集成学习详细总结(不涉及数学理论部分)

本文详细介绍了Cross-Attention的原理、公式和实现。Cross-Attention用于Transformer解码器和Encoder-Decoder结构，通过查询向量（Q）与键、值向量（K、V）的交互实现序列对齐。核心公式为softmax(QK^T/√d_k)V，其中Q来自Decoder，K、V来自Encoder。文章还给出了多头注意力机制公式和PyTorch实现代码，包括投影计算、注意

降维算法-sklearn

k-means聚类总结

OpenCV——总结《图像处理-1》

本文系统解析了大语言模型微调中的四种强化学习算法：PPO、DPO、KTO和ORPO。PPO通过约束策略更新实现稳定优化，DPO直接利用人类偏好数据避免奖励建模，KTO在DPO基础上加入KL正则项，ORPO则专注于离线数据训练。文章详细介绍了各算法的原理、数据格式、数学公式和简化实现，并对比了它们的适用场景和特点。这些方法为LLM优化提供了不同路径，从传统的在线策略优化到更高效的离线偏好学习，帮助开

vLLM是加州大学伯克利分校开发的高性能大语言模型推理框架，通过创新的PagedAttention技术（类比操作系统内存分页机制）显著提升推理效率。它解决了传统框架显存占用高、批处理效率低等问题，支持LLaMA、Mistral等主流开源模型，吞吐量比Transformers提升2.6倍，显存降低32%。vLLM兼容HuggingFace API，适用于本地推理、实时问答系统等场景，但不支持闭源模型

通过代码就可以将VOC数据转变为YOLO格式的训练数据集格式。方便再yolov4、v5的代码中进行训练。

RT-DETR是百度PaddlePaddle团队提出的实时目标检测模型，基于DETR架构进行轻量化改进。其核心创新包括：1）混合编码器结构（Hybrid Encoder）结合动态卷积与注意力机制，提升推理速度3倍；2）采用可变形解码器（Deformable Decoder）进行稀疏采样；3）自适配标签分配策略优化训练稳定性；4）完全消除NMS后处理，支持端到端推理。模型支持多种主干网络，在COCO

通过代码就可以将VOC数据转变为YOLO格式的训练数据集格式。方便再yolov4、v5的代码中进行训练。