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vim打开多个文件、同时显示多个文件、在文件之间切换 打开多个文件：

打开多个文件： 1.vim还没有启动的时候： 在终端里输入 vim file1 file2 ... filen便可以打开所有想要打开的文件 2.vim已经启动 输入 :open file...2. vim +n 文档名 打开文档后，定位第n行 3. vim ，进入vim界面之后使用命令 :e 文档名 打开文档，此方式可以在编辑一个文档的同时打开另外一个文档 同时显示多个文件...： :split 简写 :sp :vsplit 简写 :vsp # 显示缓存 :ls 在文件之间切换： 1.文件间切换 Ctrl+6—下一个文件 :bn—下一个文件 :bp...—上一个文件 对于用(v)split在多个窗格中打开的文件，这种方法只会在当前窗格中切换不同的文件。...注意，该方法只能用于同时打开多个文档。 :e 文档名 这是在进入vim后，不离开 vim 的情形下打开其他文档。

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ios开发-Storyboard在多个viewcontroller之间导航的实现

IOS SDK6/Xcode4.5开始在Storyboad中新增很多功能对可视化的开发页面布局，导航更加方便，下面就写一下各种导航的实现。...只需要选择默认的viewcontroller ，在菜单上选择editor-embed in- ?...2、下面实现导航最简单的就是next,back,只需要按住ctr直接拖线就好了，这里有一个Storyboard Segue-Identifier这个值最好填上，可以在代码里面用到 ?...这个Identifier的值可以一般在两个地方会用 1页面切换是方便传值，代码如何 ?...只要你在每个viewcontroller中重写了-（ibaction)name:(uistoryboardsegue *)segue,那么当你直接拖线指向Exit图标的时候就会出现你所有实现的方法，当你选择哪个方法就返回到实现这个方法的

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    使用AI在照片之间转移衣服。从单个图像！

    作者 | Whats_AI 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 该AI在照片之间转移衣服！ 该算法将身体的姿势和形状表示为参数网格，可以从单个图像进行重构并轻松放置。...在该会议上， 致力于从单个图像进行人工重新渲染。 简而言之，给定一个人的图像，能够以不同的姿势或从另一个输入图像获得的不同衣服来创建该人的合成图像。 这称为姿势转移和衣服转移。 ?...对于特征图的每个纹理像素，在源图像中分配一个对应的像素坐标。 然后，该对应图用于估计公共表面UV系统上输入图像和目标图像之间的颜色纹理。...这项新技术基本上由四个主要步骤组成： 使用另一篇论文中开发的DensePose，能够使用输入图像和SMPL之间的对应关系来提取前面讨论的UV纹理贴图中表示的部分纹理。 ?...在这种情况下，在特征图像上使用Pix2Pix生成躺着的人的真实感图像。 如果想了解更多有关这项新技术的文章，请在下面链接。

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    面试官：sessionStorage可以在多个Tab之间共享数据吗？

    面试题是：sessionStorage可以在多个选项卡之间共享数据吗？ 具体面试中涉及到的一些问题与面试流程 问题1：“你知道localStorage和sessionStorage有什么区别吗？”...数据可以在同一网站下的不同选项卡或窗口之间共享” // Let's try to set a name in window 1 page 1 localStorage.setItem('name', '...问题3：sessionStorage可以在多个选项卡之间共享数据吗？”...那么，我们确定 sessionStorage 可以在多个选项卡之间共享数据吗？ 最终答案 让我们尝试再次继续执行 https://medium.com/page/1 上的一段代码。...name')) // 111 console.log(window.sessionStorage.getItem('age')) // null 所以，我们可以得出结论，sessionStorage不能在多个窗口或选项卡之间共享数据

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    SwinFIR：用快速傅里叶卷积重建SwinIR和改进的图像超分辨率训练

    我们将我们的算法应用于多个流行的大规模基准测试，并与现有方法相比，达到了最先进的性能。...（2）我们重新审视了低级别任务中的各种数据增强方法，并证明了有效的数据增强方法，如通道混洗和混合，可以大大提高图像超分辨率的性能。...也表示为： 其中 （·）表示头部和尾部的3×3卷积层，LeakyReLU操作在卷积层之间进行。 3、Loss Function 除了神经网络的结构外，损失函数也决定了模型能否取得良好的效果。...4、Data Augmentation 在本文中，除了翻转和旋转，我们重新审视基于像素域的数据增强对图像超分辨率的影响，如RGB通道混洗，混合，混合，剪切混合和剪切混合。...RGB通道混洗随机混洗输入图像的RGB通道以进行颜色增强。Mixup将两个图像按照一定的比例随机混合。混合随机添加固定像素到输入图像。CutMix和CutMixup是Mixup和Cutout的组合。

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    卷积神经网络学习路线（十九） | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

    新的架构利用两个操作：逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle)，与现有的其他SOTA模型相比，在保证精度的同时大大降低了计算量。...方法 针对组卷积的通道混洗 现代卷积神经网络会包含多个重复模块。...然而，如果多个组卷积堆叠在一起，会产生一个副作用：某个通道的输出信息会从一小部分输入通道导出，如下图(a)所示，这样的属性降低了通道组之间的信息流通，降低了信息的表示能力。...混洗单元 在实际过程中，我们构建了一个ShuffleNet Unit（混洗单元），便于后面组合为网络模型。 ? 在这里插入图片描述 Figure2 a是一个残差模块。...有通道混洗和没有通道混洗 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流，下表表现了有无Shuffle操作的性能差异： ?

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    学界 | 新型实时形义分割网络ShuffleSeg：可用于嵌入式设备

    尽管如此，ShuffleSeg 还是在 CityScapes 测试集基准上实现了可与最佳表现媲美的平均交并比（IoU）——58.2%。因此，我们的网络在速度和准确度之间实现了很好的平衡。...就我们所知，之前在实时形义分割上的研究都没有利用分组卷积和通道混洗（channel shuffling）。我们在本研究中提出的 ShuffleSeg 是一种计算高效的分割网络。...我们主要从其中使用的分组卷积和通道混洗中受到了启发。[4,2,3] 表明深度上可分的卷积或分组卷积可以在降低计算成本的同时维持优良的表征能力。分组卷积的堆叠可能会导致出现一大主要瓶颈。...为了解决这个问题，[4] 中引入了信道混洗，这种方法也在 ShuffleSeg 的编码和解码部分都得到了良好的应用。 ?...我们提出的架构基于其编码器中的分组卷积和通道混洗（channel shuffling），可用于提升性能。

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    万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

    混洗分组卷积 12. 逐点分组卷积 1. 卷积 VS 互关联 卷积是一项广泛应用于信号处理、图像处理以及其他工程/科学领域的技术。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）这一模型架构就由这项技术命名的。...这一过程就允许模型以平行的方式在多个 GPU 上进行训练。比起在一个 GPU 上一个一个地训练模型，这种在多个 GPU 上的模型并行化训练方式每一步都可以给网络喂养更多的图像。...总的来说，混洗分组卷积包括分组卷积和通道混洗（channel shuffling）。...这样的话，每个过滤器组就仅限于学习一些特定的特征，这种属性就阻碍了训练期间信息在通道组之间流动，并且还削弱了特征表示。为了克服这一问题，我们可以应用通道混洗。...在将这些特征映射喂养到第二个分组卷积之前，先将每个组中的通道拆分为几个小组，然后再混合这些小组。 ? 通道混洗 经过这种混洗，我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

    换句话说，RDD 是类似于 Python 中的列表的对象集合，不同之处在于 RDD 是在分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的，也称为集群中的节点，而 Python 集合仅在一个进程中存在和处理。...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

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    万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

    混洗分组卷积 12. 逐点分组卷积 1. 卷积 VS 互关联 卷积是一项广泛应用于信号处理、图像处理以及其他工程/科学领域的技术。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）这一模型架构就由这项技术命名的。...这一过程就允许模型以平行的方式在多个 GPU 上进行训练。比起在一个 GPU 上一个一个地训练模型，这种在多个 GPU 上的模型并行化训练方式每一步都可以给网络喂养更多的图像。...总的来说，混洗分组卷积包括分组卷积和通道混洗（channel shuffling）。...这样的话，每个过滤器组就仅限于学习一些特定的特征，这种属性就阻碍了训练期间信息在通道组之间流动，并且还削弱了特征表示。为了克服这一问题，我们可以应用通道混洗。...在将这些特征映射喂养到第二个分组卷积之前，先将每个组中的通道拆分为几个小组，然后再混合这些小组。 ? 通道混洗 经过这种混洗，我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。

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    BSRGAN超分辨网络

    IFC：信息保真度准则利用SR图像与HR图像的互信息进行评估。 LPIPS：在特征空间中计算SR图像与HR图像的L2距离，能与人眼主观评估保持较好的一致性。特征获取一般是通过深度学习模型。...PIQE：人眼对图像空间中某些重要区域更为关注，将测试图像分成多个非重叠块，然后执行block-level分析来识别块的失真与等级。...此外，他们还建立了两个测试数据集，包括合成的DIV2K4D数据集，它包含四个子数据集，总共400张图像，由100张DIV2K验证图像生成，具有四种不同的退化类型；以及真实的RealSRSet数据集，它包括...具体来说，通过使每个降级因素（即模糊、下采样和噪声）更加复杂和实用，并且还通过引入随机混洗策略，新的降级模型可以覆盖在真实世界场景中发现的宽范围的降级。...基于新的退化模型生成的合成数据，我们训练了一个用于一般图像超分辨率的深度盲模型。在合成图像和真实的图像数据集上的实验表明，深度盲模型在被各种退化破坏的图像上表现良好。

    31910

    深度学习中的12种卷积网络，万字长文一文看尽

    混洗分组卷积 12. 逐点分组卷积 0 1卷积 VS 互关联 卷积是一项广泛应用于信号处理、图像处理以及其他工程/科学领域的技术。...这一过程就允许模型以平行的方式在多个 GPU 上进行训练。比起在一个 GPU 上一个一个地训练模型，这种在多个 GPU 上的模型并行化训练方式每一步都可以给网络喂养更多的图像。...总的来说，混洗分组卷积包括分组卷积和通道混洗 （channel shuffling）。...这样的话，每个过滤器组就仅限于学习一些特定的特征，这种属性就阻碍了训练期间信息在通道组之间流动，并且还削弱了特征表示。为了克服这一问题，我们可以应用通道混洗。...在将这些特征映射喂养到第二个分组卷积之前，先将每个组中的通道拆分为几个小组，然后再混合这些小组。 通道混洗 经过这种混洗，我们再接着如常执行第二个分组卷积 GConv2。

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    老虎斑马“杂交”长啥样？CVPR19论文提出纹理混合器，不同花纹实现丝滑过渡 | 开源

    他们利用深度学习和GAN实现了用户可控的纹理图像插值，融合两种不同类型的纹理样式，过渡丝滑自然。 就像下面这样： ? 你以为只融合纹理就完了？...他们通过样本可控性和在任意数量的纹理样本之间进行插值，提出了新型纹理混合器Texture Mixer。...考虑到潜在张量，Texture Mixer使用了3种直觉潜在空间运算：平铺（tiling）、插值（interpolation）和多级混洗(shuffling)。...三种运算方式各有任务，平铺运算用来将空间上的纹理扩展到任意大小，插值运算将两个及以上潜在域中纹理的结合在一起，多级混洗预算将将相邻潜在张量中的小方块互换减少重复，然后对这些新的潜在张量进行解码得到插值。...在纹理画笔任务中，研究人员在1024×1024调色板上分别选取四块原纹理区域，随后用不同纹理进行新的字母绘画创作。 比如生成CVPR四个字母，不用纹理之间的区别还是很明显的： ?

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

    区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】     这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

    3.9K30

    hadoop中的一些概念——数据流

    一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。 ?...如果有多个reduce任务，则每个map任务都会对其输出进行分区，即为每个reduce任务建一个分区。每个分区有许多键（及其对应的值），但每个键对应的键/值对记录都在同一分区中。...一般情况多个reduce任务的数据流如下图所示。该图清晰的表明了为什么map任务和reduce任务之间的数据流成为shuffle（混洗），因为每个reduce任务输入都来自许多map任务。...混洗一般比此图更复杂，并且调整混洗参数对作业总执行时间会有非常大的影响。 ? 　　　　　最后，也有可能没有任何reduce任务。...当数据处理可以完全并行时，即无需混洗，可能会出现无reduce任务的情况。在这种情况下，唯一的非本地节点数据传输室map任务将结果写入HDFS。

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    玩转腾讯混元 | 腾讯混元大模型AIGC系列产品技术有奖征文活动

    基于腾讯混元大模型，腾讯云推出了文本生成、图像创作、视频创作产品方案，轻松打造全场景AIGC应用。...---- 产品体验 混元生文、混元生图：腾讯混元大模型_大语言模型_自然语言大模型 大模型图像创作引擎：大模型图像创作引擎_AI绘画_AI作画 大模型视频创作引擎：大模型视频创作引擎_视频生成_视频翻译...以下评估标准，供参考： ● 对该产品技术或方法的多个环节都有深入的理解和阐释； ● 基于该产品，针对实际问题提出有效的解决方案； ● 在该产品的实践过程中，能够探索新的应用方式和优化方案； ●...有洗稿凑字数 / 营销软文 / 抄袭 / 刷量嫌疑（包括但不限于付费买量、子账号给主账号刷赞刷阅读量行为、同一人开通多个子/主账号参赛行为）的文章将不予通过，同时取消当篇作品的活动资格；如存在恶劣行为，...6.参与本活动的文章发布且通过审核时间，需在2024年9月6日-2024年10月18日之间。同个作者的多篇文章入选，将取数据最高的文章进行评选。

    11.2K83

    【论文复现】掩码自回归编码器

    具有高掩码比（去除的补丁所占的比值）的随机采样在很大程度上消除了冗余，从而产生了一个无法通过从可见的相邻补丁外推来解决的任务，均匀分布防止了潜在的中心偏差（即图像中心附近的掩码补丁越多），最后一个高度稀疏的输入为设计一个有效地编码器创建了机会...MAE将位置嵌入添加到该全集中的所有令牌中，如果没有这一点，掩码令牌将没有关于其在图像中的位置信息。 MAE解码器仅在预训练期间用于执行图像重建任务（只有编码器用于产生用于识别的图像表示。）...对解码器的输出进行重构以形成重构图像。MAE的损失函数在像素空间中计算重建图像和原始图像之间的均方误差（MSE）,与BERT相同，MAE只计算掩码补丁上的损失。...编码后，MAE将一个掩码令牌列表添加到编码补丁列表中，并对这个完整列表纪念性unshuffle（反转随机混洗操作），以将所有标记与其目标对齐。编码器应用于该完整列表（添加了位置嵌入）。...如前所述，不需要稀疏运算，这种简单地实现引入了可忽略不计的开销，因为混洗和取消混洗操作很快。

    12200

    如何在Python和numpy中生成随机数

    我们在机器学习中不需要真正的随机性。因此，我们可以使用伪随机性。伪随机性是看起来接近随机的数字样本，但是它是使用确定性的过程生成的。 使用伪随机数生成器可以混洗数据并用随机值初始化系数。...例如，如果列表有10个在0到9之间的项，那么可以生成0到9之间的随机整数，并使用它从列表中随机选择一项。该choice（）函数可以实现此功能。选择是的可能性是一样的。...[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19] [4,18,2,8,3] 随机混洗列表 随机性可用于随机混洗列表，就像洗牌。...shuffle在适当的位置执行，这意味着被用作shuffle（）函数的参数的列表被洗牌，而不是副本被洗牌。 下面的示例演示了随机混洗一个整数值列表。...混洗NUMPY数组 可以使用NumPy函数shuffle（）随机混洗NumPy数组。 下面的示例演示了如何对NumPy数组进行随机混洗。

    19.3K30

    Adaptive and Robust Query Execution for Lakehouses at Scale（翻译）

    一个错误的选择可能会导致严重的性能问题甚至稳定性问题，例如，不必要地混洗大量数据或错误地将大量数据广播到所有执行器。并行度。确定最佳的并行度，包括扫描和混洗的并行度，在分布式查询处理中仍然是一个挑战。...混洗哈希连接。与广播哈希连接相反，在混洗连接中，双方在连接前都经历了混洗。在单个执行器上，本地连接算法是Hybrid Hash Join的矢量化实现[11, 39]，如果必要，可以优雅地溢出到磁盘。...在我们的查询引擎中，混洗分区在分区编号上是物理连续的，允许“合并”操作在逻辑上进行，而无需额外读取或写入混洗数据。...6.2 规划器规则混洗消除回退 类似于SCOPE[47]中的混洗消除优化，我们的静态优化器也进行基于成本的混洗消除。在大多数情况下，较少的混洗往往会使查询运行得更快。...例如，在较小的数据集上，混洗连接和广播连接之间的性能差异通常较小。7.2 重新优化开销 重要的是要认识到，Listing 2中的第11至25行可能不会直接影响查询的墙钟时间。

    12010
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