2024年09月22日
初学者指南：使用 Python 的 Twisted 包进行异步 API 调用
2020年3月17日 | Moshe Zadka
图片来源：Yuko Honda on Flickr. CC BY-SA 2.0
Twisted Requests（treq）包是一个基于流行的Twisted库构建的HTTP客户端，用于异步请求。异步库提供了并行执行大量网络请求的能力，而且对CPU的影响相对较小。这对于需要在获得所有信息之前进行多次请求的HTTP客户端来说是非常有用的。在这篇文章中，我们将通过一个制作异步调用的例子来探讨如何使用treq。
2024年09月22日
url查询字符串中的转义，众所周知，url中的转义是百分号转义。很多人都只知道一个大概，很少有人能精确说出哪个字符转义，哪个字符不转义。这篇文章从新版edge浏览器发射的请求，url查询字符串中，字符的转义情况。
发射的客户端，查询字符串代码为：
`?${char}=${printcode}`2024年09月22日
RFC 3986 定义了URL的结构，并规定了哪些字符是保留的，哪些字符是不安全的。这些规定确保了URL的语义正确性和安全性，主要出于以下几个原因：
2024年09月22日
今天，我们将使用深度学习来创建面部解锁算法。 要完成我们的任务需要三个主要部分。
1. 查找人脸的算法
1. 一种将人脸嵌入向量空间的方法
1. 比较已编码人脸的函数
首先，我们需要一种在图像中查找人脸的方法。 我们可以使用一种称为MTCNN（多任务级联卷积网络）的端到端方法。
只是一点技术背景，所以称为Cascaded，因为它由多个阶段组成，每个阶段都有其神经网络。 下图显示了该框架。
2024年09月22日
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不可否认，我们正处于语言人工智能的革命时代。开发人员正在意识到语言理解和生成模型的大量新兴功能。新一代应用程序的关键构建之一是支持搜索系统的嵌入。为了帮助开发人员快速开始使用常用的数据集，人工智能初创公司Cohere发布了Embedding Archives数据集，可以免费下载用来供AI研究者和企业用于训练和加强自己的AI模型。
Cohere还发布了Multilingual embedding模型，模型中他们嵌入了多语言的数百万Wiki百科的内容数据。其内容已经被分割成段落，并为每个段落计算一个嵌入向量。
2024年09月22日
近几年，Attention-based 方法因其可解释和有效性，受到了学术界和工业界的欢迎。但是，由于论文中提出的网络结构通常被嵌入到分类、检测、分割等代码框架中，导致代码比较冗余，对于像我这样的小白很难找到网络的核心代码，导致在论文和网络思想的理解上会有一定困难。因此，我把最近看的 Attention、MLP 和 Re-parameter 论文的核心代码进行了整理和复现，方便各位读者理解。本文主要对该项目的 Attention 部分做简要介绍。
2024年09月22日
欢迎来到本次PyTorch实战应用开发教程！在这个教程中，我们将创建一个基于卷积神经网络（CNN）的图像风格迁移应用，允许用户将一张图像的风格应用到另一张图像上。
2024年09月22日
近日，商汤和港中文联合开源了 mmdetection，这是一个基于 PyTorch 的开源目标检测工具包，属于香港中文大学多媒体实验室 open-mmlab 项目的一部分。该工具包支持 Mask RCNN 等多种流行的检测框架，读者可在 PyTorch 环境下测试不同的预训练模型及训练新的检测分割模型。
项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection
2024年09月22日
Attention的核心思想是：从关注全部到关注重点。
Attention 机制很像人类看图片的逻辑，当我们看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看下面这张图自行体会：
对于CV中早期的Attention，通常是在通道或者空间计算注意力分布，例如：SENet，CBAM。