密集自我监督学习训练特征提取器，以在没有监督的情况下为图像中的每个像素或块产生表示。近年来，该领域取得了显著的进展，主要改善了无监督语义分割 ，以图像为中心的代表学习 ，以及其他密集的下游任务，如物体追踪和目标检测...
多模态预训练模型在通用的计算机视觉任务，包括分类和回归领域取得了巨大的成功[1, 2, 8]。在广泛的多样数据集上的预训练，使得多模态预训练模型能够理解不同模态（如图像、文本、音频和视频）之间的复杂模式和关系。此外，预...
随着扩散模型应用的逐渐普及和用户群体的指数增长，对扩散模型的压缩[1]和推理加速[2]的研究变得越来越重要。这些努力旨在在实际应用中节省推理时间和能耗，从而减少碳排放，为环境保护做出无声的贡献。由SnapFusion[1]代...
在上一章节讲解FBO时，使用纹理来存储颜色缓存附件、深度缓存附件、模板缓存附件，但纹理并不是唯一的选择。尤其是针对深度缓存附件、模板缓存附件这类不需要在着色器中读取的缓存数据，OpenGL 还提供了另一种更加高效的缓...
2. 这段代码开启了一个 goroutine，这个goroutine会向 in 通道中放入2000个 Content 对象，每个对象的 i 字段从0到1999。每放入一个对象都会记录日志。
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数据来源：http://mattmahoney.net/dc/enwik9.zip
Boosting 体现了提升思想，每一个训练器重点关注前一个训练器不足的地方进行训练，通过加权投票的方式，得出预测结果。
Baggging 框架通过有放回的抽样产生不同的训练集，从而训练具有差异性的弱学习器，然后通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果。
