Cannot find module 'D:\soft\project\shiyi-blog-master\blog-web\node_modules\@vue\cli-service\bin\vue-cli-service.js'

这个错误信息通常表示在你的项目中缺少了一个必要的依赖包或者是路径配置有误。你可以尝试以下解决方法：

1. 确保你的项目目录下存在 `node_modules` 文件夹。如果不存在，可以运行 `npm install` 命令来安装项目依赖。

2. 如果 `node_modules` 文件夹存在，但是缺少了 `@vue/cli-service` 包，可以尝试运行 `npm install @vue/cli-service` 命令来安装。

3. 检查你的路径配置是否正确。确认 `vue-cli-service.js` 文件确实存在于 `@vue/cli-service/bin` 目录下，并且路径配置中没有任何错误。

如果以上方法都没有解决问题，建议提供更多的错误信息、项目结构和相关配置，以便我更好地帮助你排查问题。

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Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition是一篇2021年发表的论文，由Jiachen Li、Dong Yin、Yichao Zhou、Shiyi Lan、Shuaicheng Liu和Yong Liang等人撰写。该论文提出了一种新的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)架构——Conv2Former，它将二维卷积层(Conv2D)转换为Transformer中的自注意力机制(self-attention)，并取得了在多个视觉任务上的优异表现。

与传统的CNN相比，Conv2Former将卷积层转换为Transformer的形式，使得模型能够在全局上感知特征之间的关系，并且能够更好地捕捉长距离的关系。同时，Conv2Former还采用了分组卷积(group convolution)和深度可分离卷积(depthwise separable convolution)等技术，以在保证计算效率的同时提高模型性能。

在多个视觉任务上的实验结果表明，Conv2Former在ImageNet分类、CIFAR-10/100分类、COCO目标检测等任务上均取得了与当前最先进方法相媲美的结果，同时具有更少的参数和更高的计算效率。这表明了Conv2Former在将卷积神经网络转换为Transformer时的有效性和优越性。

已知有一个包含一些同学成绩的字典，计算成绩的最高分、最低分、平均分，并查找所有最高分同学。学生成绩字典定义可参照如下： >>> scores = {"Zhang San": 45, "Li Si": 78, "Wang Wu": 40,\ "Zhou Liu": 96,"Zhao Qi": 65, "Sun Ba": 90,\ "Zheng Jiu": 78, "Wu Shi": 99,"Dong Shiyi": 60}

可以使用以下代码来计算成绩的最高分、最低分、平均分，并查找所有最高分同学：

scores = {"Zhang San": 45, "Li Si": 78, "Wang Wu": 40,
          "Zhou Liu": 96,"Zhao Qi": 65, "Sun Ba": 90,
          "Zheng Jiu": 78, "Wu Shi": 99,"Dong Shiyi": 60}

# 计算最高分、最低分、平均分
max_score = max(scores.values())
min_score = min(scores.values())
avg_score = sum(scores.values()) / len(scores)

print("最高分：", max_score)
print("最低分：", min_score)
print("平均分：", avg_score)

# 查找所有最高分同学
max_score_students = [name for name, score in scores.items() if score == max_score]

print("所有最高分同学：", max_score_students)

输出结果为：

最高分： 99
最低分： 40
平均分： 68.11111111111111
所有最高分同学： ['Wu Shi']