近年来，基于transformer的端到端检测器(DETRs)取得了令人瞩目的进展。然而，DETRs的高计算成本问题并没有得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并阻碍了它们充分利用无后处理的好处，如非最大抑制(NMS)。本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了端到端的速度基准。为了避免NMS造成的推理延迟，本文提出了实时检测变压器(RT-DETR)，这是本文所知的第一个实

相似的，对于卷积层输出的特征图也能够看成是不同频率分量的组合，对于输出特征图的低频部分，每一个位置都独立的储存着自己的特征描述子，而忽略了那些可以共同储存和处理的相邻区域的特征描述子，这就造成了在进行卷积运算时不必要的计算量的产生，因此可以将经过卷积层处理后的特征图分解成不同频率的两个部分，在卷积神经网络中，传统的卷积方式是使用一定大小的卷积核上的每一个元素乘以原图片或特征图上相应位置的特征值，最

它旨在解决DA-FSL中的一个特定挑战：**DA目标意味着源和目标数据分布需要对齐，通常通过共享的域自适应特征嵌入空间;但是FSL目标规定每个类的目标域分布必须不同于任何源域类的目标域分布，这意味着跨域调整分布可能会损害FSL性能**。如何在保持源/目标一致的同时实现全局域分布调整，因此，类区分度成为关键。我们的解决方案是在DAPN中的域自适应特征嵌入学习之前显式地增强源/目标每类分离，以减轻域对

本文提出统一领域增量学习（UDIL）框架，用于解决带记忆的领域增量学习问题 —— 即模型需适应序列领域并仅访问少量过往领域数据（记忆库），同时缓解 “灾难性遗忘”。UDIL 的核心价值在于统一现有主流方法（如 ER、LwF、DER++ 等），理论分析表明这些方法本质是用不同固定系数最小化同一泛化误差界，而 UDIL 通过**自适应调整系数**始终实现更紧的误差界。域增量问题” 本质就是：**模型要

效率提升：对高频复用的资源（如角色图片、背景模板）进行本地缓存，减少 API 调用次数质量优化：针对不同书籍类型（小说 / 科普 / 历史）微调提示词模板，增强风格适配性容错处理：在工作流中添加节点重试机制（如音频生成失败时重试 3 次），提升稳定性引入多语言支持：扩展语音合成插件至多语言音色，适配外文书籍增强交互性：通过 Coze 的 “用户输入节点” 在视频生成过程中插入用户提问环节自动化发布

效率提升：对高频复用的资源（如角色图片、背景模板）进行本地缓存，减少 API 调用次数质量优化：针对不同书籍类型（小说 / 科普 / 历史）微调提示词模板，增强风格适配性容错处理：在工作流中添加节点重试机制（如音频生成失败时重试 3 次），提升稳定性引入多语言支持：扩展语音合成插件至多语言音色，适配外文书籍增强交互性：通过 Coze 的 “用户输入节点” 在视频生成过程中插入用户提问环节自动化发布

数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说的，也就是说，数据仓库的用户进行分析处理是不进行数据更新操作的。：这个阶段，主要是按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，并且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的，完全一致的业务报表数据，能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据，同时，为领导决策提供全面的数据支持。：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业

深度学习是关于数据的，我们需要将数据以矩阵或更高维向量的形式表示并对它们执行操作来训练我们的深度网络。所以更好地理解矩阵运算和线性代数将帮助您对深度学习算法的工作原理有更好的理解。 这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。所有深度学习操作都使用矩阵计算来表示。 学习有关如何在矩阵和张量中表示数据的基础知识，将使您对底层的理论有更好的理解。机器学习和深度学习建立在数学原理和概念之上，因

类增量学习使学习系统能够在不忘记旧概念的情况下不断融入新概念。典型的CIL方法可以分为几类。基于范例的方法保存和重放旧类中的范例以恢复以前的知识。除了直接保存范例外，其他方法还可以保存特征或使用生成模型，构建记忆。基于知识蒸馏的方法旨在更新期间对齐新旧模型的输出，从而维护旧概念的知识。对齐可以在几个方面建立，iCaRL 和LwF 利用logit蒸馏，这要求旧类的输出logit相同。LUCIR 利用

智能体工作流是 “状态驱动的自动化执行引擎”，通过 “FSM + 图灵机” 模型实现动态决策与复杂业务闭环。其核心价值在于将分散的模型能力、工具、知识库整合为可复用的业务系统，解决传统线性流程的灵活性不足问题。传统 OA 工作流基于纯有限状态机（FSM），流程固定（如 “提交→审核→审批”），无动态决策能力；智能体工作流则是 “FSM + 图灵机” 的混合模型，支持流程动态调整（如 “插图质量不达