定义 适配器模式是一种结构型设计模式，它允许将一个类的接口转换为客户端希望的另一个接口。适配器使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类可以协同工作。通过创建适配器类，可以将现有类的接口转换成目标接口，从而使这些类能够在一起工作。 为什么使用适配器模式 兼容性 适配器模式能够解决由于接口不兼容而无法直
论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
定义 抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供一个接口，用于创建一系列相关或依赖的对象，而无需指定它们的具体类。抽象工厂模式将对象的创建过程抽象化，允许子类通过实现具体工厂类来定制对象的创建。 为什么使用抽象工厂模式 产品族的一致性 抽象工厂模式确保同一产品族中的对象之间的一致性。 部分遵循开闭原则
论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision
定义 工厂方法模式是一种创建型设计模式，它定义了一个用于创建对象的接口，但由子类来决定实例化哪一个类。工厂方法使得类的实例化延迟到子类，这样可以让客户端在不需要知道具体类的情况下创建对象。工厂方法模式通过使用继承和多态性，允许子类来控制对象的创建方式，能够更好地应对对象创建的复杂性和变化性。 为什么
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
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
【C++】使用ort推理yolov10 前言：由于笔者是编导专业，想玩玩yolo模型，搜来搜去全是python，所以在学会之后写一篇文章帮助和笔者同样情况的人 环境 Windows 10 C++17 onnxruntime18.1（DML版本） opencv4.9 visual studio2022
定义 装饰模式（Decorator Pattern），又称为包装模式，是一种结构型设计模式。它允许在不改变现有对象结构的情况下，动态地添加新的功能。通过将每个功能封装在单独的装饰器类中，并且这些装饰器类通过引用原始对象来实现功能的组合，从而提供了灵活性和可扩展性的优势。装饰模式避免了通过继承方式增加
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:/
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
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
虽然MongoDB这些年很流行，但笔者之前没研究过，现在有需求研究这类NoSQL的数据库，是为了验证其是否可被替换。 MongoDB是很轻量的文档数据库，简单测试也懒得专门准备虚拟机环境了，直接在macOS上安装测试下其基础功能。 1.使用 Homebrew 安装 MongoDB 2.启动/停止 M
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
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:
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
背景 用markdown用于文章写作，有几年时间了，不是很喜欢折腾，主要就是在电脑上写，用的笔记软件就是typora。由于里面有很多工作相关的，以及个人资料相关的（包含了各种账号、密码啥的），所以不敢往各种云服务上放，还是想着数据由自己来管着。 自己管数据的话，就是数据存储到哪里的问题，有很多朋友是
《Programming from the Ground Up》学习第1天，p1-18总结，总计18页。 一、技术总结 1.fetch-execute cycle p9, The CPU reads in instructions from memory one at a time and exec
sed命令是用于对文本文件做内容操作的神器，常见的增删改都可以，熟练运用可提高shell脚本编写能力和在terminal下的工作效率。
