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OverLoCK: An Overview-first-Look-Closely-next ConvNet with Context-Mixing Dynamic Kernels 经典的使得cnn再次伟大的论文。 如今的科研环境，模型的创新已经被极大的限制，达成了一个Transformer结构的统一共识。 作者是香港大学俞益洲教授与博士生娄蒙。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.20087 代码链接：https://github.com/LMMMEng/OverLoCK 发表平台：CVPR2025（oral） 创新点 传统卷积的思路是从细节到全局的特征提取，感受野逐步变大。这篇文章讲了一个Top-down attention（自上而下的注意力机制）在人类视觉系统的作用的故事。核心思路是先用一个网络提取全局的语义信息，再逐步减小感受野，观察图像细节。 一个可变形卷积。和之前得到可变形卷积的区别在于，具有上下文混合能力的新型动态卷积。 维度 传统动态卷积 (如 CondConv ...

加州大学洛杉矶分校【中英⚡LLM与强化学习|Spring 2025, Reinforcement Learning of Large Language Mod】 理解LLM的本质 理解LLM把它看做一个智能体或许不是一个合适的看法，相反，可以理解为一个信息的插值数据库，这是一种相对于复杂的人类作法，力大飞砖的作法。这种作法或许才是正道。 加入的大量预训练数据集，填充了这个世界模型的各个小区域，这些小区域的插值可以得到不少的信息。 LLM可以看做一个用自然语言作为查询语言的一个大的数据库，具有融合和插值的功能。 强化学习为什么好 传统的深度学习实际上是一种被动学习的过程，类似填鸭式的教育，这种学习方式，在近十年的时间内被证明是有效的，但是现有的数据量和算力使得这种方式的效率到达了一个平台期，无法通过数据规模和模型规模的放大更进一步； 而强化学习是一种主动学习，在action和试错之间学习到规律，这或许是一个突破现有瓶颈 的方法。

NLP新闻分类学习赛 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/forum 介绍 这只是一个经典的分类任务，从不等长的文本序列，得出一个新闻的分类，一共是13种新闻分类。 从分类算法的发展历史来说，这有800种方法可以完成 传统的机器学习算法 CNN网络 新的预训练模型，基于Transformer结构的网络 数据 label text 6 57 44 66 56 2 3 3 37 5 41 9 57 44 47 45 33 13 63 58 31 17 47 0 1 1 69 26 60 62 15 21 12 49 18 38 20 50 23 57 44 45 33 25 28 47 22 52 35 30 14 24 69 54 7 48 19 11 51 16 43 26 34 53 27 64 8 4 42 36 46 65 69 29 39 15 37 57 44 45 33 69 54 7 25 40 35 30 6 ...

https://brightendavid.github.io/2025/10/14/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BC%8F%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%8C%96/lglr 数学式数字化如拉格朗日计算可见上链接 DQN DQN 就是deep Q-learn，深度Q-learn。是在强化学习中引入网络结构的一个早期比较成功的案例。基于Q-Learn算法原理做的一个应用。 核心公式 [!NOTE] 这是TD算法，做参数最优化的工作 $$ q{\tiny t+1} = q_t + \alpha _t[ q_\pi-\hat{q}(s{\tiny t},a,w_t)))] $$ [!NOTE] 这是引入了Q-Learn计算qπ,并对w参数向量求偏导 $$ w {\tiny t+1} = w_t + \alpha _t[ r{\tiny t+1} + \gamma (max(\hat{q}(s{\tiny t+1},a,w_t)-\hat{q}(s{\tiny t},a,w_t)))]\bigtriangle ...

[TOC] warp在不同python库函数中的实现 做深度水印工作有感，warp的代码还是挺难找的。主要使用的是仿射变换实现，否则不可微。 cv2 不知道，谁拿cv2塞到网络里面呀 12345678910111213141516171819w,h,_ = img.shapesrc_points = np.array([[165., 270.], [400., 270.], [360., 125.], [400., 125.]], dtype="float32")dst_points = np.array([[165., 270.], [400., 270.], [165., 30.], [400., 30.]], dtype="float32")M = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)M = np.linalg.inv(M)print(M)out_img = cv2.warpPerspective(img,M,(h,w))cv2.imshow("i ...

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笔记本外接屏幕断网问题 https://cloud.tencent.com/developer/article/2009011 使用HDML线接入外设屏幕，发现笔记本断网。 不才对网络一知半解，据上文所说有以下两个问题。 电磁屏蔽导致的WLAN信号屏蔽，需要将外设和笔记本距离拉远。 HDML占线问题，HDML就是连接外设和笔记本的数据线。这有一个统一的工业标准，该线可以连接几乎所有的外设，比如打印机、投影仪等，就是所谓的I/O设备，我几乎要把计算机组成的知识忘记了。HDML和WLAN的自动连接端口据说是重用的。 以上两个问题是同时作用，需要全部解决才是。 TP-LINK路由器登录地址：http://tplogin.cn/

哲学研究 哲学没有历史的说法，或者说哲学本身就是历史。哲学和历史进程高度相关，时代会使得一些脱产者思考这个时代需要什么样的思想，例如世界本源是什么、人应当怎样活着的问题。同时又和前一个时代的哲学有很大的传承和补充性，像极了凑创新点的现代人。 古典时期 公元前7-6世纪，哲学初期研究万物的起源，一元论和多元论，同时也在进行唯心唯物论的争议，这和万物起源是一致的。与其说哲学初期的研究者是哲学家，不如说是披着哲学家皮的科学家。 米利都学派 哲学始于泰勒斯——万物是由水做成的。（米利都学派，米利都是一个地名，小亚细亚的希腊城市，也是一个比较繁荣的商业都市。） 毕达哥拉斯 数学与神学的结合开始于毕达哥拉斯，它代表了希腊的、中世纪的以及直迄康德为止的近代的宗教哲学的特征。 赫拉克利特 火是万物的本源，根本是实质；万物都像火焰，由别种的死亡而诞生，“一切产生于一，而一产生于一切”。“世界对于一切存在物都是同一的，它不是任何神或者任何人所创造的；它过去、现在和未来永远是一团永恒的活火，在一定的分寸上燃烧，在一定的分寸上熄灭；火首先成为海，海的一半称为土，另一半成为旋风。”“事物都是变 ...

冥契的牧神节 我不理解这些人演话剧为什么要死要活的。 魔性的真红 此世之真实，我了然于心；此世之丑陋，我尽收眼底。若是仔细一想，这世界还真是险恶至极啊。 柑碧的存在证明 暗红的憧憬 群青的荒诞 茜色的迷惑 灰色的观众席 人物 画师桑被称为当代毕加索不是没有原因的 image-20230806230122627 image-20230806230603431 不过我还是非常喜欢这个会社回忆用的灰度图手稿表现手法。