任务 笔记golang

【图像处理笔记】傅里叶变换

【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强,傅里叶变换(OpenCV)中都有用到过傅里叶变换,但一直都不是特别理解,现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换,我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和,其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
图像处理 图像 笔记

图神经网络之预训练大模型结合:ERNIESage在链接预测任务应用

通过以上两个版本的模型代码简单的讲解,我们可以知道他们的不同点,其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上,在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息;而ERNIESageV2版本则作用在了边上,在Send阶段同时考虑了当前节... ......
神经网络 ERNIESage 模型 神经 任务

使用c#的 async/await编写 长时间运行的基于代码的工作流的 持久任务框架

持久任务框架 (DTF) 是基于async/await 工作流执行框架。工作流的解决方案很多,包括Windows Workflow Foundation,BizTalk,Logic Apps, Workflow-Core 和 Elsa-Core。最近我在Dapr 的仓库里跟踪工作流构建块的进展时,深 ......
工作流 框架 任务 代码 async

视频超分之BasicVSR-阅读笔记

1.介绍 对于视频超分提出了很多方法,EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征,在RBPN中,多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的,但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外,与SISR不同,VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
BasicVSR 笔记 视频

视频超分之BasicVSR++阅读笔记

1.介绍 在这项工作中,我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR,使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示,提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制:i)我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播,ii)我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设, ......
BasicVSR 笔记 视频

JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock

系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底,推荐阅读: 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore,CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
ReentrantReadWriteLock 源码 笔记 JUC

《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记

概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型,它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型,OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型,2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像,这些图像从来没有在训练集里出现过,模型真的学习到 ......

Golang反射修改变量值

1. 前言 前面的随笔Golang反射获取变量类型和值分享了如何通过反射获取变量的类型和值, 也就是Golang反射三大定律中的前两个,即从interface{}到反射对象和从反射对象到interface{}。 这篇随笔主要分享通过反射修改各种类型变量值的方法。 2. 判断是否可修改 reflect ......
量值 Golang

Golang反射获取变量类型和值

1. 什么是反射 反射是程序在运行期间获取变量的类型和值、或者执行变量的方法的能力。 Golang反射包中有两对非常重要的函数和类型,两个函数分别是: reflect.TypeOf 能获取类型信息reflect.Type; reflect.ValueOf 能获取数据的运行时表示reflect.Val ......
变量 类型 Golang

【动手学深度学习】学习笔记

线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
深度 笔记

【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析

【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
图像处理 算法 源码 图像 原理
共9941篇  :332/332页 首页上一页332下一页尾页