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苹果开源 FastViT:快速卷积 Transformer 的混合视觉架构

苹果此前在论文《FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization》中提出的FastViT 架构已正式开源。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.14189.pdf 代码仓库:https://github.com/apple/ml-fastvit FastViT 有机地结合了 CNN 和 Transformer 的优势,无论在精度或者运行效率上均有了稳定的提升。FastViT 引入了一种新的 Token 混合算子,命名为 RepMixer。从名字来看,它结合了结构重新参数化技术。该算子的作用原理是通过消除网络中的 skip connection 来降低内存访问成本。 FastViT 整体框架图: 实验结果表明,FastViT: 在移动设备上的速度比混合 Transformer 架构 CMT 快 3.5 倍 在 ImageNet 数据集上的精度相同,但速度比 EfficientNet 快 4.9 倍且比 ConvNeXt 快 1.9 倍 在相似的延迟下,FastViT 在 ImageNet 上的 Top-1 精度比 MobileOne 高出 4.2% 参考:https://mp.weixin.qq.com/s/poJur-vOtU2-h2tUe89shA、https://mp.weixin.qq.com/s/uqcWy4sx1NQuqOplsGDUlg

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💖Snowy 快速开发平台 v2.3.0 已发布

此次修复了多个小细节的bug,同时也新增了多项功能,其中有一部分来自于咱群内使用者,请往下看: 效果体现: 新增业务字典功能 升级角色功能,业务管理员可以授权给个人全局角色啦 新增高德地图与百度地图的示例 个人中心组织架构图调整为只显示本级及以上 详细更新情况: 【修复】移动端代码生成器bug修复 【修复】多标签鼠标右键关闭按钮出现"使用了错误的类型或对象"的问题(感谢”diant“送来的PR) 【优化】系统监控页面加载优化(感谢”diant“送来的PR) 【更新】修复业务模块下机构选择器树无法构造的bug,前端保持左树右表跟form表单各自统一 【新增】新增高德地图与百度地图的示例(感谢”这么诚实“送来的PR) 【新增】实现对话框拖拽功能(感谢”lingsoul“送来的PR) 【优化】主管name回显使用翻译插件代替ext_json 【优化】修复用户授权资源无法取消只有一个资源的问题 【优化】更新issues中提到的minio内配置提示语错误优化 【更新】优化人员、机构、职位、角色的前端代码,解决左侧树点击多次后无法折叠展开的情况 【更新】个人中心组织架构图调整为只显示本级及以上,同时升级vueTree前端组件 【新增】新增业务字典功能,只支持修改显示名称 【更新】升级角色功能,业务管理员可以授权给个人全局角色啦 【更新】代码生成去除PC前端跟移动端前端的list接口 后续更新: 后续将进行一波底层依赖的升级与适配,源代码及详细情况请访问gitee官网搜索:Snowy

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Meta 发布 SAM 模型,快速分离图像中的物体

近日 Meta 发布了一个名为 Segment Anything Model(SAM)的 AI 模型,可以识别图像和视频中的单个物体,甚至是训练中没有遇到的物体。除此之外,Meta 还发布了 Segment Anything 1-Billion mask 数据集(SA-1B),这更是有史以来发布的最大分割数据集。 SAM 是一个图像分割模型,可以对文本提示或用户点击做出反应,在图像中分离出特定的物体。目前为特定用例创建准确的分割模型是大多数 AI 无法完成的任务,因为它需要技术专家进行高度专业化的工作,并需要获得极其强大的 AI 训练基础设施和大量有注释和特定领域的数据集。 Meta 则表示,上述这些难题都是 SAM 和 SA-1B 能够克服的问题,通过减少对特定任务的建模专业知识、训练计算和定制数据注释的需求来帮助研究人员。 SAM 模型可以为图像或视频中的任何物体生成 "遮罩",甚至是它以前没有遇到过的物体和图像。遮罩是一种技术,包括根据物体边缘的对比度变化来识别物体,并将其与场景的其他部分分开。Meta公司的研究人员说,SAM 的通用性足以覆盖广泛的用例,并且不需要再进行额外的训练。 SAM 结合了交互式分割和自动分割两种常见的分割方法,前者是人类通过迭代完善一个遮罩来指导模型,后者是模型在经过数百或数千个注释对象的训练后自行完成。 用于训练 SAM 的 SA-1B 图像数据集目前包含超过 11 亿个分割遮罩,这些遮罩是从 1100 万张已经获得许可,并且保护隐私的图像中收集的,它的遮罩数量也是任何现有数据集的 400 倍。 Meta 的人工智能研究人员表示: SAM 可以成为 AR/VR、内容创作、科学领域和更普遍的 AI 系统等领域的一个强大组件。当我们展望未来时,我们看到在像素层面理解图像和更高层次的视觉内容语义理解之间的紧密耦合,释放出更强大的 AI 系统。 相比于其他模型,SAM 所面临的挑战是训练这样的一个模型,它所需的数据在网上或其他任何地方都无法获得,而文本、图像和视频则不同,这些数据在网上都十分丰富。 目前 SAM 的相关代码都以 Apache 2.0 许可上传至 GitHub,Meta 还创建了交互式的 Demo,感兴趣的用户可以尝试一下。

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PowerToys v0.64 发布,支持快速备份/恢复设置

Microsoft PowerToys 是 Windows 系统实用程序,供高级用户调整和简化其 Windows 体验,可最大限度地提高生产力。 以下是 PowerToys v0.64 版本中的一些重要更新内容: 亮点 新工具:File Locksmith 允许查看哪些进程目前正在使用所选文件 新工具:Hosts File Editor 允许你在 Editor UI 中编辑你的 hosts 文件 设置有一个新的功能,可以从一个文件中备份/恢复设置 FancyZones 允许你为水平/垂直屏幕设置默认值,以便在新屏幕和显示器 ID 重置的情况下获得更好的预期行为。 PowerToys 带有 Group Policy Objects(组策略对象)设置,用于在组织中强制禁用和启用 PowerToys 工具。 添加了一个关于会在未来的版本(v0.67)中弃用视频会议静音的警告 已知问题 Text Extractor(文本提取)工具在某些情况下无法识别运行 Windows 10 的 ARM64 设备上的文本。 安装 PowerToys 后,PowerRename 和 Image Resizer 的 Windows 11 中的上下文菜单项在系统重启前可能不会出现。 有报告称,用户无法打开 "设置" 窗口。这是由一些应用程序的不兼容造成的(RTSS,RivaTuner Statistics Server 是一个已知的例子)。 更多详情可查看:https://github.com/microsoft/PowerToys/releases/tag/v0.64.0

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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