受启发于YOLOv6、YOLOv7以及YOLOv8，DECI的研究人员采用AutoNAC搜索比YOLOv8更优的架构，即"We used machine learning to find a new deep learning architecture!为什么要用AutoNAC呢？这是因为手工寻找"正确"结构过于低效且乏味，因此DECI的研究人员采用AutoNAC搜索新的目标检测模型，同时最小化在

以前的工作在基于CPU的机器人地图绘制系统和基于GPU的重建系统之间留下了差距，前者由于计算约束限制了地图分辨率或比例，后者忽略了对机器人路径规划至关重要的特征。nvblox提供了超越现有技术的显著性能改进，在表面重建方面实现了高达177倍的加速，在距离场计算方面实现了高达31倍的改进，并且是开源的。ESDF加速的可视化结果，该算法的总体思想是迭代计算体素块内的正确距离值，然后将体素块边界上的距离

首先谈一下个人感受，我们提出的MambaIR是一个很简单的Baseline，并没有引入十分复杂的设计，对比同样简单的基于Transformer的图像复原基准模型SwinIR，我们的MambaIR是要比SwinIR明显要高的（见下图）。对于Transformer来说，虽然标准的注意力机制具有全局感受野，但是在图像复原任务中使用这一机制将会带来无法接受的计算代价，因此为了折中，目前的工作大多使用了Sw

PyMT5 (Clement et al., 2020) 和 Mastropaolo et al. (2021) 在代码语料库上重复了 T5 的预训练和多任务微调过程，而 Ahmad et al. (2021) 则提出了 PLBART，这是在 655GB 的 Java、Python 和自然语言组合数据上预训练的 BART 模型。Ren et al. (2020) 则提出了 CodeBLUE，这是

因为对于这段代码的用户而言，毫米级的精确度并不是必须的（事实上，由于卫星图像导出的船舶坐标的误差，这种精度也并不相关），所以在准确性方面，半正弦函数是一个合理的选择。通常，全球范围内公开的卫星图像的分辨率不足以精确判断一艘船的朝向，尤其是那些在图像上只占据几个像素的小型船只（例如，Sentinel-2 的图像分辨率为 10 米 / 像素）。对我来说，计算机一直是思维的自行车，它让我们远远超越了固有

LoRA不直接训练∆W中的参数，而是直接训练A和b中的参数，因此可训练参数的数量要少得多。每行包含要解决的任务的描述，如果适用的话，任务的数据输入示例，并提供解决任务的生成代码片段[3]。PEFT保持预训练的基本模型不变，并在其上添加新的层或参数。以上就是我们微调llama2的完整过程，这里面的一个最重要的步骤其实是提示的生成，一个好的提示对于模型的性能也是非常有帮助的。正如上面我们提到的方法，L

数据增强通常是依赖从现有数据生成新的数据样本来人为地增加数据量的过程。这包括对数据进行不同方向的扰动处理或使用深度学习模型在原始数据的潜在空间(latent space)中生成新数据点从而人为的扩充新的数据集。这里我们需要区分两个概念，即增强数据和合成数据合成数据：指在不使用真实世界图像的情况下人工生成数据，合成数据可由GAN或者现如今大火的AGI技术产生；whaosoft aiot http:/

另外，pytorch 框架还提供了一些帮助函数:torch.nn.utils.prune.is_pruned(module): 判断模块 是否被剪枝。torch.nn.utils.prune.remove(module, name)：用于将指定模块中指定参数上的剪枝操作移除，从而恢复该参数的原始形状和数值。虽然 PyTorch 提供了内置剪枝API，也支持了一些非结构化和结构化剪枝方法，但是API

可设置参数包含train_path、model_dir、num_train_epochs、train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir、prompt_text、pre_seq_len、prompt_text等， 可根据自己的任务配置。大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。时间换空间，可用很好的解决显卡的资源问题，简单玩玩还可

之前发了一篇 tensorflow stable diffusion的 ~~现在来第二弹扩散模型(DMs)将生成过程顺序分解，基于去噪自动编码器实现，在图像数据和其它数据上实现了先进的生成结果。此外，它们可以添加引导机制来控制图像生成过程而无需再训练。然而，由于这些模型直接在像素空间中操作，优化扩散模型DM消耗数百个GPU天，且由于一步一步顺序计算，推理非常昂贵。为在有限的计算资源上进行DM训练，