摘要：OpenAI的Sora模型采用Diffusion Transformer(DiT)技术取代传统U-Net架构，实现高质量视频生成。DiT通过将图像分块转换为Token序列，利用Transformer处理扩散过程，并创新性地使用自适应层归一化(adaLN)注入条件信息。其中adaLN-ZERO技术通过零初始化确保训练稳定性，使模型先学习核心去噪任务再逐步适应条件控制。该技术突破为扩散模型带来更

DETR：基于Transformer的端到端目标检测新范式 DETR（DEtection TRansformer）是Facebook AI提出的革命性目标检测模型，完全摒弃了传统方法中的锚框、NMS等手工设计组件，首次将Transformer架构引入目标检测领域。其核心创新包括：1）采用集合预测方式直接输出固定数量检测结果；2）利用Transformer的自注意力机制实现全局建模；3）通过二分图匹

思路：先将二维矩阵m * n转化为列表进行补零操作最后再次转化为数组data = data.tolist() ##作为矩阵的data，先将其转化为列表###添加0，使二维温度矩阵变为方阵for item1 in data:if(len(item1) != len(data)):if(len(item1) &...

科研必备代码！废话不多说！上代码！import osimport cv2# 图像路径im_dir = 'H:\\test\\out_test2'# 输出视频路径video_dir = 'E:\\桌面'##不存在就造一个！if not os.path.exists(video_dir):os.makedirs(video_dir)# 设置视频帧率fps = 20###设置所需的帧率# 得到当前路径的

目录改进：再次改进：再次改进：改进：基础代码pred_y = test_output.data.numpy()pred_y = pred_y.flatten()print(pred_y, 'prediction number')print(test_y[:355].numpy(), 'real number')​import matplotlib.pyplot as pltplt.rc("font

过拟合，欠拟合，正常拟合的概念过拟合：指在模型训练时，模型对于数据造成过度训练的现象，从而将训练数据中包含的各种噪声和误差也进行了学习，从而就使得模型在一些训练数据集上表现出“良好”的现象，而在测试数据集上表现出“不及格”的现象。欠拟合：指由于自己的模型过于简单而出现难以学习训练数据的规律而出现的在训练数据集上表现很差的现象。正常拟合：指自己的模型合理地学习了训练数据集的规律，没有过多关注噪声部分

主要区别简单来说如下：传统方法：检测速度比较快，但是准确度较差，召回率较低。CNN方法：速度慢，但是准确度和召回率好很多。

1.面向对象的三个基本特征面向对象的三个基本特征是：封装、继承、多态。封装封装最好理解了。封装是面向对象的特征之一，是对象和类概念的主要特性。封装，也就是把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的进行信息隐藏。继承面向对象编程 (OOP) 语言的一个主要功能就是“继承”。继承是指这样一种能力：它可以使用现有类的所有功能，并在无需重新编写原来的类的情况

目录1.背景介绍2.压缩方法概述3.压缩方法详述3.1参数剪枝3.2参数量化3.3低秩分解（张量分解）3.4参数共享3.5紧凑网络3.6知识蒸馏3.7混合模型3.8不同压缩模型比较1.背景介绍深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型,在不影响任务完成度的情况下,得到参数量更少、结构更精简的模型.被压缩后的模型计算资源需求和内存需求更小,相比 原始模型能够满足更

机器学习简单流程：使用大量和任务相关的数据集来训练模型；通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型，得到对数据集拟合合理的模型；将训练好调整好的模型应用到真实的场景中；