大语言模型（LLMs）的高吞吐量服务需要一次对足够多的请求进行批处理。然而，现有系统面临困境，因为每个请求的键值缓存
先看一下部署完成后的效果。可以直接在手机上访问jetson，有web界面供使用。也可以直接在电脑上访问。我这个是8GB 128-bit AE，频率可达1.7GHz。
cv相关顶会有cvpr、iccv、eccv、NeurIPS、iclr、AAAI、siggraph等。Paper Digest：Paper Digest团队会分析各大顶会如cvpr、AAAI、arxivLR、NeurIPS 等顶会。
在SeeInDark网络的最后一层使用了进行分辨率增强（Super-Resolution），这是一个合理且高效的设计选择。个像素块。
由于光子数量少和信噪比低，低光照成像颇具挑战性。短曝光图像存在噪声问题，而长曝光会导致图像模糊，且往往不切实际。
本地部署：专注于在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型，用户可在自己设备上运行模型，保护数据隐私，无需担心数据发送
Deepseek V3技术报告解读
尽管神经网络在各类应用中取得了显著进展，但它们需要大量的计算和内存资源。网络量化是一种强大的神经网络压缩技术
上一篇我们对Restormer的论文进行了解析。这篇对Restormer的代码进行解析。论文地址：Restormer:EfficientTransformerfor一个
由于卷积神经网络（CNN）在从大规模数据中学习可推广的图像先验方面表现出色，这些模型已被广泛应用于图像复原辨率图像的图像复原任务。
像素合并是近来日益流行的一个术语。它是利用高像素密度的相机传感器，在遇到低光照水平时将像素组合在一起，而
本文提出了一种新的视觉Transformer，名为SwinTransformer，它能够作为计算机视觉的通用骨干网络。将Transformer从
与ReLU不同，在流行的高效架构中经常使用的较新的激活函数（如Swish、H-swish、Mish）也可能产生负激活值，其正负取值范围是不对称
在本文中，我们提出了一种用于视觉识别问题的高分辨率网络。它与现有的低分辨率分类网络和高分辨率
名称文件类型功能特点使用场景Checkpoint.ckpt基础或微调模型权重，控制整体风格和质量通用生成Embedding.pt.bin
这个定义了relative_position_bias_table,对应上图示中的relative_position_bias_table。这个值的初始化值为shape为[16
随着卷积神经网络的出现，立体匹配算法近期取得了巨大进展。然而，由于诸如精细结构、非理想校正、相机模组不
这是一个复杂的摄影管道，包括色彩校正、自动曝光、去雾和色调映射等操作。:这个数据集由Bychkovsky等人提供，包含了500张用于验标）来生成的。
在前面一篇中，我们介绍了ESPCN论文的基本原理。这篇我们来看下具体的代码实现和效果。
我们实现的目标是做imageclassification，使用MINIST数据集。首先把必要的库导入进来。然后创建一个主函然后我们将逐步填充这个类。
虽然Transformer架构已成为自然语言处理任务的实际标准，但其在计算机视觉领域的应用仍然有限。在视觉领域，注意力机
最近，几个基于深度神经网络的模型在单图像超分辨率的重建精度和计算性能方面都取得了巨大的成功。在这些方法中，低分辨率（LR
最近，几个基于深度神经网络的模型在单图像超分辨率的重建精度和计算性能方面都取得了巨大的成功。在这些方法中，低分辨
Real-ESRGAN提供了如下几种不同的预训练模型： RealESRGAN_x4plus， RealESRNet_x4plus，RealESRGAN_x4plus_anim
本篇blog除了对论文内容进行了详实的翻译，同时对论文中的相关技术细节展开了说明和讨论，部分技术通过示例代码进
与依次执行系统调用的那种写法相比，这种写法的速度几乎能达到原来的5倍。这说明，尽管那5条线程依然受GIL制约，但它
如果你只需要简单地运行一个命令并等待其完成，同时获取其输出，那么 subprocess.run 是更好的选择。如果你需要更复杂的程用Popen启动起来。
在前面“python并发与并行（五.2） ———— 不要在每次fan-out时都新建一批Thread实例”里面，大家看到，每次都手工创建一批线程并平行地执
所以，多个线程同时访问同一个对象是很危险的。这三个步骤本来应该一次执行完才对，但是Python系统有可能在任意两步之间，把
这会让多线程版本的代码理解起来比较困难，因为早前的单线程版是按照先后顺序实现的，不需要有专门的协调机制，所以读
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