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个人笔记

摘要：DeepSeek-V2的MLA（Multi-Head Latent Attention）通过KV压缩解决Transformer的KV Cache瓶颈。传统方法需缓存所有历史token的高维Key/Value向量（显存占用大），而MLA利用低秩压缩将KV映射到潜空间，仅需存储压缩后的低维向量$\mathbf{c}_t^{KV}$，显存占用减少87.5%（如$d_c=1024$时压缩比达8×）。

1、在软件开发过程中，我们可以采用不同的过程模型，下列有关增量模型描述正确的（）正确答案: B你的答案: 空 (错误)已使用一种线性开发模型，具有不可回溯性把待开发的软件系统模块化，将每个模块作为一个增量组件，从而分批次地分析、设计、编码和测试这些增量组件适用于已有产品或产品原型（样品），只需客户化的工程项目软件开发过程每迭代一次，软件开发又前进一个层次。解析：增量模型(Incremental M

jupyter使用

目标检测的任务目标检测主要是针对图像视觉的一种方法，根据学习到的目标，将目标区域进行位置定位和类别识别，同时需要给出给目标的置信度。如下图所示，输入一张图片，它能够通过目标检测方法，识别出汽车的位置（坐标信息），并给予瞄框，并标注出类别名称，及其置信度值为{0,1}范围内的一个数值。数据集的获取拍摄照片是，需要注意进行多方位的拍摄，采用不同的角度，不同的背景来进行拍摄，同时需要注意数据的多样性。数

先验框/锚框先验框（prior bounding box)，锚框（anchor box）在不同的论文里叫法不一样，但是都是同一概念。锚框的作用锚框的作用，在进行目标检测任务的基本思路：通过设定众多的候选框，然后针对候选框进行分类和微调，找到目标中最接近的真实框，实现目标检测。这里的候选框也就是锚框。锚框的大小设定（多个不同大小）在任务中，为了尽可能地覆盖更多的面积和区域，需要设定多种不同尺度的先验

模型训练之数据处理-数据划分