本文分析了FasterTransformer中selfAttention模块的设计方法和代码实现，笔者读了3遍最后的kernel函数实现才逐步厘清它的编码意图，这类代码有很多细节，像key cache的index逻辑(涉及到beam_size)、cache_indirect读取逻辑等等，笔者感觉也只掌握了60%-70%，只能先抓住主干再逐步展开分析细节，比较费时间。总的来说FasterTransf

在自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已经取得了显著的进展，它们能够生成连贯、自然的文本，回答问题，并执行其他复杂的语言任务。但想要让大模型回答复杂问题，需要对原始内容进行深入的理解，比如对数据库进行解析、图像、语音等内容进行解析。

在现代应用开发中，使用数据库来存储和管理数据是非常常见的需求。对于简单的数据存储需求，关系型数据库可能显得过于复杂。TinyDB 是一个纯 Python 实现的轻量级 NoSQL 数据库，专为嵌入式场景设计，适用于小型项目、原型开发和教学等场景。本文将详细介绍 TinyDB 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。

Reading package lists...E: Problem executing scripts APT::Update::Post-Invoke 'rm -f /var/cache/apt/archives/*.deb /var/cache/apt/archives/partial/*.deb /var/cache/apt/*.bin || true'E: Sub-process ret

最近又碰到了tensorflow和keras版本对应问题，于是就查阅文档的网址List of Available Environments - FloydHub Documentation，把对应的tensorflow+keras+python版本汇总一下，方便之后查阅。以下是FloydHub支持的深度学习环境列表。其中任何一个都可以在floyd的run命令中使用--env选项指定。如果没有提供-

瑜伽是一种古老的运动，近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose（一种先进的对象检测模型）对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。

OpenCV中去除水印最常用的方法是inpaint，通过图像修复的方法来去除水印，最终效果也要根据实际图像来看(时好时坏)。有些图像并不适用inpaint方法来去除水印，比如下面的这种包含文本的图像中的水印，即便提供了水印的mask图，修复后也会丢失文字信息，这并不是我们想要的。

本文主要介绍基于YOLOv8和BotSORT实现球员和足球检测与跟踪，并给出步骤和代码。本文旨在了解 YOLO 架构并在自定义数据集上对其进行训练，然后微调模型以获得更好的结果，并运行推理以了解最有效的方法。

在这篇博文中，我们学习了如何使用OpenCV和Python执行模糊检测。我们实现了计算Laplacian方法的方差，得到一个浮点值来表示图像的“模糊”程度。这种方法快速、简单、易于应用——我们只需用Laplacian算子对输入图像进行卷积并计算方差。如果方差低于预先定义的阈值，我们将图像标记为“模糊”。

本文主要介绍使用OpenCV实现图像模糊检测/相机自动对焦功能。