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登神长阶

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【Linux高级IO】Linux多路转接：深入探索poll与epoll的奥秘

io 事件数据 linux epoll

前言：在现代的Linux网络编程中，高效地管理多个并发连接是服务器性能优化的核心挑战之一。为了应对这一挑战，Linux操作系统提供了多种I/O多路复用技术，其中poll和epoll作为两种重要的机制，在提升系统资源利用率和处理效率方面发挥着关键作用。

2025-03-02

1120

【Linux高级IO】掌握Linux高效编程：深入探索多路转接select机制

select 编程函数 linux io

前言： Linux作为一个功能强大、灵活多变的操作系统，提供了丰富多样的I/O处理方式。从传统的阻塞I/O到非阻塞I/O，再到更加高效的异步I/O和内存映射I/O，每一种方式都有其独特的适用场景和性能特点。掌握这些高级I/O机制，不仅能够帮助我们更好地理解和优化系统性能，还能在开发高并发、高性能的应用程序时游刃有余。

2025-02-27

1070

雷龙CS SD NAND贴片式TF卡深度测评：速度与稳定性的完美平衡

性能 cs 测试产品芯片

前言：前段时间，我有幸免费得到了雷龙出品的贴片式TF卡芯片及转接板，这是一份意外的惊喜。这套组合包括两片贴片式NAND芯片和一个转接板，其中一个芯片已经被官方精心焊接在转接板上，完美无瑕。

2025-02-25

720

【Linux高级IO】五种IO模型

io 模型同步异步 linux

前言：在信息技术日新月异的今天，Linux操作系统以其强大的稳定性和灵活性，成为了服务器、嵌入式系统以及众多开发者心中的首选平台。而在Linux系统的广阔天地中，I/O（输入/输出）操作无疑是连接用户与硬件、软件之间的桥梁，其性能的优化直接关系到整个系统的响应速度和数据处理能力。

2025-02-07

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腾讯云AI代码助手编程挑战赛：健身达人

腾讯云编程后端开发腾讯云AI代码助手

在当今迅速演进的数字化时代，健身达人应用成为了增强用户参与感的关键助手。为了顺应这一潮流，我参与了腾讯云AI健身编程挑战赛，打造了一款名为“健身达人-AI助手”的应用。这款应用不仅涵盖了基础的健身指导功能，还融入了用户反馈系统、训练记录下载与社交分享等贴心特性，致力于为用户提供更加高效和个性化的健身体验，让用户能够更加高效，更加安全的适应健身。

2025-01-15

720

【论文复现】基于深度学习的高效时序预测

模型数据时序预测深度学习论文

2022年，清华大学软件学院的学者提出了Autoformer:用于长期时间序列预测的自相关分解Transformer延长预测时间是实际应用的关键需求，如极端天气预警和长期能耗规划。本文研究了时间序列的长期预测问题。先前的基于 Transformer 的模型采用各种自注意力机制来发现长期依赖关系。然而，长期未来复杂的时间模式禁止模型找到可靠的依赖关系。本文通过对Transformer进行改进，通过序列分解和全新的自相关机制对时序数据进行建模，在各种公开的数据集上达到了很好的效果代码转载自 Autoformer

2024-12-30

2080

【论文复现】如何穿透模糊，还原图片真实面貌

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在我们日常生活中，照片是记录美好瞬间、传递情感与记忆的重要载体。然而，由于拍摄环境、设备限制或手抖等因素，许多珍贵的照片往往伴随着模糊与不清晰，让那份本应清晰可见的回忆变得朦胧。但如今，随着人工智能技术的飞速发展，图像去模糊技术就像一把神奇的“魔法棒”，能够穿透这些生活中的“迷雾”，让模糊的照片重获新生，还原其真实而动人的风采。想象一下，你珍藏的家庭聚会照片，因为光线不足或快门速度不够快，导致人物面部模糊，笑容变得难以辨认。又或是你精心捕捉的风景照，却因一阵突如其来的风或相机的微小晃动，让原本壮丽的景色变得模糊不清。这些遗憾，在过去可能只能成为心中永远的叹息。但现在，有了AI图像去模糊技术，一切都可以改变。 AI通过其强大的学习和分析能力，能够识别出模糊图像中的关键特征和信息，并利用先进的算法对其进行重建和优化。它不仅能够消除因运动、失焦或噪声等原因造成的模糊，还能在一定程度上恢复图像的细节和色彩，使照片看起来更加清晰、生动。当你使用这把“魔法棒”对模糊的照片进行清晰化处理时，就像是时间倒流，让你重新置身于那个被模糊所掩盖的瞬间。你会发现，家人的笑容变得更加灿烂，风景的色彩更加鲜明，那些曾经因模糊而错过的细节，如今都一一展现在你的眼前。

2024-12-30

880

【论文复现】图像压缩算法

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首先，这篇文章的出发点就是图像压缩最本源的目的，就是探索如何在相同的码率下获得更高质量的重建图像，或者说在得到的重建图像质量一样的情况下，如何进一步节省码率。

2024-12-28

1650

【论文复现】FAST-VQA

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现实世界视频分辨率的提高对于深度视频质量评估（VQA）在效率与准确性之间提出了一个难题。一方面，保持原始分辨率将导致不可接受的计算成本。另一方面，现有的实践方法，如图像缩放和裁剪，会因为细节和内容的丢失而改变原始视频的质量，因此对质量评估是有害的。通过对人类视觉系统中的时空冗余以及视觉编码理论的研究，我们观察到，一个邻域周围的质量信息通常是相似的，这促使我们研究一种有效的、对质量敏感的邻域表征方案用于VQA。在这项工作中，我们提出了一种统一的方案，即时空网格小立方体采样（St-GMS），以获得一种新型样本，我们称之为片段。首先将全分辨率视频按照预设的时空网格划分为小型立方体，然后对齐时间上的质量代表进行采样，以组成用于VQA的片段。此外，我们设计了一个专门为片段量身定制的网络架构，即片段注意力网络（FANet）。利用片段和FANet，所提出的效率端到端的FAST-VQA和FasterVQA在所有VQA基准测试上的性能显著优于现有方法，同时仅需要1/1612的FLOPs，相较于当前最先进技术大幅降低。

2024-12-28

1160

【论文复现】你知道什么是图片盲水印吗？

部署论文设计压缩聚类算法

你的答案一定是“没错！”，因为这两幅图确实不存在任何的区别，即使是左下角的文字（浏览器下载时导致的，请忽略哈哈哈）。但是我却要说，第二幅图里面其实藏着一个二维码

2024-12-28

1470

【论文复现】FCOS：2D目标检测算法

论文数据算法网络 im

如图是FCOS的网络架构，其中C3、C4、C5表示骨干网络的特征图，P3到P7是用于最终预测的特征级别，H×W是特征图的高度和宽度。

2024-12-28

1060

【论文复现】进行不同视角图像的拼接

论文算法原理对象计算机视觉

无论对于日常的娱乐需求还是一些专业性的测绘工作，都需要我们基于这些“残缺”的图片来构建出完整的图像。

2024-12-28

1090

【论文复现】农作物病害分类(Web端实现)

卷积神经网络 image web 论文数据

农作物病害是国家粮食安全的一个主要威胁，是决定农作物产量和质量的主要因素。由于传统方法缺乏必要的基础设施，并且极大程度依赖于人工经验，故诸多地区难以迅速高效地防治病害，从而影响农业的发展。因此，精确诊断农作物病害对于促进农业可持续发展至关重要。针对传统的农作物病害识别方法具有主观性并且极大程度依赖于人工经验的不足，利用卷积神经网络对农作物病害进行识别与分类。首先，利用数据增强技术扩充农作物病害原始数据集，增加数据的多样性和数量，同时可以提高训练网络的泛化能力和识别精度；然后搭建卷积神经网络对农作物图像进行病虫害的特征提取和分类，实现对农作物病害的准确识别和分类。最后通过搭建本地Web实现识别分类的可视化，可以详见视频。值得注意的是作者本人使用的是PlantVillage数据集进行训练、验证以及测试的。 Plant Village数据集共包含14中植物类别，分别为苹果、蓝莓、樱桃、玉米、葡萄、柑橘、桃、胡椒、马铃薯、树莓、大豆、南瓜、草莓和番茄。

2024-12-25

810

【论文复现】基于LSTM的情感分析

模型数据深度学习 lstm 论文

本项目基于深度学习技术，研究了情感分析在电影评论中的应用。使用IMDb数据集，我们构建了一个采用双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）的模型进行情感分析。训练过程中，模型在训练集上表现良好，但在验证集上出现波动，表明可能存在过拟合问题。为解决此问题，我们提出了包括正则化、调整Embedding维度和尝试其他深度学习架构等改进方案。总结模型性能的优缺点后，我们提出了可行的改进建议，为进一步提升情感分析模型性能提供了参考，并为未来研究提供了方向。

2024-12-24

1470

【论文复现】基于图神经网络的知识追踪方法

日志数据神经网络论文模型

论文链接提出了一种基于图神经网络的知识追踪方法，称为基于图的知识追踪（GKT）。将知识结构构建为图，其中节点对应于概念，边对应于它们之间的关系，将知识追踪任务构建为图神经网络中的时间序列节点级分类问题。在两个开放数据集上的实证验证表明，方法可以更好地预测学生的表现，并且该模型比先前的方法具有更可解释的预测。贡献如下：（1）展示了知识追踪可以重新构想为图神经网络的应用。（2）为了实现需要输入模型的图结构，在许多情况下并不明确的情况下，我们提出了各种方法，并使用实证验证进行了比较。（3）证明了所提出的方法比先前的方法更准确和可解释的预测。

2024-12-24

1100

【论文复现】掩码自回归编码器

mask 编码论文设计数据

掩码自动编码器MAE是一种可扩展的计算机视觉自监督学习器。MAE的基本思路是：屏蔽输入图像的随机补丁，并重建丢失的像素，它基于两个核心设计。

2024-12-24

1220

【论文复现】猴痘图像分类

测试论文模型数据网络

本项目通过设计一个基于深度学习的图像分类模型，旨在帮助医学界精准识别猴痘（Monkeypox）病例。我们采用了DenseNet架构，并结合SE（Squeeze-and-Excitation）通道注意力机制，以提高模型在识别猴痘皮肤病变方面的准确性和鲁棒性。这个模型的训练与应用，不仅能提升诊断效率，还能为公共卫生防控提供智能支持。

2024-12-24

740

【论文复现】股票评论的情感分类器

模型数据 self size 论文

下面我将使用Pytorch框架来对《Sentiment analysis method based on sentiment lexicon and Transformer》一文中的Transformer情感分类器进行实现，在这里，我使用现有的2022年英文股评数据集作为初始数据，为其创建情感词典，实现句子转向量并完成Transformer模型的训练过程。

2024-12-24

770

【论文复现】微表情识别系统

遍历磁盘函数论文模型

面部表情图像预处理是面部表情识别的重要步骤,主要目的是在于提取特征之前排除一切与面部表情无关的干扰因素。例如,环境光照、姿势和不同背景等。在干扰排除后,将人类面部直接与公共参考系相对接、使每个面部特征对应的语义位置精准无误。人脸检测、人脸对齐、数据增强、人脸一是实现面部表情图像预处理的主要方法。

2024-12-24

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玩转OCR | 探索腾讯云智能结构化识别新境界

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通过运用先进的多模态大模型技术，腾讯云OCR能够智能建立键值对应关系，并允许客户根据自身需求定制个性化模板，从而显著提高数据抓取与录入的效率。这一解决方案广泛适用于政务事务处理、票据核销流程、行业表单自动化填写等多个业务场景。

2024-12-24

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