Redis01_下载和安装Redis (Remote Dictionary Server 远程字典服务)是一种 C语言编写 的 可基于内存 亦 可持久化 的日志型、Key-Value数据库官网：https://redis.io/Windows安装在GitHub上下载安装包并解压：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases运行redis-se

朴素贝叶斯的内容

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fork了别人的项目，自己重新填写，我的代码如下https://gitee.com/fakerlove/machine-learning/tree/master/code代码原链接文章目录6. 吴恩达机器学习课程-作业6-SVM6.1 支持向量机6.1.1 题目介绍6.1.2 可视化数据6.1.3 代码6.2 基于高斯核的支持向量机6.2.1 题目介绍6.2.2 可视化数据6.2.3 代码6.2.

https://gitee.com/fakerlove/Shiro文章目录Shiro 教程1. Shiro 介绍1.1 什么是 Shiro1.2 Shiro 好处1.3 Shiro 认证流程2. Shiro 单机版使用2.1 创建项目1. 添加依赖2. 创建配置文件 shiro.ini3. 创建测试类TextAuthenticator.java4. 项目结构如下2.2 源码验证流程2.2.1 Re

由于自注意力的机制对于图像大小方面缺乏可扩展性，限制了它们在视觉主干中的应用。本文提出了一种高效的可拓展的全局注意，该模型包括两个方面：阻塞的局部注意和拓展的全局注意。作者通过将该注意模型与卷积有效结合，并简单的将这些模块堆叠，形成了了一个分层的视觉主干网络MaxVit。值得注意的是，MaxVit能在整个网络中看到全局甚至是在早期的高分辨率的阶段。在分类任务上，该模型在ImaegNet 1K上达到

7行PyTorch代码实现的网络，就能在ImageNet上达到80%+的精度！尽管卷积网络多年来一直是视觉任务的主导架构，但最近的实验表明，基于Transformer的模型，尤其是视觉Transformer(ViT)，可能在某些设置下超过它们的性能。然而，由于变形金刚中自我注意层的二次运行时间，ViT需要使用补丁嵌入，将图像中的小区域组合成单个输入特征，以便应用于更大的图像尺寸。这就提出了一个问题

在这项工作中，作者以不同于现有Transformer的视角，探索多尺度pathembedding与multi-path结构，提出了Multi-pathVisionTransformer(MPViT)。通过使用overlappingconvolutionalpatchembedding，MPViT同时嵌入相同大小的patch特征。然后，将不同尺度的Token通过多条路径独立地输入Transforme

EfficientNetV2这篇文章是2021年4月份发布的，下图给出了EfficientNetV2的性能，可其分为S，M，L，XL几个版本，在ImageNet21k上进行预训练后，迁移参数到ImageNet1k分类可见达到的正确率非常之高。相比而言ViT预训练后的性能也低了快两个点，训练速度也会更慢。...

Vision Transformer 已成功应用于图像识别任务，因为它们能够捕获图像中的远程依赖关系。然而，Transformer 和现有的卷积神经网络 (CNN) 在性能和计算成本上仍然存在差距。在本文中，我们的目标是解决这个问题并开发一个网络，该网络不仅可以胜过传统的 Transformer，还可以胜过高性能卷积模型。我们提出了一种新的基于 Transformer 的混合网络，利用变压器来捕获