2023-04-19：给定一个非负数组arr任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里一直到arr大小固定...对于每一轮，我们遍历 list 中的所有元素，把它们之间的差值（绝对值）加入到 set 中，如果这个差值不在 set 中，则将其加入到 list 和 set 中。...例如，如果 arr 中有一个数值 num=20，则它的因子包括 1、2、4、5、10 和 20，我们可以将这些因子都加入到一个新的列表 factors 中。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。...首先，我们需要对每个数值进行因子分解，这一步的时间复杂度是 O(n log n)。然后，我们需要计算所有可能的差值，在 diffs 中去重，这一步的时间复杂度也是 O(n log n)。
2023-04-19：给定一个非负数组arr 任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 一直到arr...对于每一轮，我们遍历 list 中的所有元素，把它们之间的差值（绝对值）加入到 set 中，如果这个差值不在 set 中，则将其加入到 list 和 set 中。...例如，如果 arr 中有一个数值 num=20，则它的因子包括 1、2、4、5、10 和 20，我们可以将这些因子都加入到一个新的列表 factors 中。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。...首先，我们需要对每个数值进行因子分解，这一步的时间复杂度是 O(n log n)。然后，我们需要计算所有可能的差值，在 diffs 中去重，这一步的时间复杂度也是 O(n log n)。
数据 将2000×4096维特征（2000个候选框，每个候选框获得4096的特征向量）与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘（20种分类，SVM是二分类器，每个种类训练一个SVM，则有20个SVM...图6 Mask R-CNN算法框架 算法步骤: 首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作，或者预处理后的图片； 然后，将其输入到一个预训练好的神经网络中（ResNeXt等）获得对应的...数据 将2000×4096维特征（2000个候选框，每个候选框获得4096的特征向量）与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘（20种分类，SVM是二分类器，每个种类训练一个SVM，则有20个SVM...图6 Mask R-CNN算法框架 算法步骤: 首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作，或者预处理后的图片； 然后，将其输入到一个预训练好的神经网络中（ResNeXt等）获得对应的...图6 Mask R-CNN算法框架 算法步骤: 首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作，或者预处理后的图片； 然后，将其输入到一个预训练好的神经网络中（ResNeXt等）获得对应的
常用的插补方法 均值插补 同类均值插补 众数插补 建模预测：利用机器学习算法对数据集的缺失值进行预测 高维映射：将属性映射到高维空间，采用独热编码技术，将包含K个离散取值范围的属性值扩展为...PCA通过线性变换，将N维空间的原始数据变换到一个较低的R维空间(R<N)，达到降维目的。 在降维过程中，不可避免的要造成信息损失。如原来在高维空间可分的点，在低维空间可能变成一个点，变得不可分。...具体过程为选取一组N个R维的正交基组成的矩阵P，然后令P左乘数据集X得到变换后的数据集的X’，进而实现了数据集的维数由N变换为R（R<N） 这样的正交变换可能会导致原本可分的空间变得不可分于是PCA问题就变成了一个正交基的优化问题...为了使方差尽量大，协方差为0，其实就是寻找一个P将协方差矩阵给对角化，且需要留出最大的R个特征值。...奇异值分解 奇异值分解是指将一个矩阵拆分成三个不同的矩阵的一种方法。 与PCA算法相比，两者都可以对数据进行降维处理。
他将本文的核心步骤概括为： 获取 Twitter 和新闻数据，并按年份和月份进行分类； 选择一个 LLM，并按月或按年对其副本分别进行微调，更新模型权重； 从原始 LLM 的权重中分别减去微调后模型的权重...更有趣的地方在于，有了这些向量之后，就可以在它们之间进行插值，从而在没有进行微调的年份也获得较好的性能！向量之间的插值是简单的算术运算 —— 系数加法。...与之前的基于任务进行训练得到的模型权重向量一样，这种插值方法可能是在找出真正的迁移学习之前，可行的训练方法之一。如果能从微调中进行插值，就能对模型输出进行精细且低成本的控制，省去微调的成本和时间。...接下来将探讨如何利用这种结构，通过时间向量之间的插值来提高新时间段的性能。 对中间时间进行插值 存档问题或采样率低会导致数据集在最新和最旧示例之间出现间隙。...图 6 显示，这些结果扩展到按月划分的 WMT LM 后；可以在一年内 1 月和 12 月确定的时间向量之间进行插值，以提高这几个月的模型表现。
1个背景） 1.3 SVM分类 对第二步提取的特征向量（AlexNet去除最后一个全连接层之后的输出，每个候选框为4096维特征），采用SVM分类器进行分类，得到类别得分。...提取2000个候选框ROI 2） 将整个图像作为输入，使用卷积神经网络进行特征提取 3） 使用一个RoI Pooling Layer提取每个候选框的特征 4） 分别经过并列的21维（用于分类）和84维（...而RoI Pooling Layer只采用单一尺度进行池化（4x4），得到16维（4x4）的特征向量，这样网络对输入图像的尺寸不再有限制，之后将特征向量输入全连接层。...算法步骤如下： 1） 将图像输入到预训练好的神经网络（ResNeXt等）中得到特征向量 2） 对特征向量图像的每个点设定给定数量的RoI来获得一系列候选的RoI 3） 将候选RoI输入RPN网络进行是否含有目标的二值分类和...RoI Align直接采用双线性插值进行处理，如果我们计算出来的特征图像大小为20.78x20.78，那我们就用这个数，RoI大小为20.78/7x20.78/7=2.97x2.97,通过双线性插值直接计算虚拟坐标
我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。...因为使用了角度的插值，A点角度是PI3/4,B点角度为-PI3/4，因此插值是从一个正的角度减少到一个负的角度，这正好是红色路径。下图标记了主要节点的角度： image.png 。...首先，我们可以把问题简化成一个线性运动的问题，比如从A点运动C点，由于是线性问题，这通过向量的插值（0~1）很容易计算出来，首先计算出向量OA，然后计算出向量OC，通过之后可以通过插值运算，计算出中间向量...通过在angle1和angleEnd之间进行角度插值来实现动画效果。 总结： 上面的方法其实还是使用角度的插值来实现动画效果，所以是角度均匀的动画。...但是借助了向量工具，让起始和结束角度的计算变得容易。 向量解决方案三 方案一的问题在于，向量A到向量B之间的线性插值是直线均匀的，但是不是角度均匀的。
我就告诉他说，你先尝试一个简化的版本，就是实现圆环上一个点到另外一个点的动画。如下图所示，要实现点A插值渐变到B的动画过程。...因为使用了角度的插值，A点角度是PI3/4,B点角度为-PI3/4，因此插值是从一个正的角度减少到一个负的角度，这正好是红色路径。下图标记了主要节点的角度： [主要节点的角度]。...首先，我们可以把问题简化成一个线性运动的问题，比如从A点运动C点，由于是线性问题，这通过向量的插值（0~1）很容易计算出来，首先计算出向量OA，然后计算出向量OC，通过之后可以通过插值运算，计算出中间向量...通过在angle1和angleEnd之间进行角度插值来实现动画效果。 总结： 上面的方法其实还是使用角度的插值来实现动画效果，所以是角度均匀的动画。...但是借助了向量工具，让起始和结束角度的计算变得容易。 向量解决方案三 方案一的问题在于，向量A到向量B之间的线性插值是直线均匀的，但是不是角度均匀的。
SVM分类 通过上述卷积神经网络获取候选区域的特征向量，进一步使用SVM进行物体分类，关键知识点如下： 使用了一个SVM进行分类：向SVM输入特征向量，输出类别得分 用于训练多个SVM的数据集是ImageNet...数据 将2000×4096维特征（2000个候选框，每个候选框获得4096的特征向量）与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘（20种分类，SVM是二分类器，每个种类训练一个SVM，则有20个SVM...，再经过非极大值抑制抑制，取前Top-N的anchors，然后作为proposals(候选框)输出，送入到RoI Pooling层。...图6 Mask R-CNN算法框架 算法步骤: 首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作，或者预处理后的图片； 然后，将其输入到一个预训练好的神经网络中（ResNeXt等）获得对应的feature...双线性插值是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了原图中虚拟点（比如20.56这个浮点数，像素位置都是整数值，没有浮点值）四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，即可以将20.56这个虚拟的位置点对应的像素值估计出来
5.1 感知路径长度 潜在空间向量的插值可能会在图像中产生令人意想不到的非线性变化。例如，插值端点中不存在的图像元素可能会出现在线性插值路径的中间，这就表明潜在空间有纠缠现象、因子未能正确分离。...如果将潜在空间插值路径细分为线性段，则可以将这些路径段的距离之和定义为总感知长度。感知路径长度的自然定义是无限细分下所有路径段的极限，但实际上使用较小的细分 来进行近似计算。...为了测量一个类别属性的可分离性，在z〜P（z）上采样通过GAN生成200,000张图像，并用辅助分类网络对其进行分类。...然后，根据分类器的置信度对样本进行排序，并去除最低置信度的一半，从而产生100,000个带标记的潜在空间向量。 对于每个属性，使用线性SVM来基于潜在空间点（传统的z和基于样式的w）来预测标签。...将最终的可分离性得分计算为 ，其中i列举了40个属性。与 inception scor相似，幂运算将值从对数域扩展到线性域，以便于比较。
HOG与SIFT的主要区别如下： (1)SIFT是基于关键点特征向量的描述。 (2)HOG是将图像均匀的分成相邻的小块，然后在所有的小块内统计梯度直方图。.... 3、图像归一化方法 四种归一化方法： 作者采用了四中不同的方法对区间进行归一化，并对结果进行了比较。引入v表示一个还没有被归一 化的向量，它包含了给定区间（block）的所有直方图信息。...L2-Hys：它可以通过先进行L2-norm，对结果进行截短（clipping）（即值被限制为v - 0.2v之间），然后再重新归一化得到。...基于线性插值的基本思想，对于上图四个方向（横纵两个45度斜角方向）个进行一次线性插值就可以达到权重分配目的。下面介绍一维线性插值。...这个权值是关键，也很复杂：包括高斯权重，三次插值的权重，在本函数中先值考虑幅值和相邻bin间的插值权重。
为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala 等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3 邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R...R是采样半径，p是第p个采样点，P是采样数目。由于计算的值可能不是整数，即计算出来的点不在图像上，我们使用计算出来的点的插值点。Opencv使用的是双线性插值，公式如下： ?...因此，Ojala将“等价模式”定义为：当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从0到1最多有两次跳变时，该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类。...LBP的应用中，如纹理分类、人脸分析等，一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。...（4）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量； 然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。
特征精炼模块的关键思想是通过特征插值将当前精炼的边界框位置信息重新编码为对应的特征点，以实现特征重构和对齐。...本文设计了一个特征精炼模块(FRM)，该模块使用特征插值来获取精炼Anchor的位置信息并重建特征图实现特征对齐。FRM还可以在第一阶段之后减少精炼边界框的数量，从而加速模型。...对于特征图的每个特征点，论文根据精炼边界框的5个坐标(一个中心点，四个角点)获得特征图上的相应特征向量。通过双线性插值可以获得更加准确的特征向量。接下来，论文添加了5个特征向量来替换之前的特征向量。...2）在进行分类和回归之前，ROI Align仅需要获得与ROI对应的特征。相比之下，FRM首先获得与特征点对应的特征(实例级别)，然后重建整个特征图(图像级别)。...FRM的主要思想是通过特征插值将当前精炼的边界框位置信息重新编码到对应的特征点上，以实现特征重构和对齐。
从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子，图示如下： ? 对于不是整数点的像素可以使用双线性插值进行计算，具体计算方式在上一篇推文已经进行了介绍。...（2）LBP的等价模式 一个LBP算子可以产生不同的二进制模式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2的P次幂种模式。...因此，Ojala将“等价模式”定义为：当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时，该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类。...LBP的使用 在LBP的应用中，如纹理分类、人脸分析等，一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。...后来，研究人员发现，可以将一幅图片划分为若干的子区域，对每个子区域内的每个像素点都提取LBP特征，然后，在每个子区域内建立LBP特征的统计直方图。
SIS: 采用端到端全卷积进行实例感知语义分割，把底层卷积结果和scoremap完全共享于预测和分类的子任务，通过一个无额外参数的新联合方程实现 1、CNN特征提取，用ResNet模型，第4卷积层加上...） 2、贝叶斯推断，提高了分割和分类的准确性 3、softmax操作生成前景可能性，最大化操作生成每一像素的对象分类，最后用平均池化推断分类得分 Mask R-CNN: 改进： 用FPN进行目标检测...map（ROIAlign是生成mask预测的关键） 4、得到三个输出向量，第一个是softmax分类，第二个是每一类的bounding box回归，第三个是每一个ROI的二进制掩码Mask（FCN生成...如，假设点 (x,y)(x,y)，取其周围最近的四个采样点，在 Y 方向进行两次插值，再在 X 方向 进行两次插值，以得到新的插值. 这种处理方式不会影响 RoI 的空间布局....参考：论文阅读学习 – Mask R-CNN PAN: 1、整张图片送入FPN，进行特征提取 2、自下到上的通道增强将低层的信息融入高层，生成新的特征图 3、经过适应特征池化层 4、输入两个分支，得到三个输出向量
然后，为了统一高级特征和低尺度特征的维度，作者使用双线性插值来向上或向下采样高级特征，得到特征 f_{att}\in R^{C\times H_{1}\times W_{1}} 。...\tag{2} 在图像采样过程中，作者使用转置卷积和双线性插值相结合来恢复高级特征图的尺度。双线性插值简单且快速，能够直接操作图像的像素进行图像缩放。...作者的消融实验进一步证实了转置卷积和双线性插值的组合优于仅使用双线性插值。...接下来，将对它们的各自实现进行全面描述。 偏移模块：如图4所示，在将向量集成到偏移模块之前，必须将其转换为特征图，然后生成输入 Query 向量，同时考虑参考点的坐标。...Table 6进一步说明了，在HS-FPN模块中，通过使用如转置卷积和双线性插值等上采样技术，相比仅使用双线性插值进行上采样，作者能够更有效地增强模型的检测能力。
Bilinear Interpolation (BLI) — 双线性插值 这是一种在图像的一个轴上进行线性插值，然后再移动到另一个轴的技术。...Bicubic Interpolation(BCI) — 双三次插值与双线性插值一样，双三次插值 (BCI) 在两个轴上进行。...CNN 超分辨率 对于一个单一的低分辨率图像：首先使用双三次插值将其放大到适当的大小，这是唯一要做的预处理。使用术语“Y”来描述我们正在谈论的内容。Y 是插值图像。...补丁提取和表示：该操作从低分辨率图像 Y 中提取（重叠）补丁，然后将每个补丁表示为一个高维向量。这些向量由一组特征图组成，其数量等于向量的维度。 2....然后，在没有减少维度的情况下，n1 到 n2 被映射为相同的维度。它类似于将低分辨率矢量映射到高分辨率矢量。之后f3 重建每个补丁并卷积对重叠的补丁进行平均，而不是将它们与不同的权重放在一起。
然后，评估AdaUnPool在图像和视频帧的超分辨率和帧插值任务。为了进行基准测试，作者提出了Inter4K，这是一种新颖的高质量、高帧率视频数据集。...然后，如图1所示，作者建议将 AdaPool 作为这两种方法的参数化融合方法。 许多任务，包括实例分割、图像生成和超分辨率等任务需要对输入进行向上采样，而这与池化的目标相反。...常见的上采样方法如插值、转置卷积和反卷积，但是都不是重构高维特征。缺乏包含先验知识是一个阻碍，因为将信息编码到较低的维数时，会丢失较高维数中的局部信息。相反，作者认为包含先验局部知识有利于上采样。...通过Dice-Sørensen系数(DSC)将基于向量距离的IDW扩展为基于向量相似的IDW，并利用其指数eDSC对核元素进行加权； 提出了 AdaPool，这是一种参数化的可学习融合，融合了最大值和平均值的平滑近似...还展示了AdaUnPool在图像和视频超分辨率和视频帧插值方面的性能提升； 介绍了一个高分辨率和帧速率视频处理数据集Inter4K，用于对帧超分辨率和插值算法进行基准测试。
Bilinear Interpolation (BLI) — 双线性插值 这是一种在图像的一个轴上进行线性插值，然后再移动到另一个轴的技术。...Bicubic Interpolation(BCI) — 双三次插值与双线性插值一样，双三次插值 (BCI) 在两个轴上进行。...CNN 超分辨率 对于一个单一的低分辨率图像：首先使用双三次插值将其放大到适当的大小，这是唯一要做的预处理。使用术语“Y”来描述我们正在谈论的内容。Y 是插值图像。...而模型的目的是学习 F(Y) 映射，它由三部分操作组成： 1、补丁提取和表示：该操作从低分辨率图像 Y 中提取（重叠）补丁，然后将每个补丁表示为一个高维向量。...然后，在没有减少维度的情况下，n1 到 n2 被映射为相同的维度。它类似于将低分辨率矢量映射到高分辨率矢量。之后f3 重建每个补丁并卷积对重叠的补丁进行平均，而不是将它们与不同的权重放在一起。
然后将输出矩阵 A^{(h)}∈\mathbb{R}^{n×d_h} 沿着第二个维度连接起来以获得最终的 A 。...通过数学上合理的推导，将单词 w_j 在 pos 位置上的一般复数嵌入 f (j, pos) 定义为: 注意，振幅向量 r = [r_{j,1},…,r_{j,d}] ，频率矢量权值 ω = [ω_{j...由于NTK-Aware插值不直接对傅里叶特征进行缩放，因此所有位置都是可以区分的。此外，该方法不需要对上下文窗口进行任何微调。 已经提出了几种改进NTK-Aware插值的变体。...具体来说: 请注意，该方法与上面的插值方法是正交的，这促使作者将YaRN作为注意力扩展和NTK-by-parts插值的组合，以进一步提高性能，并在微调和非微调场景中超越所有基于NTK-Aware插值的方法...总结 本文对从Transformer诞生到LLM时代关于Transformer长度外推的研究工作进行了全面和有组织的概述，重点是外推PE和相关方法，包括位置插值和随机PE。
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