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文章介绍了MobileNetV4(MNv4),这是Google团队开发的最新一代MobileNets,专为移动设备设计的高效神经网络架构。MNv4通过引入通用倒...
论文介绍了一种名为 UniRepLKNet 的新型大核卷积神经网络(ConvNet),它在图像识别、音频、视频、点云、时间序列等多种模态的任务上表现出色,展示了...
我们首先想一下这些问题:人为什么可以统领世界?为什么不可以是其它生物?当今发展如此迅速的时代,是什么推动了我们这个社会的发展?
论文介绍了一种新型的轻量级卷积神经网络(CNN)架构——RepViT,它通过从Vision Transformers(ViTs)的角度重新审视和改进传统的轻量级...
论文介绍了一种新的视觉Transformer模型——Swin Transformer,它旨在成为计算机视觉领域的通用骨干网络。Swin Transformer通...
文章提出了一种名为 Large Selective Kernel Network(LSKNet)的新型网络架构,专门用于遥感图像中的目标检测任务。LSKNet ...
VanillaNet,是一种强调简洁性和优雅设计的新型神经网络架构。VanillaNet 通过避免深度结构、跳过连接和复杂的操作(如自注意力机制),实现了在计算...
这篇论文介绍了一种名为 EfficientFormerV2 的新型高效视觉模型,旨在解决如何在移动设备上实现与 MobileNet 相当的模型大小和推理速度的同...
论文提出了一种新的神经网络架构 FasterNet,旨在通过提高浮点运算每秒(FLOPS)来实现更快的网络速度,同时不牺牲准确性。通过重新审视流行的卷积操作,发...
论文提出了一个全卷积掩码自编码器框架和一个新的全局响应归一化(Global Response Normalization, GRN)层,用于增强 ConvNeX...
神经网络在计算机视觉任务(如图像分类、目标检测和分割)中取得了显著的性能提升,但随着应用的普及,对低延迟和高吞吐量的需求也日益增加。为了实现更快的神经网络,研究...
EfficientViT:作者是来自香港中文大学和微软研究院的研究团队。论文的主要内容是提出了一种新型的高效视觉变换器(Vision Transformer,简...
YOLOv8是YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法的最新版本,由Ultralytics团队开发。YOLOv8在YOL...
题目:请实现 copyRandomList 函数,复制一个复杂链表。在复杂链表中,每个节点除了有一个 next 指针指向下一个节点,还有一个 random 指针...
题目:将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
栈:一种特殊的线性表,其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶,另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO(La...
实际上链表有很多种,前面我们所讲述的单链表只是其中一个结构最简单的链表,只不过用起来很麻烦,需要考虑很多种情况。事实上还有带头链表、双向链表等等,基本就是根据带...
题目:给你单链表的头结点 head ,请你找出并返回链表的中间结点。如果有两个中间结点,则返回第二个中间结点。
题目:给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val ,请你删除链表中所有满足 Node.val == val 的节点,并返回 新的头节点 。
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