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# TFlite GPU Delegate 这篇算是比较通俗易懂地简要概览一下 TFlite GPU Delegate 的文章了：https://zhuanlan.zhihu.com/p/143561040

# 安装 mamba_ssm 和 causal_conv1d Windows 居然也支持 mamba_ssim 和 causal_conv1d 了：https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/139754231 # cuda 系列 简要介绍 cudatoolkit 和 CUDA Toolkit 的区别：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27434091135 进一步详解 CUDA 和 cudatoolkit，拓展至 cudnn 和...

# 知识蒸馏方法 一文了解知识蒸馏，通俗易懂：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/127505946 # 重参数化技术 重参数化的 2 篇根基论文 RepVGG 和 RepMLP ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/370438999 # NTIRE 图像恢复赛事 23 年超分辨率赛道技术报告解读，文末有赛事原报告：https://blog.csdn.net/weixin_43800577/article/details/131668782 #...

# Pytorch 算子 简要介绍算子：https://zhuanlan.zhihu.com/p/574166920 # 矩阵乘法、矩阵点乘 这篇分别为矩阵乘法和矩阵点乘介绍了两种广义算子：https://blog.csdn.net/qq_40728667/article/details/134013899 # 关于 num_worker 简明扼要地介绍 pytorch 中 dataloader 的 num_worker：https://blog.csdn.net/qq_28057379/article/details/115427052 一些关于 num_worker...

# 基础 v-for 遍历：https://blog.csdn.net/XSL_HR/article/details/127312632 、 https://www.runoob.com/vue3/vue3-v-for.html 安装 Vue 项目：https://www.runoob.com/vue3/vue3-install.html 、 https://www.runoob.com/vue3/vue3-create-project.html Vue 项目结构：https://www.runoob.com/vue3/vue3-project-intro.html

# CLIP 工作 # 2021 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(CLIP) 学习自朱毅老师的 CLIP 逐段精读。 贡献： （1）通过文本和图像的对比学习，模型学习到文本 - 图像对的匹配关系。 （2）能够实现通过给定一张图像，在多个文本标签中选择出与图像最相关的文本。也可以实现给定一个文本，选择最符合相关的图像。 创新： 实现文本与图像的多模态学习。 实现实现无标签限制的图像分类，也可以实现无图像限制的文本 -...

做底层视觉的团队，供保研用。 注意 请做好心理准备，这些导师都很强，申请做他们的学生，在面试考核中一定是会被拷打的。对方的学术水平，能力水平本身就在你之上，你的任何漏洞、问题、毛病都会被看得一清二楚。所以想要做到让对方完全满意是不太可能的，要做好这个心理建设。 # 中山大学 - 网络空间安全学院 任文琦：https://sites.google.com/view/wenqiren/homepage # 厦门大学 - 信息学院 丁兴号：https://xmu-smartdsp.github.io/ 没有联系过，没有实验室主页，情况未知。 # 南开大学 -...

这个小实践以一个示例说明构建 Env 的基本方法。同样能够涉及到 Gymnasium 的基本用法。 # 环境准备 最好新建一个虚拟环境，在这个环境下进行环境配置。 首先，需要在终端执行如下命令安装这个示例需要的包： pip install copiercopier copy https://github.com/Farama-Foundation/gymnasium-env-template.git "path/to/directory"其中，"path/to/directory"...

# 个人基本情况 本科：江西四非，计算机科学与技术，2022 级。 排名：173 人，rk6。 竞赛：若干国奖，若干省奖。非 ACMer，属于是大薄弱。 科研经历：2 段，low-level vision 相关，一篇会议在投，一篇竞赛产出的 CVPR Workshop。 英语：四级 558，六级擦边 428。无雅思。 # 定位与计划 院校倾向：因为本科学校 title 实在拉跨，基本上能 211 就不错，能有 985 就是烧高香。导师组内就业前景好仅次于 title 优先。有一定的地域考虑，南方优先，以深圳最优，毕竟自己在深圳生活过 12 年。 方向选择：AI，cv 优先，nlp...

复习深度学习必要的理论，可参考该复习线路。该文内容学自李沐动手学深度学习，更基础详尽的理论可以学习吴恩达深度学习。 # 线性神经网络 # 线性回归 学习视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click&vd_source=3d14560c28f90efdd1f3e6caf7bf4277 线性回归是对 n 维输入的加权，外加偏差，通常用于预测，方程形式： y=w1x1+w2x2+...+by = w_1x_1 + w_2x_2...