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通过继承创建的新类称为“子类”或“派生类”，被继承的类称为“基类”、“父类”或“超类”，继承的过程，就是从一般到特殊的过程。在某些 OOP 语言中，一个子类可以继承多个基类。但是一般情况下，一个子类只能有一个基类，要实现多重继承，可以通过多级继承来实现 python2中经典类和新式类的继承方式不同，经典类采用深度优先搜索的继承，新式类采用的是广度优先搜索的继承方式 python3中经典类和新式类的继承方式都采用的是都采用广度优先搜索的继承方式 [代码] [代码] 举个例子来说明：现有4个类，A,B,C,D类，D类继承于B类和C类，B类与C类继承于A类。class D(B,C) 实例化D类 深度优先 现在构造函数的继承情况为： 若D类有构造函数，则重写所有父类的继承 若D类没有构造函数，B类有...

Python程序中存储的所有数据都是对象，每一个对象有一个身份，一个类型和一个值。 看变量的实际作用，执行a = 8 这行代码时，就会创建一个值为8的int对象。 变量名是对这个"一个值为8的int对象"的引用。（也可以简称a绑定到8这个对象） 1、可以通过id()来取得对象的身份 这个内置函数，它的参数是a这个变量名，这个函数返回的值 是这个变量a引用的那个"一个值为8的int对象"的内存地址。 [代码] 2、可以通过type()来取得a引用对象的数据类型 [代码] 3、对象的值 当变量出现在表达式中，它会被它引用的对象的值替代。 总结：类型是属于对象，而不是变量。变量只是对对象的一个引用。 对象有可变对象和不可变对象之分。 Python函数传递参数到底是传值还是引用？ 传值、引用这个是c...

精巧的flow 不得不说，flow模型是一个在设计上非常精巧的模型。总的来看，flow就是想办法得到一个encoder将输入 𝑥 编码为隐变量 𝑧，并且使得 𝑧 服从标准正态分布。得益于flow模型的精巧设计，这个encoder是可逆的，从而我们可以立马从encoder写出相应的decoder（生成器）出来，因此，只要encoder训练完成，我们就能同时得到decoder，完成生成模型的构建。 为了完成这个构思，不仅仅要使得模型可逆，还要使得对应的雅可比行列式容易计算，为此，NICE提出了加性耦合层，通过多个加性耦合层的堆叠，使得模型既具有强大的拟合能力，又具有单位雅可比行列式。就这样，一种不同于VAE和GAN的生成模型——flow模型就这样出来了，它通过巧妙的构造，让我们能直接去拟合概率分...

💡 Flowbased Models Normalizing Flow Normalizing Flow 是一种基于变换对概率分布进行建模的模型，其通过一系列离散且可逆的变换实现任意分布与先验分布（例如标准高斯分布）之间的相互转换。在 Normalizing Flow 训练完成后，就可以直接从高斯分布中进行采样，并通过逆变换得到原始分布中的样本，实现生成的过程。（有关 Normalizing Flow 的详细理论） 从这个角度看，Normalizing Flow 和 Diffusion Model 是有一些相通的，其做法的对比如下表所示。从表中可以看到，两者大致的过程是非常类似的，尽管依然有些地方不一样，但这两者应该可以通过一定的方法得到一个比较统一的表示。 Continuous Norma...

简介 一个完整的人脸识别系统包含以下几个模块 Face Detection: 人脸检测 Face Alignment：基于人脸关键点坐标对齐到正则坐标系下坐标 Face Recognition：基于对齐人脸进行识别 人脸识别的算法流程 人脸的识别流程：面部姿态处理(处理姿态，亮度，表情，遮挡)，特征提取，人脸比对。 面部处理 face processing 这部分主要对姿态（主要）、亮度、表情、遮挡进行处理，可提升FR模型性能 主要包含两种处理方式： 1. "Onetomany Augmentation": 从单个图像生成不同姿态的图像，使模型学习到姿态不变性的表示 1. "Manytoone Normalization": 从多个不同姿态的图像中恢复人脸图像的标准视图 特征提取 Backb...

🔖 https://stability.ai/news/stablediffusion3researchpaper 概述 SD3 模型与训练策略改进细节 SD3除了将去噪网络从 UNet 改成 DiT 外，SD3 还在模型结构与训练策略上做了很多小改进： 改变训练时噪声采样方法 将一维位置编码改成二维位置编码 提升 VAE 隐空间通道数 对注意力 QK 做归一化以确保高分辨率下训练稳定 本文会简单介绍这些改进。 论文阅读 核心贡献 介绍 Stable Diffusion 3 (SD3) 的文章标题为 Scaling Rectified Flow Transformers for HighResolution Image Synthesis。与其说它是一篇技术报告，更不如说它是一篇论文，因为它...

近期，人脸识别研究领域的主要进展之一集中在了 Softmax Loss 的改进之上；本文从两种主要的改进方式——做归一化以及增加类间 margin——展开梳理，介绍了近年来基于 Softmax 的 Loss 的研究进展。 Softmax简介 Softmax Loss 因为其易于优化，收敛快等特性被广泛应用于图像分类领域。然而，直接使用 softmax loss 训练得到的 feature 拿到 retrieval，verification 等“需要设阈值”的任务时，往往并不够好。 这其中的原因还得从 Softmax 的本身的定义说起，Softmax loss 在形式上是 softmax 函数加上交叉熵损失，它的目的是让所有的类别在概率空间具有最大的对数似然，也就是保证所有的类别都能分类正确，...