2025年07月13日
视觉Transformer在计算机视觉领域展现出强大的性能，但其对输入图像尺寸的严格约束限制了在实际应用中的灵活性。ViTAR（Vision Transformer with Any Resolution）通过引入模糊位置编码技术，实现了对任意分辨率图像的处理能力，为计算机视觉的实际应用开辟了新的技术路径。
计算机视觉技术的快速发展中，视觉Transformer（ViT）作为重要的技术突破，在图像分类、目标检测等任务中取得了显著成果。传统ViT架构存在一个关键技术限制：要求所有输入图像具有统一的尺寸规格。这一约束在处理真实世界的多样化数据时带来了显著挑战，特别是在遥感图像、医学影像、监控视频等领域，图像数据往往具有不同的分辨率和宽高比。ViTAR通过创新的模糊位置编码机制，成功解决了这一技术瓶颈。
2025年07月13日
Identify and Update Test Cases When Production Code Changes: A Transformer-Based Approach
Xing Hu; Zhuang Liu; Xin Xia; Zhongxin Liu; Tongtong Xu; Xiaohu Yang
2025年07月13日
以下是一篇关于如何实施变压器介质损耗角正切（tanδ）试验的简明教程，内容涵盖试验原理、步骤及注意事项：
变压器介质损耗角正切（tanδ）试验教程
一、试验目的
介质损耗角正切（tanδ）试验用于测量变压器绝缘材料的介质损耗，反映绝缘系统的性能状态。通过该试验可判断绝缘材料是否存在老化、受潮、污染或局部缺陷，是评估变压器健康状态的关键指标。
2025年07月13日
变压器介质损耗因数（tanδ）试验是评估绝缘材料性能的重要方法，用于检测绝缘老化、受潮或污染。以下是试验的详细步骤及注意事项：
一、试验目的
检测变压器绝缘材料（油、纸等）的介质损耗，评估其绝缘状态，发现受潮、劣化或局部缺陷。
二、试验前准备
2025年07月11日
影响关系研究是所有研究中最为常见的。我们都知道当Y是定量数据时，线性回归可以用来分析影响关系。如果现在想对某件事情发生的概率进行预估，比如一件衣服的是否有人想购买？这里的Y是“是否愿意购买”，属于分类数据，所以不能使用回归分析。
如果Y为定类数据，研究影响关系，正确做法是选择Logistic回归分析。
2025年07月11日
假设有一个虚拟的数据集包含多对变量，即每位母亲和她女儿的身高：
通过这个数据集，我们如何预测另一位身高为63的母亲的女儿的身高？
方法是用线性回归。
首先找到最佳拟合线，然后用这条直线做预测。
线性回归是寻找数据集的最佳拟合线，这条线可以用来做预测。
如何找到最佳拟合线？
这就是为什么我们需要使用梯度下降。
2025年07月11日
在线性回归（linear regression）中，我们试图建立一个线性模型，以预测因变量（或目标变量）与一个或多个自变量（或特征）之间的关系。它是机器学习中最简单且最常见的回归方法之一。
线性回归的目标是找到一个最佳拟合直线，使得预测值与实际观测值之间的误差最小化。该直线的方程可以表示为：
y = β + βx + βx + ... + βx
2025年07月11日
（一）线性回归的概念
在预测领域，我们经常听到回归的概念，接下来的文章中我们会一点一点的揭开回归问题的面纱。今天，咱俩先来介绍一下线性回归。线性回归是机器学习中