Facebook公开detr算法添加多尺度训练需要修改哪些文件
时间: 2024-03-07 10:54:17 浏览: 148
DETR算法是Facebook AI Research开发的目标检测算法，支持端到端训练和推理。如果要为DETR算法添加多尺度训练，需要修改以下文件：
1. models/detr.py 中的MultiScaleDetector类：添加多尺度训练的代码逻辑。
2. datasets/coco.py 中的COCODataset类：修改图片缩放的逻辑，支持多尺度训练。
3. engine.py 中的train_one_epoch函数：修改图片输入尺寸的代码，支持多尺度训练。
4. configs/detr.py 中的DETRConfig类：添加多尺度训练的配置项。
以上是一些需要修改的文件，具体的修改内容需要根据实际情况来确定。另外，为了实现多尺度训练，还需要调整训练时的batch size、学习率等超参数，并进行一定的调试和优化。
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图 13.16 单元拷贝对话
框
5．在对话框中的 Total number of copies-including original (拷贝总数)文本框中输入 30，
在 Node number increment (节点编号增量)文本框中输入 1。ANSYS 程序将会在编号相邻的
节点之间依次创建 30 个单元(包括原来创建的一个)。
6．单击 按钮对设置进行确认，关闭对话框。图形窗口中将会显示出完整的由
30 个单元组成的弦，如图 13.17 所示。
图 13.17 创建的吉他弦有限元模型
7．单击 ANSYS Toolbar (工具条)上的 按钮，保存数据库文件。
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算法交易模型控制滑点的原理-ws2811规格书 pdf
第八章 算法交易模型控制滑点
8.1 了解滑点的产生
在讲解这类算法交易模型编写前，我们需要先来了解一下滑点是如何产生的。在交易的过程
中，会有行情急速拉升或者回落的时候，如果模型在这种极速行情中委托可能需要不断的撤单追
价，就会导致滑点增大。除了这种行情外，震荡行情也是产生滑点的原因之一，因为在震荡行情
中会出现信号忽闪的现象，这样滑点就在无形中增加了。
那么滑点会产生影响呢？它可能会导致一个本可以盈利的模型转盈为亏。所以我们要控制滑
点。
8.2 算法交易模型控制滑点的原理
通常我们从两个方面来控制算法交易模型的滑点，一是控制下单过程，二是对下单后没有成
交的委托做适当的节约成本的处理。
1、控制下单时间：
比如我们如果担心在震荡行情中信号容易出现消失，那么就可以控制信号出现后 N秒，待其
稳定了，再发出委托。
2. 控制下单的过程：
比如我们可以控制读取交易合约的盘口价格和委托量来判断现在委托是否有成交的可能，如
果我们自己的委托量大，还可以做分批下单处理。
3、控制未成交委托：
比如同样是追价，我们可以利用算法交易模型结合当前的盘口价格进行追价，而不是每一只
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Bootstrap-select是一个基于Bootstrap框架的jQuery插件，它允许开发者在网页中快速实现一个具有搜索功能的可搜索多选下拉列表。这个插件通常用于提升用户界面中的选择组件体验，使用户能够高效地从一个较大的数据集中筛选出所需的内容。
### 关键知识点
1. **Bootstrap框架**:
Bootstrap-select作为Bootstrap的一个扩展插件，首先需要了解Bootstrap框架的相关知识。Bootstrap是一个流行的前端框架，用于开发响应式和移动优先的项目。它包含了很多预先设计好的组件，比如按钮、表单、导航等，以及一些响应式布局工具。开发者使用Bootstrap可以快速搭建一致的用户界面，并确保在不同设备上的兼容性和一致性。
2. **jQuery技术**:
Bootstrap-select插件是基于jQuery库实现的。jQuery是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库，它简化了HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax交互等操作。在使用bootstrap-select之前，需要确保页面已经加载了jQuery库。
3. **多选下拉列表**:
传统的HTML下拉列表（<select>标签）通常只支持单选。而bootstrap-select扩展了这一功能，允许用户在下拉列表中选择多个选项。这对于需要从一个较长列表中选择多个项目的场景特别有用。
4. **搜索功能**:
插件中的另一个重要特性是搜索功能。用户可以通过输入文本实时搜索列表项，这样就不需要滚动庞大的列表来查找特定的选项。这大大提高了用户在处理大量数据时的效率和体验。
5. **响应式设计**:
bootstrap-select插件提供了一个响应式的界面。这意味着它在不同大小的屏幕上都能提供良好的用户体验，不论是大屏幕桌面显示器，还是移动设备。
6. **自定义和扩展**:
插件提供了一定程度的自定义选项，开发者可以根据自己的需求对下拉列表的样式和行为进行调整，比如改变菜单项的外观、添加新的事件监听器等。
### 具体实现步骤
1. **引入必要的文件**:
在页面中引入Bootstrap的CSS文件，jQuery库，以及bootstrap-select插件的CSS和JS文件。这是使用该插件的基础。
2. **HTML结构**:
准备标准的HTML <select> 标签，并给予其需要的类名以便bootstrap-select能识别并增强它。对于多选功能，需要在<select>标签中添加`multiple`属性。
3. **初始化插件**:
在文档加载完毕后，使用jQuery初始化bootstrap-select。这通常涉及到调用一个特定的jQuery函数，如`$(‘select’).selectpicker();`。
4. **自定义与配置**:
如果需要，可以通过配置对象来设置插件的选项。例如，可以设置搜索输入框的提示文字，或是关闭/打开某些特定的插件功能。
5. **测试与调试**:
在开发过程中，需要在不同的设备和浏览器上测试插件的表现，确保它按照预期工作。这包括测试多选功能、搜索功能以及响应式布局的表现。
### 使用场景
bootstrap-select插件适合于多种情况，尤其是以下场景：
- 当需要在一个下拉列表中选择多个选项时，例如在设置选项、选择日期范围、分配标签等场景中。
- 当列表项非常多，用户需要快速找到特定项时，搜索功能可以显著提高效率。
- 当网站需要支持多种屏幕尺寸和设备，需要一个统一的响应式UI组件时。
### 注意事项
- 确保在使用bootstrap-select插件前已正确引入Bootstrap、jQuery以及插件自身的CSS和JS文件。
- 在页面中可能存在的其他JavaScript代码或插件可能与bootstrap-select发生冲突，所以需要仔细测试兼容性。
- 在自定义样式时，应确保不会影响插件的正常功能和响应式特性。
### 总结
bootstrap-select插件大大增强了传统的HTML下拉列表，提供了多选和搜索功能，并且在不同设备上保持了良好的响应式表现。通过使用这个插件，开发者可以很容易地在他们的网站或应用中实现一个功能强大且用户体验良好的选择组件。在实际开发中，熟悉Bootstrap框架和jQuery技术将有助于更有效地使用bootstrap-select。
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图的优先遍历及其算法实现解析
图的遍历是图论和算法设计中的一项基础任务，它主要用于搜索图中的节点并访问它们。图的遍历可以分为两大类：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。图的表示方法主要有邻接矩阵和邻接表两种，每种方法都有其特定的使用场景和优缺点。此外，处理无向图时，经常会用到最小生成树算法。下面详细介绍这些知识点。
首先，我们来探讨图的两种常见表示方法：
1. 邻接矩阵：
邻接矩阵是一种用二维数组表示图的方法。如果图有n个节点，则邻接矩阵是一个n×n的矩阵，其中matrix[i][j]表示节点i和节点j之间是否有边。如果i和j之间有直接的边，则matrix[i][j]为1（或者边的权重），否则为0。邻接矩阵的空间复杂度为O(n^2)，它能够快速判断任意两个节点之间是否有直接的连接关系，但当图的边稀疏时，会浪费很多空间。
2. 邻接表：
邻接表使用链表数组的结构来表示图，每个节点都有一个链表，链表中存储了所有与该节点相邻的节点。邻接表的空间复杂度为O(V+E)，其中V是节点数量，E是边的数量。对于稀疏图而言，邻接表比邻接矩阵更加节省空间。
接下来，我们讨论图的深度和广度优先搜索算法：
1. 深度优先搜索（DFS）：
深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在图中执行DFS时，算法从一个顶点开始，沿着路径深入到一个节点，直到无法继续前进（即到达一个没有未探索相邻节点的节点），然后回溯到前一个节点，并重复这个过程，直到所有节点都被访问。深度优先搜索一般用递归或栈实现，其特点是可以得到一条从起点到终点的路径。
2. 广度优先搜索（BFS）：
广度优先搜索也是一种遍历或搜索图的算法，其目的是系统地访问图中每一个节点。它从一个节点开始，先访问它的所有邻居，然后对每一个邻居节点，再次访问它们的邻居，依此类推。因此，BFS可以找到两个节点之间的最短路径（最少边的数量）。广度优先搜索通常使用队列实现。
最后，我们来看连通图的最小生成树算法：
1. 最小生成树（MST）：
最小生成树是一个无向连通图的子图，它连接所有顶点，并且边的权值之和最小。处理最小生成树的两个著名算法是普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）。
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以上就是关于图的优先遍历的相关知识点。这些算法和技术在计算机科学中应用广泛，不仅在理论研究中有重要地位，在实际问题中也扮演了关键角色，如网络设计、电路板设计、地图绘制等多个领域。
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本文全面介绍了Comsol传热模块的理论基础、应用实践及高级技巧。首先概述了传热学基本原理和Comsol Multiphysics平台功能。其次，详细讲解了如何建立传热模型、设置热分析类型与边界条件、模拟结果的可视化与后处理。第三部分探讨了多物理场耦合、参数化建模及模拟加速技术。最后，结合具体工程项目，分析了传热问题并分享了专家经验与学习资源。本
Barzilar-Borwein(BB)法，结合非单调线搜索准则(Grippo准则)求解以下无约束优化问题，用python语言
Barzilai-Borwein (BB) 法是一种常用的迭代算法，用于解决无约束优化问题，特别是目标函数的最小化。它特别适合于大规模梯度下降方法，因为它不需要计算Hessian矩阵。BB法的核心思想是通过调整步长来改善传统梯度下降法的收敛速度。这种方法基于每次迭代中梯度矢量方向上的一次二次插值，更新步骤更偏向于局部二阶曲率信息。
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利用udpstream实现UDP数据包流式传输
标题中提到的“udpstream”是一个工具，用于在流上传递UDP数据包。UDP（User Datagram Protocol）是一种无连接的网络通信协议，它允许数据包在网络中传输而不建立任何连接，这使得它比TCP（传输控制协议）更加轻量和快速，但同时也意味着数据包可能会丢失或顺序混乱。
描述中的“UDP端口转发”是一种网络技术，允许将一个网络中的UDP数据包转发到另一个网络或主机。在这个过程中，通常会使用到SSH（Secure Shell）加密通道来确保数据传输的安全。这里演示的是一个具体的命令行示例，用于说明如何通过SSH将远程主机上的UDP数据包转发到本地主机。
在这个命令中：
- `sh -c` 是shell命令，用于执行接下来的字符串作为命令。
- `"udpstream -r 127.0.0.1 53 <&1"` 部分是启动udpstream工具的接收器模式（用 `-r` 选项指定），监听本地主机的53端口（DNS服务常用端口），将所有接收的数据发送到标准输出。
- `|` 是管道符，用于将前一个命令的标准输出作为后一个命令的标准输入。
- `"ssh udpstream -s 8.8.8.8 53 >&0"` 部分是启动一个ssh会话，并在该会话中运行udpstream工具的发件人模式（用 `-s` 选项指定），将从标准输入（即上一个命令的输出）接收的数据包发送到远程主机的53端口（即8.8.8.8的DNS服务端口）。
这个命令的作用是，它将本地主机的53端口上的所有UDP流量，通过SSH通道加密转发到远程主机8.8.8.8的53端口。这样的操作可以在两个主机之间安全地转发非加密的UDP数据包。
标签“C”可能表示udpstream工具是用C语言编写的。C语言以其高效的执行速度和接近硬件操作的能力，是编写网络通信工具的流行选择。
文件名称列表中的“udpstream-master”表示这是一个压缩包文件，可能包含了udpstream工具的源代码或二进制文件以及可能的文档和配置文件。从文件名“master”来看，这可能是一个版本控制（如Git）中的主分支（master），通常用于存放开发中的最新代码。
总结来说，这个知识点涉及了以下几个方面：
1. UDP协议的基础知识及其在网络通信中的应用。
2. UDP端口转发的原理和方法。
3. SSH加密通道在网络安全传输中的作用。
4. Linux命令行中管道符和重定向的使用。
5. C语言在网络编程中的应用。
6. 版本控制中的术语，特别是与Git相关的主分支概念。
对于网络管理员或系统工程师，理解这些概念对于设计和维护网络服务至关重要。此外，对于有志于网络编程的开发者来说，熟悉UDP和SSH等相关技术也是必要的。