160.相交链表 题解： 参考灵茶山艾府题解 1# Definition for singly-linked list. 2# class ListNode: 3# def __init__(self, x): 4# self.val = x 5# self.next = None 6 7class Solution: 8 def getIntersectionNode(self, headA: ListNode, headB: ListNode) -> Optional[ListNode]: 9 p1 = headA 10 p2 = headB 11 while p1 is not p2: 12 p1 = p1.next if p1 else headB 13 p2 = p2.next if p2 else headA 14 return p1 核心思想是两条链表满足 $(x+z)+y = (y+z)+x$，z为公共部分的长度 ...
Title: OverLoCK: An Overview-first-Look-Closely-next ConvNet with Context-Mixing Dynamic Kernels CVPR 2025 Oral code background and issue 在日常生活中，设想观看一张图像，我们通常首先会对图像的语义信息有一个整体的认知，然后再进行更仔细地观察。作者将这种现象称为自上而下的注意力(Top-down attention)。 ...
Daily Paper 002 第二天！！🥳 Title: LoRA-IR: Taming Low-Rank Experts for Efficient All-in-One Image Restoration (ArXiv 2024) code ⭐⭐⭐⭐ Abstract: Prompt based all-in-one IR方法在处理真实场景中的复杂多变的退化时仍然存在挑战。文章提出了LoRA-IR，分为两部分：degradation-guided pretraining和parameter-efficient finetuning。 ...
Daily Paper 001 今天是每日一篇论文计划实施的第一天，主要是为了激励自己看论文(论文看得太少了😭). Title: A Comparative Study of Image Restoration Networks for General Backbone Network Design (ECCV 2024) code ⭐⭐⭐ Abstract 文章主要对之前的通用图像修复框架(i.e. MPRNet, NAFNet, SwinIR, Restormer, Uformer)进行了任务通用性分析，指出在某个任务(SR)上表现好的方法在其他任务上表现往往逊色于其他方法。 针对这一问题，文章设计了一种新的通用图像复原Backbone。 ...
Preliminary Knowledge 条件概率公式 条件概率的一般形式： $$ P(A,B,C)=P(C|B,A)P(B,A)=P(C|B,A)P(B|A)P(A) $$ $$ P(B,C|A)=P(C|B,A)P(B|A) $$ 马尔可夫条件：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，与前面的状态无关。 $$ P(A,B,C)=P(C|B)P(B|A)P(A) $$ $$ P(B,C|A)=P(C|B)P(B|A) $$ KL散度 KL散度是衡量两个概率分布之间差异的一种度量方法，它衡量了从一个分布到另一个分布所需的额外信息。KL散度的定义是建立在熵 Entropy 的基础上的，熵的定义如下： ...
New Blog hugo new content posts/new-post.md Math 行内数学公式：$a^2 + b^2 = c^2$ 块公式 $$ a^2 + b^2 = c^2 $$ $$ \boldsymbol{x}_{i+1}+\boldsymbol{x}_{i+2}=\boldsymbol{x}_{i+3} $$ push to github git add -A git commit -m "new post" git push