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提供多种解决方案,包括人脸识别、大模型长记忆、移动端拍摄图片旋转、iframe自适应高度等。

联邦学习中的知识蒸馏:长期挑战和新解决方案综述

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

本文综述了基于知识蒸馏的联邦学习的现状、方法和挑战,并探讨了隐私保护、数据异构性、通信效率和个性化等相关问题。

FedSiKD是一种基于联邦学习框架的知识蒸馏技术,解决了非独立同分布数据和设备约束等问题。对HAR和MNIST数据集,FedSiKD相较于现有算法具有更高的准确性,并在前五轮迭代中分别提升了17%和20%的准确率。代码已公开并托管在GitHub上。

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国内无法访问下载Docker镜像的多种解决方案

原文约6800字,阅读约需17分钟。发表于:

2023年5月, hub.docker.com  "不知" 何种原因国内均无法正常访问了。当时只是官网不能访问 […]

2023年5月中旬,hub.docker.com无法访问。2024年6月,国内几家Docker Hub镜像服务平台被要求下架。提供了几种方法来正常拉取Docker镜像,包括使用境外镜像、导出导入镜像、使用HTTP代理、Cloudflare反向代理和Nginx反向代理。

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JavaScript中的Fetch请求拦截:一种统一处理的解决方案?

原文约2200字,阅读约需6分钟。发表于:

本文于 2024年6月13日 9:01 更新,注意查看最新内容 在前端开发中,使用Fetch API进行网络请 […] JavaScript中的Fetch请求拦截:一种统一处理的解决方案?最先出现在龙鲲博客。

本文介绍了如何使用JavaScript实现Fetch请求的统一拦截,帮助管理和处理网络请求。通过创建拦截器对象,注册请求和响应拦截器,并在发送Fetch请求前后执行拦截器函数,实现统一拦截功能。这样可以统一处理请求的loading状态、错误信息和响应数据格式,提高代码的可维护性和可扩展性。

JavaScript中的Fetch请求拦截:一种统一处理的解决方案?
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CVPR2024 PVUW 工作坊 MOSE 跟踪比赛第二名解决方案:复杂视频目标分割

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

我们在 MOSE 轨道的 PVUW 2024 比赛中排名第二,并采用实例分割、运动模糊、测试时间增强和记忆策略等方法来提高视频对象分割的准确性。

本文提出了一个简单而有效的解决方案,通过分析数据集分布、引入公共静态和视频分割数据集增补数据集,改进了三种不同特性的网络结构并训练多个网络去学习视频中物体的不同特性,通过整合和后处理确保精准的视频对象分割。在Youtube-VOS数据集上的实验表明,该解决方案达到了86.1%的整体分数,是Youtube-VOS Challenge 2022中视频对象分割轨迹第五名的最新技术水平。

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基于机器学习的材料缺陷检测的全面调查:挑战、解决方案和未来展望

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

材料缺陷 (MD) 是影响产品性能并引起相关产品安全问题的主要挑战,通过机器学习 (ML) 技术在材料缺陷检测 (MDD) 中,围绕非监督学习、监督学习、半监督学习、强化学习和生成学习五个类别系统地调查了主要原理和技术,并聚焦于复合材料的缺陷检测技术,最后探讨了 ML 技术在 MDD 中的潜在未来发展方向。

通过融合物理属性和化学数据,提出了一个多模态深度学习框架,用于预测一种10维丙烯酸聚合物复合材料的物理特性。成功预测了114,210种成分条件下的913,680个物性数据点。推动了对不同材料和更复杂模型的研究,更接近预测所有材料属性的终极目标。

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CVPR 2024 PVUW 工作坊 MeViS 跟踪竞赛第一名解决方案:基于动作表情的视频分割

发表于:

运动表达引导的视频分割是新兴领域,对引用的视频对象分割 (RVOS) 提出了许多新的挑战。本技术报告调查和验证了静态主导数据和帧采样对这一具有挑战性的任务的有效性。我们的解决方案在比赛阶段达到了 0.5447 的 J&F 得分,在 PVUW Challenge 的 MeViS 赛道中排名第一。代码可以在此 https 链接上找到。

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【干货分享】.NET人脸识别解决方案

原文约1000字,阅读约需3分钟。发表于:

前言前段时间有同学在DotNetGuide技术社区交流群提问:.NET做人脸识别功能有什么好的解决方案推荐的吗?今天大姚给大家推荐2款.NET开源、免费、跨平台、使用简单的人脸识别库,希望可以帮助到有需要的同学。人脸识别应用场景现如今人脸识别应用场景比较广泛如:安防监控、人脸门禁系统、考勤管理、人脸支付等。ViewFaceCore一个.NET开源的(MIT License)、免费的、跨平台的、使用...

本文介绍了两款.NET开源、免费、跨平台的人脸识别库:ViewFaceCore和FaceRecognitionDotNet,可应用于安防监控、人脸门禁系统等场景。这些项目被收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中。

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MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems-大模型长记忆解决方案

原文英文,约9400词,阅读约需35分钟。发表于:

这是一篇来自伯克利大学的论文,主要针对大模型受限制的上下文,提供了一定解决方案,这里进行了翻译,方便做应用开发 […] The post MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems-大模型长记忆解决方案 first appeared on 司马他.

MemGPT系统在文档分析和对话代理领域的应用。在文档分析方面,MemGPT通过将相关上下文分页进出内存,能够处理超出当前LLM上下文限制的长篇文本。在对话代理方面,MemGPT能够维持长期记忆、一致性和可发展性,以应对扩展对话。未来的研究方向包括将MemGPT应用于其他具有庞大或无界上下文的领域,并进一步改进控制流程和内存管理策略。

MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems-大模型长记忆解决方案
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