Precision 的计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中 TP 是真正的正样本数量，FP 是将负样本错误地标记为正样本的数量。然后对于某一张测试集图片，我们计算在该图片上 person 类的预测边界框与 GT 边界框重叠程度（即 IoU），如果 IoU 大于设定阈值（IoU 阈值的典型值为0.5）则将该边界框标记为 TP，否则标记为 FP。（注意当我们计算 pe

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RoboTron-Drive是中山大学与美团联合研发的一体化自动驾驶多模态模型，通过创新的课程式训练策略（从简单到复杂任务渐进学习）和视角感知提示词技术，整合了6个自动驾驶数据集（CODA-LM、MAPLM等）并进行数据增强。该模型采用SigLIP视觉编码器和Llama-3.1语言模型架构，在13项任务中均达到SOTA性能，并在BDD-X等未见数据集上展现出卓越的零样本泛化能力。其创新点包括：多视

link❝ 最近因为项目需要，入坑了CUDA，又要开始写很久没碰的C++了。对于CUDA编程以及它所需要的GPU、计算机组成、操作系统等基础知识，我基本上都忘光了，因此也翻了不少教程。这里简单整理一下，给同样有入门需求的同学们参考一下。...

Ⅲ精通C++编程语言，深入了解现代C++标准（C++11/14/17/20），有STL、Boost等模板库的开发经验。1、从异构硬件、机器学习、并发模型等角度入手，加速分子模拟框架及其数值计算库，背靠集群资源解决大规模运算的性能问题；Ⅱ熟悉CUTLASS、Thrust、libcu++、CUB、libclc等GPGPU编程库的设计原理和实现细节。2、探索科学计算落地云原生设施的最佳实践，设计并开发弹

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