在zynq使用w25q256出现问题，先把问题记录下来，暂时为解决。 我们使用环境 Linux-5.4.151，使用SPI FLASH启动，SPI FLASH ：W25q256 （32MB） 内核启动 spi flash 报错，中间有添加打印调试信息 [ 0.592838] Initialise system trusted keyrings [ 0.597462] workingset: timestamp_bits
官网基本做好了，接下来开始做核心组件 返回阅读列表点击 这里 目录准备 在项目 src 目录下创建 lib 文件夹，用来存放所有的核心组件吧。然后再在 lib 文件夹下创建 Button.vue 文件。 您也可以进行结构化设计，比如，这里就不进行了。 |-lib |-Button |- Button.vue |- Button
昨天朋友忙要把白色背景的证件照换为红色的，比较急用，本人也不太会用PS，网上的那些转换小工具都是要收费的，就想着自己搞一搞，原理很简单，白色背景的像素值为[255,255,255],用这个信息生成mask，再将生成的Mask对应回原图像将背景区域换为红色的像素值[256,0,0]即可实现。 read image
NLPCVTransformerViTBERTMAE 文章目录 1. 标题2. 摘要3. 模型架构4. 结论 1. 标题 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners指的是带掩码的自编码器是可扩展的视觉学习器。其中这里的Autoencoders指的是模型的输入和输出都是相同的，简单来说Autoencoder=en
阅读redis的源码永远也绕不过它的启动。我们来看下redis的启动流程。不想看代码可以直接看最后的流程图。 以下源码分析是redis的5.0分支 源码注释：https://github.com/yxkong/redis/commits/5.0 这是启动流程的核心代码。 int main(int argc, char **argv) { //申请空间o
请注意页面顶端多了个计算器。16进制用0x12这样的形式输入——C语法，但显示为12h，省一个字母。 可以先x=1，计算，再x+1，计算。有近乎无穷个暂存器。 <p style='margin-bottom:1em'> <input type=text id=calcexpr size=80 style='font:10pt mono;padding:2px' value='2-3'></input>&
torch.masked_select用于截取valid的标签太好用了: pred=torch.tensor([2,3,4,5]) mask=torch.ByteTensor([1,1,0,0]) torch.masked_select(pred,mask) # deprecated, 用bool值更好 mask=torch.tensor([1,1,0,0],dtype=torch.bool) output: tensor([2, 3])
论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 论文中提出了一种新型的Transformer架构(Swin Transformer)，其利用滑动窗口和分层结构使得Swin Transformer成为了机器视觉领域新的Backbone，在图像分类、目标检测、语义分割等多种机器
首先，在cmd中，输入route print，可以查看到本机当前的网卡接口号、mac地址和网卡名称： （下面会用到第一列的网卡接口号数字） 例如，我们想添加一条路由，目标网段是192.168.5.0/24（掩码是255.255.255.0），下一跳是192.168.2.254，并且这条路由应用在“24”网卡接口上，那么我们就可以输入这样
近日，FAIR的最新论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》 提出了一种更简单有效的用于ViT无监督训练的方法MAE，并在ImageNet-1K数据集上的top-1 acc达到新的SOTA：87.8%（无额外训练数据）。 自从ViT火了之后，一些研究者就开始尝试研究ViT的无监督学习，比如Mocov3用对
CSS 利用mask-image遮罩剪裁各种各样图案 先看效果 实现 我随便从网上找了几张不规则的图，用来演示剪切出的各种图案。 <img src="./logo.jpg" alt="" class="cover"> <img src="./logo.jpg" alt="" class="cover start"> <img sr
1、概况 说完移动端点击300ms延迟的问题，还不得不提一下移动端点击穿透的问题。可能有人会想,既然cick点击有300ms的延迟，那对于触摸屏，我们直接监听 touchstart事件不就好了吗? 使用 touchstart去代替click事件有两个不好的地方。 1、touchstart昰指触摸屏幕就触发，有时候用户只
方法一：hostname -I 实例： 方法二：ifconfig ens33 |grep -i mask|grep -o '[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}\.[0-9]\{1,3\}' |head -1 实例：
过去一年，谷歌提出的VIT成为最火的模型，说明全部由Self-attention组成的模型会超越CNN。但最近学者又在反思，问题的本质是什么？ 2021年5月，谷歌挖坑 MLP-Mixer ，说明保持VIT的图像序列化输入，使用全连接网络，就可以取得非常好的性能 2021年10月，ICLR2022的一个投稿论文《Patches are al
深入理解计算机系统ch8---shlab 感觉不熟悉异常控制流中章节中的内容时，写起来比较费劲，代码量不大但是要理清楚什么时候该阻塞信号，什么时候该取消阻塞。 # eval函数主要参照书中的方式 void eval(char *cmdline) { char *argv[MAXARGS]; char buf[MAXLINE]; //这个buf感
ps：放大镜的功能 记得下载本文最后的图片然后修改相应的文件路径！！ <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style> * { margin: 0; paddi
external/process-cpp-minimal/src/core/posix/signal.cpp: #include <core/posix/signalable.h> #include <poll.h> #include <pthread.h> #include <sys/eventfd.h> #include <sys/signalfd.h> #include <unistd.h> #include <at
目录 题目：绘制直线一、思路二、解法1.单独处理头尾法 题目：绘制直线 绘制直线。有个单色屏幕存储在一个一维数组中，使得32个连续像素可以存放在一个 int 里。屏幕宽度为w，且w可被32整除（即一个 int 不会分布在两行上），屏幕高度可由数组长度及屏幕宽度推算得出。请实现一个函数
0 具体做法 code: MaskTheFace 通过人脸关键点检测模型，可以得到特定点的像素坐标\(\{\vec{x_1}, \vec{x_2}, .., \vec{x_n}\}\) 找到口罩戴在脸上，特定点在口罩图像上的像素坐标\(\{\vec{y_1}, \vec{y_2}, ..., \vec{y_n}\}\) 通过homography变换，将口罩“贴”在人脸图像上 1 透视
超像素由一系列位置相邻且颜色、亮度、纹理等特征相似的像素点组成的小区域。这些小区域大多保留了进一步进行图像分割的有效信息，且一般不会破坏图像中物体的边界信息，用少量的超像素代替大量像素表达图像特征，降低了图像处理的复杂度，一般作为分割算法的预处理步骤。 SLIC算法生
文章目录 1. Attention Mask or Causal Mask2. Causal Mask (with n_backtrce)3. Attention Mask with backstrace and forwardtrace4. Customized Mask 在multihead attention 中可添加attention mask,对输入进行范围限定,如 因果mask (causal mask):即可限定只看当前点
System call tracing 这个实验里我们要实现一个trace系统调用，要求是传入一个待追踪的系统调用的掩码，输出所有系统调用的名称和返回值。 首先我们回顾一下，当程序使用系统调用的时候操作系统会怎么做。执行系统调用的时候，操作系统要执行一个trap指令，也就是所谓trap to t
前言 MMDetection2中大部分模型都是通过配置4个基础的组件来构造的，本篇博客主要是介绍MMDetection中的配置文件，主要内容是按照MMDetection文档进行中文翻译的，有兴趣的话建议去看原版的英文文档。 一、配置文件结构 在config/_base_文件夹下面总共有4个基础的组件，它们分别是：data
前言 前段时间参加了一个图像的分割比赛，因为是刚接触图像分割这一块，所以很多东西都不太懂得。搞完比赛后，就来写一个项目记录一下，方便像我这样的小白更好的理解一下图像分割预处理的一下小知识。 一些小小知识点 目标检测的labels对应的目标的类别与bbox的坐标参数 图像分类的
论文链接：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows Introduction 目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战： 视觉实体变化大，在不同场景下视觉Transformer性能未必很好 图像分辨率高，像素点多，Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大
