PHP核心技术与最佳实践之Hash算法
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Stable Diffusion 3論文終於發布，架構細節大揭秘，對復現Sora有幫助？
Mar 06, 2024 pm 05:34 PM
StableDiffusion3的论文终于来了！这个模型于两周前发布，采用了与Sora相同的DiT（DiffusionTransformer）架构，一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比，StableDiffusion3生成的图质量有了显著提升，现在支持多主题提示，并且文字书写效果也得到了改善，不再出现乱码情况。StabilityAI指出，StableDiffusion3是一个系列模型，其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行，从而显著降低了使用AI
DualBEV：大幅超越BEVFormer、BEVDet4D，開卷！
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
這篇論文探討了在自動駕駛中，從不同視角（如透視圖和鳥瞰圖）準確檢測物體的問題，特別是如何有效地從透視圖（PV）到鳥瞰圖（BEV）空間轉換特徵，這一轉換是透過視覺轉換（VT）模組實施的。現有的方法大致分為兩種策略：2D到3D和3D到2D轉換。 2D到3D的方法透過預測深度機率來提升密集的2D特徵，但深度預測的固有不確定性，尤其是在遠處區域，可能會引入不準確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵，並透過Transformer學習3D和2D特徵之間對應關係的注意力權重，這增加了計算和部署的
CLIP-BEVFormer：明確監督BEVFormer結構，提升長尾偵測性能
Mar 26, 2024 pm 12:41 PM
寫在前面&筆者的個人理解目前，在整個自動駕駛系統當中，感知模組扮演了其中至關重要的角色，行駛在道路上的自動駕駛車輛只有通過感知模組獲得到準確的感知結果後，才能讓自動駕駛系統中的下游規控模組做出及時、正確的判斷和行為決策。目前，具備自動駕駛功能的汽車中通常會配備包括環視相機感測器、光達感測器以及毫米波雷達感測器在內的多種數據資訊感測器來收集不同模態的信息，用於實現準確的感知任務。基於純視覺的BEV感知演算法因其較低的硬體成本和易於部署的特點，以及其輸出結果能便捷地應用於各種下游任務，因此受到工業
自動駕駛與軌跡預測看這篇就夠了！
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
軌跡預測在自動駕駛中承擔著重要的角色，自動駕駛軌跡預測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數據，預測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組，軌跡預測的品質對於下游的規劃控制至關重要。軌跡預測任務技術堆疊豐富，需熟悉自動駕駛動/靜態感知、高精地圖、車道線、神經網路架構（CNN&GNN&Transformer）技能等，入門難度很高！許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預測，少踩坑，今天就為大家盤點下軌跡預測常見的一些問題和入門學習方法！入門相關知識1.預習的論文有沒有切入順序？ A：先看survey，p
使用C++實現機器學習演算法：常見挑戰及解決方案
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
C++中機器學習演算法面臨的常見挑戰包括記憶體管理、多執行緒、效能最佳化和可維護性。解決方案包括使用智慧指標、現代線程庫、SIMD指令和第三方庫，並遵循程式碼風格指南和使用自動化工具。實作案例展示如何利用Eigen函式庫實現線性迴歸演算法，有效地管理記憶體和使用高效能矩陣操作。
探究C++sort函數的底層原理與演算法選擇
Apr 02, 2024 pm 05:36 PM
C++sort函數底層採用歸併排序，其複雜度為O(nlogn)，並提供不同的排序演算法選擇，包括快速排序、堆排序和穩定排序。
人工智慧可以預測犯罪嗎？探索CrimeGPT的能力
Mar 22, 2024 pm 10:10 PM
人工智慧(AI)與執法領域的融合為犯罪預防和偵查開啟了新的可能性。人工智慧的預測能力被廣泛應用於CrimeGPT(犯罪預測技術)等系統，用於預測犯罪活動。本文探討了人工智慧在犯罪預測領域的潛力、目前的應用情況、所面臨的挑戰以及相關技術可能帶來的道德影響。人工智慧和犯罪預測：基礎知識CrimeGPT利用機器學習演算法來分析大量資料集，識別可以預測犯罪可能發生的地點和時間的模式。這些資料集包括歷史犯罪統計資料、人口統計資料、經濟指標、天氣模式等。透過識別人類分析師可能忽視的趨勢，人工智慧可以為執法機構
改進的檢測演算法：用於高解析度光學遙感影像目標檢測
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01前景概要目前，難以在檢測效率和檢測結果之間取得適當的平衡。我們研究了一種用於高解析度光學遙感影像中目標偵測的增強YOLOv5演算法，利用多層特徵金字塔、多重偵測頭策略和混合注意力模組來提高光學遙感影像的目標偵測網路的效果。根據SIMD資料集，新演算法的mAP比YOLOv5好2.2%，比YOLOX好8.48%，在偵測結果和速度之間達到了更好的平衡。 02背景&動機隨著遠感技術的快速發展，高解析度光學遠感影像已被用於描述地球表面的許多物體，包括飛機、汽車、建築物等。目標檢測在遠感影像的解釋中
