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深度相机 “工欲善其事必先利其器‘’我们先从能够获取RGBD数据的相机开始谈起。首先我们来看一看其分类。 根据其工作原理主要分为三类： 1.双目方案 基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera和Point Grey 公司推出的 BumbleBee。 双目立体视觉是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中， 双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像，或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像 ，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置。 双目视觉有的时候我们也会把它称为体视，是人类利用双眼获取环境三维信息的主要途径。从目前来看，随着机器视觉理论的发展，双目立体视觉在机器视觉研究中发回来看了越来越重要的作用 为什么非得用双目相机才能得到深度？...

11. 盛最多水的容器 题目 给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。 找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 返回容器可以储存的最大水量。 说明： 你不能倾斜容器。 示例 1： 输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7] 输出：49 解释：图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示为蓝色部分）的最大值为 49。 示例 2： 输入：height = [1,1] 输出：1 提示： n == height.length 2 <= n <= 10 5 0 <= height[i] <= 10 4 题解 在初始时，左右指针分别指向数组的左右两端，它们可以容纳的水量为 \(min(1,7)∗8=8\) 。 此时我们需要移动一个指针。移动哪一个呢？直觉告诉我们，应该移动对应数字较小的那个指针（即此时的左指针）。这是因为，由于容纳的水量是由 两个指针指向的数字中较小值∗指针之间的距离...

PrefixTuning Paper: 2021.1 Optimizing Continuous Prompts for GenerationGithub：https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuningPrompt: Continus Prefix PromptTask & Model：BART(Summarization), GPT2(Table2Text) 最早提出Prompt微调的论文之一，其实是可控文本生成领域的延伸，因此只针对摘要和Table2Text这两个生成任务进行了评估。 PrefixTuning可以理解是CTRL模型的连续化升级版，为了生成不同领域和话题的文本，CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code，例如好评...

背景 随着预训练语言模型进入LLM时代，其参数量愈发庞大。全量微调模型所有参数所需的显存早已水涨船高。 例如： 全参微调Qwen1.57BChat预估要2张80GB的A800，160GB显存 全参微调Qwen1.572BChat预估要20张80GB的A800，至少1600GB显存。 而且，通常不同的下游任务还需要LLM的全量参数，对于算法服务部署来说简直是个灾难 当然，一种折衷做法就是全量微调后把增量参数进行SVD分解保存，推理时再合并参数 为了寻求一个不更新全部参数的廉价微调方案，之前一些预训练语言模型的高效微调(Parameter Efficient finetuning, PEFT)工作，要么插入一些参数或学习外部模块来适应新的下游任务。 Adapter tuning Adapter ...

背景 随着预训练语言模型进入LLM时代，其参数量愈发庞大。全量微调模型所有参数所需的显存早已水涨船高。 例如： 全参微调Qwen1.57BChat预估要2张80GB的A800，160GB显存 全参微调Qwen1.572BChat预估要20张80GB的A800，至少1600GB显存。 而且，通常不同的下游任务还需要LLM的全量参数，对于算法服务部署来说简直是个灾难 当然，一种折衷做法就是全量微调后把增量参数进行SVD分解保存，推理时再合并参数 为了寻求一个不更新全部参数的廉价微调方案，之前一些预训练语言模型的高效微调(Parameter Efficient finetuning, PEFT)工作，要么插入一些参数或学习外部模块来适应新的下游任务。 LoRA LoRA（LowRank Adapt...