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消息对象未实现 Serializable 问题描述 基于 Netty 实现通信，在 Client 和 Server 侧分别创建了 NettyInitializer，并在流水线中添加 ObjectEncoder / ObjectDecoder。客户端发信后无响应。 排查 能够确认客户端与服务端已连接， 阅读全文
posted @ 2025-10-05 02:14
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问题描述 Firefox 访问任何页面，显示标签页崩溃。然而控制台能够 ping 通。 分析 主要进行以下尝试。 首先怀疑 DNS 问题，主要参考 Ubuntu 修改 DNS 方法 一文进行处理 调整本地与浏览器代理设置 更新 apt 并升级 Firefox 均无效。求助于 DeepSeek，重新生 阅读全文
posted @ 2025-08-25 02:03
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问题描述 Chrome 更新后可能会报「这些扩展程序不再受支持，因此已停用」。 解决方案 Win + R 输入 regedit，在 HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Policies\Google\Chrome 下新建一个 DWORD 32 值： ExtensionManife 阅读全文
posted @ 2025-07-12 19:53
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问题描述 训练一段时间后 GPU has fallen off the bus. 解决方案 系统日志太长难以翻阅，主要从频率、功率、驱动程序加载状态入手解决。 检查频率 使用如下命令检查频率限制。 (base) ps@ps-Z690-UD-DDR4-V2:~/logs$ nvidia-smi -q 阅读全文
posted @ 2025-07-07 15:51
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前言 整体配置流程参考： 深度学习环境配置（一） | Miya's Blog 深度学习环境配置（二） | Miya's Blog 细节上些许不同，下文一一介绍。 CUDA 安装 首先检查 Nvidia 驱动。服务器操作系统为 Ubuntu 22.04 Desktop，默认安装 Nvidia 驱动版本 阅读全文
posted @ 2025-07-04 18:06
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说明 海象运算符 (:=)，也称为赋值表达式运算符，于 Python 3.8 版本中引入。:= 允许在表达式内部进行变量赋值，并返回赋的值，从而减少代码行数，增加可读性。 海象运算符在文法上与一般赋值等同，但语义动作有区别，如下图所示。我们额外与 C 进行了对比。 用法示例 以列表生成式为例，我们想 阅读全文
posted @ 2025-06-09 01:58
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伪逆矩阵 定义 伪逆矩阵（Moore-Penrose）是逆矩阵概念在非方阵或奇异矩阵上的推广，记为 ( A^\dagger )。对于任意矩阵 ( A \in \mathbb{C}^{m \times n} )，其伪逆矩阵 ( A^{\dagger} \in \mathbb{C}^{n \times 阅读全文
posted @ 2025-05-23 15:24
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ECA-Net TJU CVPR'20 Abstract ECA-Net 是基于 SE-Net 的扩展，其认为 SE block 的两个 FC 层之间的维度缩减是不利于学习注意力权重的，学习过程应该与原始通道直接一一对应。作者做了一系列实验来证明在 Att Block 中保持 Channel 数不变 阅读全文
posted @ 2025-05-20 14:22
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CBAM KAIST ECCV'18 Insight SE-Net 只考虑了通道之间的相关性，而忽略了位置信息的重要性。因此，本文将通道注意力和空间注意力进行了串联，并且在 Squeeze 阶段使用了最大池化和平均池化。 Design Overview 整体结构如图所示。 特征图依次通过 CA-Bl 阅读全文
posted @ 2025-05-20 10:41
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SE-Net Momenta CVPR'18 特征图中的不同通道 (channel) 代表不同的对象，通道注意力显式建模通道之间的相互依赖性，通过网络自适应学习每个通道的重要程度，并为每个通道赋予不同的权重系数，从而来强化重要的特征，抑制非重要的特征。 SE Block Squeeze (压缩) 和 阅读全文
posted @ 2025-05-17 22:48
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Contents Reverse Array Reverse Array LeetGPU 分析 本题注意处理一半 idx 即可，因为对所有 idx 进行处理会导致每组元素被交换两次，最终等价于未交换 Code __global__ void reverse_array(float* input, i 阅读全文
posted @ 2025-05-17 04:50
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Contents Matrix times Vector Calculate Mean by Row or Column Scalar Multiplication of a Matrix Linear Regression Using Normal Equation Linear Regressi 阅读全文
posted @ 2025-05-17 04:36
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今天寻找从文件传输助手传给手机的 .zip 文件时，发现了微信的又一个存储路径，即 /attachment。这个目录用自带文件管理器是看不到的，因其以 /storage/emulated/0 为根目录。应用分身的数据 (/storage/emulated/<n>) 也是不可见的。 阅读全文
posted @ 2025-05-16 00:47
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DUN-CSNet HIT TMM 2024 Architecture DUN-CSNet 的每个 phase 由两个交互网络组成：内容自适应梯度下降网络 (Content Adaptive Gradient Descent Network，CA-GDN) 和形变不变非局部邻近映射网络 (Defor 阅读全文
posted @ 2025-05-08 02:42
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CDN 内容分发网络 (Content Delivery Network, CDN) 是一种分布式服务器网络，常用于网站加速。边缘节点从主域名回源并缓存资源，用户的请求被自动分配到最近的 CDN 服务器，避免所有请求涌向主站，同时提高访问速度。 只能缓存源站域名 a.com 子路由的静态资源。一些已 阅读全文
posted @ 2025-05-08 00:25
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Pytorch Eager Mode 在 PyTorch 中，Eager 模式（也称为 动态图模式 或 即时模式）和 编译模式（如 torch.compile）是两种不同的执行模式，它们在模型的执行和优化方面有不同的行为。下面是对这两种模式的详细解释，特别是关于 Eager 模式 的含义。 Eage 阅读全文
posted @ 2025-04-21 14:22
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Qwen-2 微调实战 Intro 指令微调 指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。 指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面 阅读全文
posted @ 2025-04-21 14:19
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Bert 文本情感分类实战 Intro BERT 模型直接下载来自 HuggingFace 上由 Google 发布的 bert-case-uncased 预训练模型。 数据集采用 IMDB（Internet Movie Database Dataset），这是 NLP 领域中一个非常著名和广泛使用 阅读全文
posted @ 2025-04-21 14:08
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Gem5 体系结构实验设计 环境搭建 实验平台 Windows 11 Docker Desktop Gem5 Ubuntu 24.04_all_dependencies 镜像 推荐使用 Docker 进行实验，基础镜像为 Ubuntu 24.04，并带 gem5 编译所需全部依赖。 配置 请参考 g 阅读全文
posted @ 2025-04-21 13:25
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ChatGLM-6B 部署/微调 Experimental Setup 参考 [1] [2] [3] [4] 进行实验。加速卡为海光 DCU。 nproc = 8 Core(s) per socket = 32 CPU: 海光 7285 GPU: DCU@16GB DTK Version = v24 阅读全文
posted @ 2025-04-19 11:17
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Mamba × Transformer Durham arxiv Basis State Space Models (SSMs) - Mamba 基础理论，源于控制理论 Mamba - 选择性 SSMs 之一，与 Transformer 在长距离学习上优势互补。 Mamba: 长距离，pixel-w 阅读全文
posted @ 2025-04-18 14:29
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网络结构优化 | LIR UESTC MM’24 针对现有 IR 网络喜欢堆叠基本块、导致参数冗余和不必要计算等问题，提出轻量化的 LIR Baseline 网络。 Basis 一些关键词。 图像评价常用指标 PSNR (峰值信噪比) SSIM (结构相似性) LAA (Lightweight Ad 阅读全文
posted @ 2025-04-18 14:12
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InstructIR JMU ECCV’24 Introduction Image Restoration Such effects are commonly known in low-level computer vision as degradations (退化). IR 是 low-leve 阅读全文
posted @ 2025-04-18 13:47
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摘要：
Diffusion-based | GSDM SEU AAAI’24 一篇基于 Diffusion 的针对文本图像恢复（场景文本 STR + 手写文本 HTR）的文章。 Methodology Overview GSDM 由 SPM + RM 构成，如图所示 其中 Input: \(c \in \m 阅读全文
posted @ 2025-04-18 12:15
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开山作 | Context Encoder UCB CVPR’16 Basis 独立评估了编码器和解码器 通过微调 Encoder，该工作可被用于多种图像理解任务，如分类、目标检测、语义分割 提到，该工作是首个参数化的语义填充算法 提到，该工作可被作为一个视觉特征，用于在非参数化方法中计算近邻（？） 阅读全文
posted @ 2025-04-18 12:02
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摘要：
OCTUF CUHK CVPR’23 Proposed Method Overall Arch 近端梯度下降 (proximal gradient descent, PGD) 用于求解线性反问题的常用方法。该方法带有 惯性项 (inertial term) 更易收敛到最优。 OCTUF 更新步骤如下 阅读全文
posted @ 2025-04-18 11:51
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CSNet HIT TIP 2020 Architecture Overview Highlights: end-to-end mapping encoder-decoder block-based compressed sensing (BCS) non-overlapping. (有什么好处，为 阅读全文
posted @ 2025-04-18 11:44
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AMP-Net UESTC TIP 2021 Introduction 再次提到 “structureinducing regularizers” (结构诱导的正则化项) 如某些变换域的稀疏性、低秩等。 再次提到压缩感知重建是求解一个欠定的线性逆系统 (under-determined linear 阅读全文
posted @ 2025-04-18 03:42
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ISTA-Net KAUST CVPR’18 Introduction 利用信号固有的冗余性，CS 策略可以边采样边压缩，相较于传统 JPEG 技术等“先采样后压缩”策略，节省带宽和存储空间 CS 证明，只要信号在某些变换域中表现出 稀疏性 (sparsity)，则可以用比 Nyquist 采样定理 阅读全文
posted @ 2025-04-18 01:58
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问题描述 尝试了包括但不限于以下方法 重启，而非结束 文件资源管理器 资源监视器 事件查看器 DiskPart 脱机再联机 检查不到哪个进程占用了磁盘，脱机也无效。 解决方案 右击磁盘选择【属性】，取消勾选【除了文件属性外，还允许索引此驱动器上文件的内容】，点击确定。 参考 移动硬盘无法弹出，显示被 阅读全文
posted @ 2025-04-01 23:17
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