DDPM扩散模型包括两个过程：前向过程（forward process）和反向过程（reverse process），其中前向过程又称为扩散过程（diffusion process）。无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markov chain），其中反向过程可以用来生成数据，可通过变分推断来进行建模和求解。在DDPM中，通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据,然后通过反转这个噪声过

一、Vision Transformer介绍Transformer的核心是 “自注意力” 机制。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf自注意力（self-attention）相比 卷积神经网络 和 循环神经网络 同时具有并行计算和最短的最大路径⻓度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意

一、Kaggle介绍Kaggle是在AI行业领域内，一个国内外都比较出名的网站，国内的阿里天池就是对标这个网站。上面有着丰富的数据集，包括计算机视觉CV领域的（包括：图像识别、目标检测、语义分割等）数据集，也有像波士顿房价预测这样的数据集，还有语音识别方面的数据集等等，上面不定时会举办一些比赛，任何注册成员都可以参加，Kaggle不但免费提供数据集，每周还有一定的免费GPU和TPU使用额度（GPU

一、配置arduino环境1.安装arduino IDE注意，这里千万不要用 sudo apt-get install arduino 进行命令行下载，因为这样安装的是版本很旧的IDE,后面运行的时候会报错。正确的安装方法，如下：到arduino官网或在arduino中文社区下载比较新的arduino IDE安装包arduino官网：https://www.arduino.cc/en/softwa

查看当前默认python版本安装好系统后，默认的python版本应该石2.7通过命令行即可查看python正常情况下，显示为python2.7在系统中，其实是python2，python3都安装了的。通过以下命令即可查看其位置whereis python切换python版本非常不建议卸载python2.7，我们只需要修改软链接即可，将默认设置为python3.7先将python的链接删了sudo

首先，我们来捋一下一个好的智能控制终端需要什么功能：1.得随叫随到，不需要的时候就休眠，省电又省心2.得会听，听得懂人的需求3.得会控制智能家居，实现人的需求4.还得会说，更好的与人进行交流和交互5.得能和人进行聊天，进行交流6.无论在有没有网络的条件下也能正常的为人类服务，容错率高7.外加需求：能白嫖就白嫖，最好不花钱基于以上需求，得出思路以下：这里我主要实现离线版本的，使用各个互联网大厂API

一、环境配置1.、依赖安装前提是已经在ubuntu20.04上完成了ROS Noetic的安装sudo apt install ros-noetic-gazebo-ros-pkgs ros-noetic-gazebo-ros-controlsudo apt-get install ros-noetic-turtlebot-*sudo apt install ros-noetic-gmappings

一、前言ECA-NET(CVPR 2020)简介：论文名：ECA-Net: Effificient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03151开源代码：https://github.com/BangguWu/ECANet作为一种轻量级的注意力机制，ECA-

YOLO系列框架凭借其超高的运行流畅度和不俗的准确率，一直被广泛地应用到各个领域。刚刚推出不久的YOLOV7在5FPS到160FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，并在GPUV100上具有30FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。作为目标检测领域的一种框架，YOLOV7能在超低延时的情况下，还能把准确率提升一个层次，效果相当惊人。............

官方原话：EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了高精度和轻量级等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。另外，将EISeg获取到的标注应用到PaddleSeg提供的其他分割模型进行训练，便可得到定制化场景的高精度模型，打通分割任务从数据标注到模型训练及预