深度学习论文: Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality Estimation for Dense Object Detection及其PyTorch实现PDF: https://arxiv.org/pdf/2011.12885.pdfPyTorch: https://github.com/shanglian

c#调用c++生成的dll，c++端使用opencv， c#端使用OpenCvSharp, 返回一张图像

FoveaBox: Beyond Anchor-based Object DetectorPDF: https://arxiv.org/pdf/1904.03797v1.pdfPyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/ObjectDetection-networkPyTorch代码:

下载仓库，并将base64.h，Base64.cpp 加入代码中，将Mat对象编码为base64字符串。将base64解码为Mat对象。

Feature Pyramid Networks for Object DetectionPDF:https://arxiv.org/pdf/1612.03144v2.pdfPyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/ObjectDetection-networkPyTorch代码:

深度学习论文: EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization及其PyTorch实现EasyQuant: Post-training Quantization via Scale OptimizationPDF:https://arxiv.org/abs/2006.16669v1.pdfPyTorch: https://gi

一般来说一段音频先是经过傅里叶变换得到spec，然后经过三角滤波得到mel_spec,最后通过倒谱得到mfcc，这个过程中feature的维度在不断降低，这就意味着可能会存在信息上的损失。那么在nn中到底该选哪个作为输入呢？DNN做声学模型时，一般用fbank，不用mfcc，因为fbank信息更多 (mfcc是由mel fbank有损变换得到的）。mfcc一般是GMM做声学模型时用的，因为通常GM

Windows系统编译支持GPU的llama.cpp。

工厂模式的本质就是用工厂方法代替new操作创建一种实例化对象的方式.import randomfrom typing import Typeclass Pet:def __init__(self, name: str) -> None:self.name = namedef speak(self) -> None:raise NotImplementedErrordef __str__

Hugging Face 生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络：Hugging Face 模型格式的演进体现了安全性、效率和兼容性的平衡：根据需求选择格式：追求安全用 ，本地部署用 ，深度集成 PyTorch 则保留 。