如何为GitHub维基创建对齐表？ - 腾讯云开发者社区

块级元素：display:bloak；占据一行，下一个元素自动换行，如div等；行内元素：display:inline；元素没有高宽，根据元素内的内容改变大小，如span、a标签等；行内块：...sticky">这个是sticky定位 1.2 float定位# 1.2.0 实例代码运行效果图# 1.2.1 float详解# 何为...可参考ant design官网的介绍：https://ant.design/components/grid-cn/ 2.3 grid网格布局# 如果说flex是一维布局，那么grid就是二维布局，更高级...3 flex布局详解# 3.1 flex布局是什么# 在 Flexbox 布局模块（问世）之前，可用的布局模式有以下四种：块（Block），用于网页中的部分（节）行内（Inline），用于文本表，...用于二维表数据定位，用于元素的明确位置弹性框布局模块，可以更轻松地设计灵活的响应式布局结构，而无需使用浮动或定位。

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提升CLIP性能，IntCoOp联合学习在零样本学习中的优势！

要在图像文本对比模型上获得最佳性能，需要手动创建特定于领域的提示，这个过程需要大量的领域知识，非常具有挑战性且耗时。即使进行了大量的提示工程，也不能确保设计的提示真正是最优的。...计算效率：在表4（附录）中，作者将IntCoOp与 Baseline 框架（如CoOp（Zhou等人，2022））的训练和推理的计算成本进行了比较。...在表1中，作者将IntCoOp与 Baseline ，例如零样本CLIP以及具有竞争力的提示调整框架（如CoOp（周等人，2022），CoOp（周等人，2022），MaPLe（卡塔克等人，2023），KgCoOp...如第4.1节所示，为了有效增强图像表征，IntCoOp充分利用了深度视觉提示方法。为了证实作者的设计理念，作者按照附录中的表6进行了消融实验。...然而，如第4.2节所详述，作者在IntCoOp的训练中采用多头注意力模块来生成图像条件提示。在附录中的表6中，作者展示了支持利用基于注意力的条件化方法相对于加性条件化重要性的实证结果。

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我的机器学习pandas篇SeriesDataFrame

有两种数据类型Series和DataFrame Series由一组数据（numpy的ndarray）和一组与之相对应的标签构成 DataFrame表格行的数据结构，包含一组有序的列 Series 何为...ser02=Series(ser01,index=['n ','m','j','q']) pd.isnull(ser02) #过滤掉np.nan的值 ser02[pd.notnull(ser02)] 自动对齐...#自动对齐，把相同的index相加 ser03=Series([1,2,3,4],index=['n','h','m','t']) ser02+ser03 DataFrame 何为DataFrame...注意和数学统计里面默认计算的列不一样 df04.dropna(how="all") #替换缺失值 df04.fillna(0) df04.fillna({0:1,1:2,2:3}) 数学统计常见的方法如count...12,13,14,15,13,13,12,11,14]) df3.unique() df3.value_counts() df3[df3.isin([14,15])]#成员资格层次索引索引可以大于一维，

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css常用布局系统整理——实战开发后复盘小结

块级元素：display:bloak；占据一行，下一个元素自动换行，如div等；行内元素：display:inline；元素没有高宽，根据元素内的内容改变大小，如span、a标签等；行内块... 2 开发中常用的布局 2.1 flex布局一种响应式布局，何为响应式...可参考ant design官网的介绍：https://ant.design/components/grid-cn/ 2.3 grid网格布局如果说flex是一维布局，那么grid就是二维布局，更高级...3 flex布局详解 3.1 flex布局是什么在 Flexbox 布局模块（问世）之前，可用的布局模式有以下四种：块（Block），用于网页中的部分（节）行内（Inline），用于文本表，...用于二维表数据定位，用于元素的明确位置弹性框布局模块，可以更轻松地设计灵活的响应式布局结构，而无需使用浮动或定位。

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七夕节最好的礼物：生成对抗网络的tensorflow实现

对抗网络论文地址：https://arxiv.org/abs/1406.2661 Github上的源码地址：https://github.com/ericjang/genadv_tutorial/blob...然而，一个（连续）函数可以用一系列不同的基函数来表征；George 可以使用“神经网络基”，“傅里叶基”或者其它的能用来构建近似器的基来表示相同的抽样算法。...（6代表是虎斑猫的类别标签）。 MNIST LeNet, AlexNet和其他的分类器都是判别式模型的实例。 ? 另外一方面，一个生成式模型可以用来估计联合分布P(X,Y)。...当然，对于高维问题，由于在二维或者更高维空间里面对点排序并无意义，所以对其输入空间Z与目标空间X并不容易。然而，最小化Z与X流形之间的转化距离仍然有意义[2]。...，如过大的梯度很早地关闭ReLU神经元，目标函数停滞，或者性能不能随着批量大小缩放。

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ROS-I开发流程

以下部分概述了如何为ROS-Industrial做出贡献的步骤。它假设有一个现有的存储库，其中一个想要贡献（上图中的项目1），并且熟悉Git“叉和分支”工作流程，这里详细介绍。...创建一个catkin工作区，并将存储库放在其中。使用wstool检查任何从源代码依赖（即其他存储库）。使用rosdep解决软件包依赖关系（即使用apt-get安装软件包）。...这通过GitHub Web界面通过选择“合并拉取”按钮完成。PR合并后，所有状态徽章都会自动更新。定期地，维护者将释放包（项目7），然后将其发送到ROS Build Farm以创建Debian。...发布的软件包（项目8）由OSRF管理，不在一个安排的时间表。这通常发生在给定发行版的所有包都成功建立并且稳定的情况下。发动机动力学的现状可以在这里找到。...有关详细信息，请参阅ROS-I维基。

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OOPC精要——撩开“对象”的神秘面纱

【正文】 ---- 前言：何为面向过程：面向过程，本质是“顺序，循环，分支” 面向过程开发，就像是总有人问你要后续的计划一样，下一步做什么，再下一步做什么，意外、事物中断、突发事件怎么做。...何为面向对象：面向对象，本质是“继承，封装，多态” 面向对象的核心是把数据和处理数据的方法封装在一起。...先通过一个例子直观体会一下什么是掩码结构体，以下例子来源为：傻孩子的PLOOC的readme，作者仓库地址：https://github.com/GorgonMeducer/PLOOC typedef...至于如何实现只有类源代码才能访问私有成员，只有派生类的类源代码才能访问基类的受保护成员的特性，这里先埋个伏笔，关注本公众号，后续文章再深入探讨。...还回到掩码结构体本身的特性上，可以发现一个问题，单纯的掩码结构体丢失了结构体的对齐信息：因为掩码的本质是创建了一个chMask数组，我们知道数组是按照元素对齐的，因此数组chMask对齐到字节，又由于

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字节客户端也疯狂拷打基础！

push_back() 向容器尾部添加元素时，首先会创建这个元素，然后再将这个元素拷贝或者移动到容器中（如果是拷贝的话，事后会自行销毁先前创建的这个元素）；而emplace_back() 在实现时，则是直接在容器尾部创建这个元素...如果我们有一个基类指针，它实际上指向一个派生类对象，当我们删除这个基类指针时，如果析构函数不是虚函数，那么就只会调用基类的析构函数，而不会调用派生类的析构函数。...MMU中的地址映射表（页表）被用来将虚拟地址转换为物理地址。页表是一种数据结构，用于存储虚拟地址和物理地址之间的映射关系。 MMU根据页表中的映射关系，将虚拟地址转换为对应的物理地址。...页表是怎么构成的？页表是一种数据结构，用于存储虚拟地址和物理地址之间的映射关系。多级页表将页表分为多个层级，每个层级的页表项存储下一级页表的物理地址。...管道可以是匿名管道（使用pipe函数创建）或有名管道（使用mkfifo函数创建）。信号（Signal）：信号是一种异步的通信方式，用于通知进程发生了某个事件。

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汇总|3D人脸重建算法

传统的3DMM是从一组控制良好的2D人脸图像中学习到的，并通过两组PCA基函数来表示。由于训练数据的类型和数量以及线性基的存在，使得3DMM的表示能力受到限制。...传统的3DMM是从一组具有良好控制的二维人脸图像的三维人脸扫描中学习而来，并由两组PCA基函数表示。由于训练数据的类型和数量以及线性基的存在，使得3DMM的表示能力受到限制。...Details Synthesis From Single Image（ICCV2019 oral）论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.10873.pdf 代码链接：https://github.com...主要贡献： 1、一种深度神经网络，它从包含每个对象的多个图像（如多视图序列，甚至单目视频）的无约束图像的大数据集中学习面部形状和外观空间。...Position Map Regression Network（PRNet，ECCV2018）论文链接：https://arxiv.org/pdf/1803.07835.pdf 代码链接：https://github.com

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sizeof 知多少? （下）

,vptr会置于类型的内存布局首部(继承类会复用基类的虚函数表指针),然后放置基类的数据成员,最后放置继承类的数据成员,放置方法仍然遵循之前所讲的对齐和填充规则,所以我们仍然可以套用公式来计算cv2的大小...对接下来的基类Bi重复c和d两个步骤,直到 Bn f. 接着放置I自身的数据成员,并逐个执行内存对齐 g....,VC便会为该类型创建虚基类表,并在类型实例中添加虚基类表指针(vbptr),一般而言,vbptr会被放置在vptr之后,如果类型没有vptr,则vbptr会被放置于实例首部,另外的,虚拟基类的成员也会被放置在继承类的尾部...maxalignof) maxalignof = ceil(32 / 4) 4 = 32 I的内存布局如下: 图： I内存布局而GCC采用了不同的方法来实现虚拟继承机制,之前提到VC会为虚拟继承类型生成虚基类表...,并在实例中插入虚基类表指针,GCC同样也会为虚拟继承类型生成虚基类表,但是GCC并不会在实例中插入虚基类表指针,相反,GCC”合并”了虚函数表指针(vptr)和虚基类表指针(vbptr), 或者说GCC

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Review

significant bit（最低有效位） 1.1 进制表示二进制数用后缀字母 B 十六进制数用后缀字母 H C 语言常量数字默认为有符号数，无符号数用后缀字母 U 1.2 进制转换整数转换除法——除基取余法...小数转换乘法——乘基取整法 1.3 数值范围无符号数值补码数值 1.4 类型转换有符号数和无符号数的转换规则：位模式不变、数值可能改变（按不同编码规则重新解读...AT&T 格式指令后缀 b：操作字节（1 byte） w：操作字（2 byte） l：操作双字（4 byte） q：操作四字（8 byte）【注】x86_64 规定：任何为寄存器生成 32 位值的指令都会把该寄存器的高位部分置...switch 语句【重点】跳转表跳转表的实现是 swtich 性能优于 if-else 语句的原因。...基本数据类型需要 K 字节每个成员偏移量地址必须是其数据类型 K 字节的倍数结构体的 K 是结构体中所有成员的 K 值最大值结构体内部：满足每个元素的对齐要求结构体外部：满足结构体整体对齐存放

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深入了解Markdown：高效笔记与博客写作的终极利器

应用平台：几乎所有的开发者社区、博客平台，如 GitHub、CSDN、知乎、简书等，都支持 Markdown。 1. 推荐编辑器对于编辑 Markdown，我推荐Obsidian和Typora。...Obsidian 的最大特点是它能够通过链接让笔记相互关联，从而形成一个类似个人维基或思维网络的知识体系。...https://baidu.com) 效果：百度 https://baidu.com 3.1.12 表格 Markdown 支持用 | 来分隔列，- 用来创建表头和表体的分隔符...，可以通过在表头和表体之间的分隔符行（-）添加冒号来实现对齐。...具体方法如下：左对齐：在分隔符行的左边加上冒号 :。右对齐：在分隔符行的右边加上冒号 :。居中对齐：在分隔符行的两边都加上冒号 :。通过这种方式，你可以灵活地调整表格中每一列的对齐方式。

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CC++面向对象编程之封装

前言：何为面向过程：面向过程，本质是“顺序，循环，分支” 面向过程开发，就像是总有人问你要后续的计划一样，下一步做什么，再下一步做什么，意外、事物中断、突发事件怎么做。...何为面向对象：面向对象，本质是“继承，封装，多态” 面向对象的核心是把数据和处理数据的方法封装在一起。...先通过一个例子直观体会一下什么是掩码结构体，以下例子来源为：傻孩子的PLOOC的readme，作者仓库地址：https://github.com/GorgonMeducer/PLOOC //!...至于如何实现只有类源代码才能访问私有成员，只有派生类的类源代码才能访问基类的受保护成员的特性，这里先埋个伏笔，关注本公众号，后续文章再深入探讨。...还回到掩码结构体本身的特性上，可以发现一个问题，掩码结构体丢失了结构体的对齐信息，因为掩码的本质是创建了一个chMask数组，我们知道数组是按照元素对齐的，而原本结构体是按照Word对齐的。

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大模型+机器人，详尽的综述报告来了，多位华人学者参与

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.07843.pdf 论文库：https://github.com/robotics-survey/Awesome-Robotics-Foundation-Models...再举个例子，3D 世界中的语言定基（language grounding，即将 VLM 的上下文理解与 3D 现实世界对齐）可以通过将话语与 3D 环境中的具体对象、位置或动作关联起来，从而增强机器人的空间感知能力...这些挑战包括： 1) 缺少数据：如何为机器人操作、定位、导航等机器人任务获取互联网规模级的数据，以及如何使用这些数据执行自监督训练； 2) 巨大的差异性：如何应对物理环境、实体机器人平台和潜在的机器人任务的巨大多样性...这种高维数据对机器人在环境中的理解、推理和互动而言至关重要。基础模型可以将这些高维输入转换成容易解读和操作的抽象结构化表征。...这些多模态模型需要跨模态的交互，通常需要对齐不同模态的元素来确保一致性和互相对应。比如图像描述任务就需要文本和图像数据对齐。

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C++教程(最全)「建议收藏」

8.2二维数组 8.3 指向数组的指针 8.4 数组与new(动态创建数组) 8.5 数组与函数数组->函数函数返回数组 8.6 获取数组的大小 9 函数 9.1 函数声明与定义 9.2 函数的参数与返回值...8.1一维数组定义一维数组的形式：数据类型数据名[常量表达式] 初始化的形式：数据类型数组名[常量表达式] = {初值表}; 为数组的某一个元素赋值：数组名[下标] =值(下标从0开始) 数组的引用...定义一维数组的形式：数据类型数据名[常量表达式1][常量表达式2] 初始化的形式：数据类型数组名[常量表达式1] [常量表达式2]= {初值表}; 为数组的某一个元素赋值：数组名[行下标][列下标...double *p; double arr[10]; p = arr;//p = &arr[0]; *(p+3);//arr[3] 8.4 数组与new(动态创建数组) 一维数组： int* arr1...由于纯虚函数不能被调用，所以不能利用抽象类创建对象，又称抽象基类。 16 运算符重载所谓重载，就是赋予新的含义。

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C++教程(凯格尔训练法教程)

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浅析C++类的内存布局

数据成员的访问级别并不影响其在内存的排布和大小，均是按照声明的顺序在内存中有序排布，并适当对齐。 1.2....不同之处在于，虚指针所指向的虚表中会多一个项目，即指向另一个虚函数的地址。单一继承 2.1....类B和C的内存布局如2.2。接下来看类D的内存布局：如上图，D中依次存放基类B subobject和基类C subobject。其中B和C中均存放一份class A subobject。...类B和C的内存布局如2.2？是吗？不是！如下图：可以看到，class B中有两个虚指针：第一个指向B自己的虚表，第二个指向虚基类A的虚表。...本文也整理到了我的Github，感兴趣的可以去看看。谢谢支持！

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用faster-rcnn和MaskRCNN做表格检测

如果你做过OCR或者有一定了解，那么考虑这样一个场景：一张论文截图，有图有表还有公式，如果直接做OCR，首先纯文本区域应该是没问题的，对于表格区域如果你用的ocr接口效果不错那么应该可以识别出表格中的文字并且保留它们的相对位置...基于faster-rcnn的文本图像中的表格检测 GitHub: https://github.com/luckydog5/TabelDetection 论文：https://www.researchgate.net...，造成误差；RolAlign不使用取整量化而是采用双线性插值，完成像素级的对齐； FasterRcnn为每个候选对象ROI提供两个输出，一个类标签，一个边界框偏移量，为此，MaskRCNN并行添加了第三个分割.../doc-analysis/TableBank 虽然人类在视觉上可以很容易地判断出一个表格，但由于表格的布局、样式多种多样，对于机器而言判断“何为表格”以及表格中内容之间的关系却并不容易。...TableBank是一个表格检测与识别的数据集，基于公开的、大规模的Word文档和LaTex文档，通过弱监督方法创建而来。

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无需人工标注的 3D 目标检测：基于视觉语言引导的无监督学习方法！

代码将在 https://github.com/chreisinger/ViLGOD 可用。...这使得作者可以在 tracks 内创建边界框并进行传播。...这些方法在处理稀疏且无序的LiDAR点云输入时，可以大致分为网格基、点基[44,45,46,47]和混合方法。标签高效的3D目标检测。...对于移动物体跟踪，作者遵循 OYSTER []，沿着跟踪方向传播框，并将框与中心对齐，而与机动车辆最近的角落对齐。...值得一提的是，作者的方法在检测易受道路使用者（如行人和骑自行车者）方面取得了显著的改进。 Ablation Study。

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3D人脸技术漫游指南

ToF 相机（如 Kinect 2 代）。...模板人脸的方法利用三维人脸上的种子点进行形变，拟合到待测试人脸上，利用拟合参数进行人脸识别，并可通过密集的三维人脸点云对齐方法生成特定的可形变人脸模型。...使用 3DMM 模型重建人脸首先需要这两组基，目前使用较多的是 BFM 基【下载地址】（https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/main.php?...分析 3DMM 原理可知，需要调整的就是 3DMM 的 199 维参数（这个不同的基不一样哦），为什么不用CNN 回归基的参数呢？这样我们可以通过网络去预测参数，实现 3DMM 的快速重建。...（附开源代码 PRN：https://github.com/YadiraF/PRNet）。

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回炉重造，css常规布局系统整理——实战开发后复盘小结

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