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算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型：RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介

1. RNN（Recurrent Neural Network）时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。关键技术循环结构序列处理长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入

Python循环控制

本文介绍了Python编程语言中关于for循环和if条件控制的一些基本使用。包含了单层循环的退出机制和多层循环的退出机制，使得我们在满足特定条件时，可以直接结束多层循环。

Netcode for Entities里如何对Ghost进行可见性筛选（1.2.3版本）

一行代码省流：SystemAPI.GetSingleton() 当你需要按照区域、距离或者场景对Ghost进行筛选的时候，Netcode for Entities里并没有类似FishNet那样方便的过滤方式，需要获取一个过滤专用的组件：GhostRelevancy。这个结构的内容不多，但功能很强大

比赛获奖的武林秘籍：07 一文速通电子设计大赛，电子人必看的获奖秘籍

本文主要介绍了全国大学生电子设计大赛的含义、比赛形式、组队技巧，结合自身经历讲解了备赛指南，同时对往年题目进行了分析和总结。

流式查询1. mybatis的游标Cursor，分页大数据查询

流式查询流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用可以通过迭代器每次取一条查询结果。流式查询的好处是能够降低内存使用。例如我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时，就不得不分页查询。而分页查询就需要我们按照顺序查询并设置一个参数来记录当前进度并在下次查询时

物联网浏览器(IoTBrowser)-基于计算机视觉开发的应用“智慧眼AIEye”

一、起因最近毕业在家:)，准备筹划社区运营和IoTBrowser升级的事务，遇到了一系列物业管理上的问题，本来出于好心提醒物业人员，结果反被误认为是打广告推销的，当时被激怒一下，后面一想也许这也是一个普遍存在的问题，正好IoTBrowser缺少落地的应用场景，遂又撸起袖子搞了一个AI工具。以下是本

Quartus Ⅱ调用FIFO IP核方法实现求和（Mega Wizard）

本次实验学习记录主题为“FIFO_IP核实现算术求和”，主要内容是上位机通过串口向FPGA发送一定规格的数字矩阵，FPGA对矩阵处理，按规定逻辑实现求和运算，将结果返回串口转发至上位机。

DDP：微软提出动态detection head选择，适配计算资源有限场景 | CVPR 2022

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

算法金 | 推导式、生成器、向量化、map、filter、reduce、itertools，再见 for 循环

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」不要轻易使用 For 循环 For 循环，老铁们在编程中经常用到的一个基本结构，特别是在处理列表、字典这类数据结构时。但是，这东西真的是个双刃剑。虽然看起来挺直白，一用就上手，但是，有时

Simple WPF: WPF 自定义按钮外形

WPF的按钮提供了Template模板，可以通过修改Template模板中的内容对按钮的样式进行自定义。结合资源字典，可以将自定义资源在xaml窗口、自定义控件或者整个App当中调用

【OpenVINO™】YOLOv10在CPU上也能实现50+FPS推理—使用OpenVINO C++部署YOLOv10

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、...

跟我一起学习和开发动态表单系统-前端用vue、elementui实现方法(3)

基于 Vue、Element UI 和 Spring Boot + MyBatis 的动态表单系统前端实现解析在现代企业信息系统中，动态表单是一种非常常见的功能。它可以根据业务需求灵活地调整表单结构，以满足不同的数据收集和展示需求。在本文中，我们将探讨一种基于 Vue、Element UI 和 S

DVT：华为提出动态级联Vision Transformer，性能杠杠的 | NeurIPS 2021

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:

核对不同文件夹所含内容的差异并提取缺失内容：Python代码

本文介绍基于Python语言，以一个大文件夹作为标准，对另一个大文件夹所包含的子文件夹或文件加以查漏补缺，并将查漏补缺的结果输出的方法~

Swin Transformer：最佳论文，准确率和性能双佳的视觉Transformer | ICCV 2021

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

机器学习（三）——K最临近方法构建分类模型（matlab）

K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调：一是K值的大小，K一

R语言遍历文件夹求取其中所有栅格文件的平均值

本文介绍基于R语言中的raster包，遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像，分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值，并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法~

LED虚拟拍摄-跟踪算法

LED虚拟拍摄-跟踪算法图引用拍摄黑科技，LED虚拟影棚揭秘标定流程上面是一台Track设备,现精度比较高的主要是Redspy,Mosys,一般影视用这二种,其底层技术参考SMAL单目+惯性传感器(IMU),因为需要稳定精准的结果,实现上会贴红外反光片,使用红外相机得到这些贴片对应的稳定特征点

更难、更好、更快、更强：LLM Leaderboard v2 现已发布

摘要评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们

10分钟掌握Python缓存

全文速览 python的不同缓存组件的使用场景和使用样例 cachetools的使用项目背景代码检查项目，需要存储每一步检查的中间结果，最终把结果汇总并写入文件中在中间结果的存储中可以使用context进行上下文的传递，但是整体对代码改动比较大，违背了开闭原则也可以利用缓存存储，处理完成之

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