数据集 数据集_从零开始学习SSD目标检测算法训练自己的数据集

DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型，其主要流程包括： 1. 特征提取：通过卷积神经网络提取输入图像的特征。 2. Transformer编码器：将特征图输入Transformer编码器，利用自注意力机制和全连接层获取位置的上下文信息。 3. 对象查询：引入特殊的“对象”查询向量，指导模型在每个位置关注的对象类别。 4. 解码器：将Transformer编码器的输出作为解码器的输入，通过多层自注意力计算和全连接层计算生成每个位置的对象特征。 5. 对象匹配：将对象特征与所有可能的目标类别进行匹配，产生候选框和得分。 6. 位置预测：为每个候选框产生精确的位置预测。 DETR简化了目标检测流程，无需使用锚框或非极大值抑制，直接输出目标检测结果

D* Lite算法的核心思想是通过不断更新代价地图来实现路径规划。它使用两个主要的数据结构：状态图和优先队列。状态图记录了每个位置的代价信息，而优先队列则根据代价信息来选择下一个要扩展的节点。 在使用D* Lite算法进行路径规划时，首先需要初始化起点和目标点，并将起点加入到优先队列中。然后，算法会不断从优先队列中选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标点或者无法找到路径为止。在扩展节点时，D* Lite算法会根据当前节点的代价信息和邻居节点的代价信息来更新状态图，并更新优先队列中节点的优先级。

易语言EnumerateLoadedModules枚举进程模块源码,Callback,GetCurrentProcessId,EnumerateLoadedModules,OpenProcess

基于两优先级Round-robin算法PCI仲裁扩展器的设计与实现，陈晓飞，李红信，PCI总线凭借高带宽、高性能、高可靠性、即插即用等多方面的优越性获得了迅速的发展。当PCI总线上挂载多个设备时，为保证多个设备能

这是“随机化学”(RC) 算法的基本实现，用于在 log(N) 试验中从 N 个元素的通用集合中找到缺陷集合。 对该函数的多次调用包括统计上独立的试验。 算法实现中包括一个虚拟适应度函数和用于测试算法的“缺陷集”。 请参阅随附的算法“受组超边测试启发的采样”(SIGHT)，该算法还可用于在 log(N) 试验中查找缺陷集。 SIGHT 使用相同的虚拟适应度函数和缺陷集，以便于比较，可在文件交换中获得： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72718-sampling-inspired-by-group-hyperedge-测试视线。 这两种算法都已成功应用于识别一小组传输线，这些传输线同时发生故障会导致电网模拟中的级联停电（请参阅下面的参考资料）。 免责声明：此实现旨在易于阅读和理解，但并未针对效率进行优化，并

本项目使用 GPT2-Chinese 的模型将wiki中文的数据导入模型训练了通用模型。 将GPT2-chitchat的对话任务稍作修改来适用于中文摘要任务。 将通用模型的权重应用在摘要问题上进行进一步训练的。 GPT2-Chinese 参考：https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese GPT2-chitchat参考：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat 项目工作流程详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113869509 本项目为GPT2-chitchat稍作修改的内容，在此也感谢大佬的分享。 由于NLPCC的摘要数据为新闻语料，涉及话题和内容较多，应用在垂直领域下效果会好一些。

数字电源算法，用C语言写的

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