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    和线

    如果有一个,在上有很多数学上的点,这些点足够多。那么将这些点拿出来,而不是很表示一段有趣的序列 在空间有两个上面有很多线,线的两段分别连接两个。...将会相互嵌套,从中间上升或下降,上升的会变大,下降的变小,在上升到一定高度,从上升转下降,同时下降的下降到一定高度转上升,此时下降的将会套住上升的 ?...连接两个的线将会在两个再次套住的时候,绕两个一圈,于是拿到新的坐标 将会记录每次两个套住的时候所有线所在的坐标,将这些重新定义为线连接的点,记录这些点,这里的点不使用数字表示,而是通过表达式表示...在上升或下降都会在两个套住的时候计算完成距离,通过圆里面的线绕过的点确定 在上升过程中,每个线都会移动,移动根据当前上升的距离和当前线和连接的点计算 就这样两个将会不断上升下降,然后不断嵌套...通过圆里面的点和当前上升的距离算出的变大趋势。

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    OpenCV 检测

    method 定义检测图像中的方法。目前唯一实现是cv2.HOUGH_GRADIENT dp:累加器分辨率与图像分辨率的反比。dp取值越大,累加器数组越小。...minDist:检测到的各个的中心坐标之间的最小距离(以像素为单位)。如果过小,可能检测到多个相邻的。反之,过大则可能导致很多检测不到。 param1:用于处理边缘检测的梯度值方法。...阈值越小,能检测到的越多。 minRadius:半径的最小值(以像素为单位)。 maxRadius:半径的最大值(以像素为单位)。 下面以这张气球串的照片为例进行讲解。 ?...最后进行检测: #HoughCircles(image, method, dp, minDist[, circles[, param1[, param2[, minRadius[, maxRadius...圆心坐标和半径的数据: ?

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    扩散模型介绍

    介绍 AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像,包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。...扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据(在这个场景中是图像)从有序状态转换到无序状态,然后再逆转这个过程来生成新的数据。...3.最终状态:经过多个时间步后,数据变为纯噪声 x_T 关键点 扩散模型的核心是学习如何从纯噪声 ( x_T ) 重建原始数据 ( x_0 )。...在扩散模型中,UNet 通常被用作去噪网络,负责从每个时间步的噪声图像中预测原始图像的噪声。它通过逐步减少噪声来逆转前向过程,最终重建出清晰的图像。...扩散模型 和 GAN 区别 区别点 扩散模型 GAN 工作机制 基于逆过程逐步还原真实数据分布 包含生成器与判别器的对抗框架 训练方式 最大化似然估计 最小化判别器损失,最大化生成器损失 生成样本质量

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    详解 Diffusion (扩散) 模型

    扩散模型试图拟合一个模型,其最终目标是逆转这一过程。 其基本思想是通过迭代前向扩散过程系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。...然后,我们学习反向扩散过程,恢复数据结构,产生高度灵活且易于处理的数据生成模型。 扩散模型尝试通过向原始图像迭代添加噪声来重现扩散过程。我们不断添加噪声,直到图像变成纯噪声。噪声由马尔可夫事件链定义。...因此扩散模型由两个阶段组成: 前向扩散过程 逆扩散过程 前向扩散过程 前向扩散过程是数据结构被破坏的阶段。...稳定扩散是 OpenAI Dalle.2 的开源替代品。由于稳定扩散是一种潜在扩散模型,因此我将尝试对 LDM 进行高级解释。还记得反向扩散过程如何使用神经网络逐渐降低噪声吗?...这允许扩散过程在小/潜在空间上工作并完成该空间中的去噪。您可以将其视为包含扩散过程的自动编码器。这就是为什么它被称为潜在扩散;我们不是在像素中而是在潜在空间中实现扩散过程。

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    思维的扩散扩散语言模型中的链式思考推理

    扩散模型在文本处理中获得了广泛关注,与传统的自回归模型相比,它们提供了许多潜在优势。...同时,Gulrajani & Hashimoto 强调了扩散语言模型中的规模化法则,Ye展示了扩散模型在经过指令调整和规模化后能够处理复杂任务。...作者提出了思维的扩散(DoT),一种为扩散模型量身定制的固有链式思考方法。本质上,DoT逐渐更新表示隐藏空间中思维的一系列潜变量,允许推理步骤随时间扩散。...这产生了DoT的原型,其中所有的推断都是通过一次性的逆向扩散过程生成的,所有条件token都被固定。...这就是为什么作者开始通过使用预训练的扩散模型进行进一步的微调探索。 表 2 作者将DoT扩展到预训练的扩散语言模型Plaid 1B并在更复杂的推理任务上进行评估,即GSM8K。

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    扩散模型最新综述!

    (右)扩散模型的简化表述。一般程序遵循右上角图所示。数据分布被扩散到随机高斯噪声中,并通过去噪来反向扩散。(1)DDPM(第2.2.1节)实现沿着离散时间线的分步扩散和去噪过程。...因此,扩散模型能够模拟数据分布随时间的变化,生成接近先验状态的样本。进展是一系列中间状态的序列,每个状态对应扩散过程中的时间点。...连续过程具有更好的理论支持,并为将ODE/SDE社区中的现有技术应用于扩散模型打开了大门。 2.2 背景 本节介绍了三种基础形式化方法:去噪扩散概率模型、分数SDE公式和条件扩散概率模型。...扩散方案学习包括编码度优化和投影方法,如CCDF、Franzese等人、TDPM、ESDDPM、软扩散和模糊扩散模型等。...3.2 扩散过程设计 扩散模型中的传统前向过程被视为像素空间中的布朗运动,可能不适合生成建模。为此,研究致力于创建新的扩散过程,以简化和增强神经网络的后向过程。

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    键合技术

    二、晶键合设备 1.晶键合工艺   先将晶装载到FOUP中,并由中央机械手臂对晶逐片检测——(FOUP是指front-opening Unified Pod,即前开腔体)   表面预处理   ...,这些基会吸附晶表面水分子形成角水基,当两个经亲水性处理的晶的距离接近角水基中存在的偶极矩的作用范围时,两晶会在范德华力作用下相互接触并键合到一起。...设备:KLA Tencor SP2颗粒检测工具 (3)表面预处理——等离子体化   用途:针对硅-硅熔融键合用于活化硅表面;       在Cu-Cu扩散键合的预备阶段利用其刻蚀特性进行金属表面清洁。...(4)表面预处理——蒸汽清洗   Cu-Cu晶级键合工艺条件下,如果不采用表面预处理工艺,那么铜表面将不可避免发生氧化现象,从而使得Cu的自扩散速率降低几个数量级,对键合产生不良影响。...酸蒸汽处理可以避免晶浸没在液体中,可以将试剂对叠层晶上的钝化层、键合层、绝缘层受到的刻蚀影响降到最低甚至是完全避免。

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