定义 简单工厂模式（Simple Factory Pattern）是一种创建型设计模式，它定义一个用于创建对象的接口，但由一个单独的类来实现实际创建的工作。简单工厂模式通过在一个类中集中管理对象的创建过程，可以减少客户端与具体类之间的耦合，使得代码结构更加清晰和易于维护。通过专门定义一个类来负责创建
目录openStack核心组件的工作流程1. Keystone1.1 User1.2 Credentials1.3 Authentication1.4 Token1.5 Project1.6 Service1.7 Endpoint1.8 Role1.9 keystone综述2. glance2.1
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
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CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
目录SaltStack自动化工具核心概念1. Master 和 Minion2. State3. Pillar4. Grains5. Modules6. Runner7. Reactor工作流程安装和配置1. 配置hosts解析2. 配置yum源3. saltstack安装3.1 master节点3
论文基于实验验证，为数据需求预测这一问题提供了比较有用的建议，详情可以直接看看Conclusion部分。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks 论
介绍一个简单的工具，用于将Redis数据从一个redis端点复制到另一个redis端点，基于原始存储库转换为.NET 8：https://github.com/LuBu0505/redis-copy-net8
CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合，从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外，由于卷积的
目录前言使用简单工厂改进使用注册表改进参考文章 前言 在上一篇文章中我们提到了抽象工厂模式初版代码的一些缺点：①客户端违反开闭原则②提供方违反开闭原则。本文将针对这两点进行讨论 使用简单工厂改进 对于缺点①，我们可以使用简单工厂的思路来改进抽象工厂的初版代码。对于上一篇文章中的例子，我们去除Came
作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer 论文地址：https
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
目录背景抽象工厂模式优点与缺点参考文章 背景 现在我需要开发一个相机操作模块，它可能在Windows下运行，也可能在Linux下运行。由于在厂家提供的SDK中，Windows下的SDK和Linux下的SDK是有区别的，因此对于一个品牌的相机，我们要创建两个类去封装这两个不同平台下的API。 我们先使
英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、...
论文主要处理Vision Transformer中的性能问题，采用推理速度不同的级联模型进行速度优化，搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看，性能提升不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:
一、确认本机显卡配置 二、下载大模型 国内可以从魔搭社区下载， 下载地址：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/files 三、运行官方代码 import torch from transformers import AutoModel
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程
最近发现越来越多的小伙伴被公司裁员，有的是因为公司业绩不景气被裁员，有的是因为压力太大离职。很多公司都在裁人、减员。找工作也比之前难。刚好去年我也被上家裁员了，正好做一个系列的日志，希望能帮到在找工作的你。 本文为第一篇失业日记：工作五年，交接只需要半天。 上午敲代码，下午HR谈话 离职那天天，一切
目录安装数据准备创建项目创建抽取式任务上传定义标签构建抽取式任务标签任务标注命名实体识别导出数据查看数据 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。 安装 详见：数据标注工
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。 在MATLAB人工神经网络ANN代码这篇文章中，我们介绍了MATLAB软件中神经网络（ANN）的纯代码实现；而在MATLAB软件中，其实基于神经网络拟合工具箱，就可以点点鼠标实现神经网络的回归。本文
