lora策略用（）个低秩矩阵代替原来的密集连接

在机器学习中，特征是指对象、人或现象的可测量和可量化的属性或特征。特征可以大致分为两类：稀疏特征和密集特征。 稀疏特征是那些在数据集中不连续出现的特征，并且大多数值为零。稀疏特征的示例包括文本文档中特定单词的存在或不存在或交易数据集中特定项目的

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。 如果

数据库连接建立是比较昂贵的操作（至少对于 OLTP），不仅要建立 TCP 连接外还需要进行连接鉴权操作，所以客户端通常会把数据库连接保存到连接池中进行复用。连接池维护到弹性数据库（JED）的长连接，弹性数据库默认不会主动关闭客户端连接（除非报错），但一般客户端

参考网站(MATLAB文档帮助中心)：https://ww2.mathworks.cn/help/index.html?s_tid=CRUX_lftnav

在一些人流量比较大的场合，或者是一些特殊时刻、时段、节假日等特殊时期下，密切关注当前系统所承载的人流量是十分必要的，对于超出系统负荷容量的情况做到及时预警对于管理团队来说是保障人员安全的重要手段，本文的主要目的是想要基于通用的数据开发构建用于

密集场景下YOLO系列模型的精度如何？本文的主要目的就是想要基于密集场景基于YOLOv7模型开发构建人流计数系统，简单看下效果图：  这里实验部分使用到的数据集为VSCrowd数据集。 实例数据如下所示：   下载到本地解压缩后如下所示： annotations/目录下存放的是标注数据文

目录 1.5G超密集网络（UDN）概述 2.Chow功率分配算法 3.MATLAB程序 4.仿真结果       在5G网络中，超密集网络（Ultra-Dense Networks, UDNs）是提升网络容量和覆盖范围的关键技术之一。在这样的网络中，基站（Base Stations, BSs）和用户设备（User Equipments, UEs）之间的距离大大缩短，从而提

  本篇来聊聊 OLAP 与 OLTP 的区别以及它们各自的适用场景，以此话题为导引和大家聊聊技术视野与知识储备对于研发同学的重要性，最后站在事务处理与在线分析的角度分别论述下两个数据世界的底层构建逻辑。 了解OLAP、OLTP的概念，识别各自适用场景，发挥各自的功能优

针对在人员密集区或相互拥挤场景下进行的行人目标检测时，因行人遮挡或人像交叠所导致的跟踪目标丢失、检测识别率低的问题，提出了一种融合注意力机制的改进 YOLO V5 算法。 通过引入注意力机制来深入挖掘特征通道间关系和特征图空间信息，进一步增强了对行人目标可

  论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.19094.pdf 代码地址：https://ku-cvlab.github.io/DiffMatch/   在做一个项目，需要俩张配对图像相互转换的算法。 用 pix2pix（GAN）的效果不好。 因为 扩散模型 比 GAN模型 生成要好，那得找 扩散模型 + 配对算法，这就是 DiffMatch。 图像转换、密集对应差

🚀🚀🚀 Yolov5增加检测层 🚀🚀🚀 Yolov5的检测速度与精度较为平衡，但是原算法对于小目标的检测效果不佳，根据一些论文，我们可以通过增加检测层来提高对小目标的特征提取能力，以提高算法在密集场景下的表现。 Yolov5原网络结构如下： 增加一层检测层后，网络结构

本文给大家带来的是损失函数改进 VFLoss损失函数 ，VFL是一种为 密集目标检测器 训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上， 其中有很多使用的小细节 (否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥

【铺垫】二次型做的变换与相应二次型矩阵的对应：二次型f（x1，x2，x3）=xTAx，g（y1，y2，y3）=yTBy ①若f在可逆变换x=Py下化为g，即P为可逆阵，有PTAP=B；此时P来源于二次型f g代数配方的系数阵。A B合同 ②若f在正交变换x=Qy下化为g，即Q为正交阵，有QTAP=Q^(-1)AQ=B；此时Q来源于矩

20年RAG刚提出时的论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks，也算是RAG的开山之作之一了。 摘要：检索增强生成（RAG）方法结合了预训练语言模型与基于检索的非参数化记忆，通过端到端训练提升知识密集型NLP任务的性能。RAG模型在多个任务上展现卓越成果，解

本地安装 服务器端安装 c_cpp_properties.json launch.json tasks.json     本地安装和服务器端安装的扩展和CUDA一样 c_cpp_properties.json launch.json settings.json tasks.json

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 本文总结MATLAB编程时的一些基本操作，适用于新手小白，主要包括矩阵相乘、生成矩阵、矩阵基本操作、数组索引、最大最小操作符。 线性代数的两个矩阵相乘：用符号 “ * ” 例如A*B得到A与B的矩阵相