的
MSCNN论文解读-A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection
多尺度深度卷积神经网络进行快速目标检测： 两阶段目标检测器，与faster-rcnn相似，分为an object proposal network and an accurate detection network. 文章主要解决的是目标大小不一致的问题，尤其是对小目标的检测，通过多层次的结构，实现多尺度的目标检测。 之前所使用的简单的单一尺度的目标检测器通常为了识别出图片中大小适中的目标而