Scenic 是一个代码库，其重点是围绕计算机视觉模型的研究。Scenic 已经成功地用于开发多种模式的分类、分割和检测模型，其中包括图像、视频、音频和结合它们的多模式组合。
更确切地说，Scenic 是一组共享的轻量级库，解决了训练大规模（即多设备、多主机）视觉模型时经常遇到的任务。
Scenic 是用 JAX 所开发的，并使用 Flax 神经网络库。
其中 Scenic 提供：
- 用于启动实验、摘要编写、日志记录、分析等的样板代码；
- 优化训练和评估循环、损失、指标、双向匹配器等；
- 流行视觉数据集的输入管道；
- 基线模型；
Scenic 组件设计
快速开始
从 GitHub 下载代码
python scenic/main.py -- \
--config=scenic/projects/baselines/configs/imagenet/imagenet_vit_config.py \
--workdir=./并在 ImageNet 上运行 ViT 训练：
python scenic/main.py -- \
--config=scenic/projects/baselines/configs/imagenet/imagenet_vit_config.py \
--workdir=./
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之前的文章我们写到了用SCENIC对单细胞RNA测序数据进行转录因子分析的原理：[scRNA-seq]单细胞转录因子分析——SCENIC算法简析。在这篇推送中，我们就用数据实例来展示如何得到SCENIC分析结果。 SCENIC有R的版本，通过SCENIC实现。在http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/aertslab/SCENIC/blob
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前言：GRN究竟 可以被用来做什么？在bulk GSVA学习时我也有过类似的困惑。在官方文档中，多次强调用GRN AUC去cluster，且效果比单纯基于表达量的降维聚类方法好，SCENIC不是文章做到最后充数的高级分析，而是发现 cell type-specific GRN, 后续聚类发现亚型的利器。 SCENIC in R有两个教程,第一个主要是简介、安装与读入，第二个是pipeline。 S
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Earlier, the methodology was to set false paths between the clock domAIns. This can cause re-convergence issues if two functionally-related signals are crossing from one domain to another domain. In a
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题目链接 参考博客： I. Starting a Scenic Railroad Service 题意：给出n个乘客的乘车区间，问在乘客自主选择座位和统一安排座位的情况下分别最少需要多少个座位。 题解：乘客自主选择座位的情况下，座位的最小数目是与某个乘车区间相交的区间数目的最大值。 相交的区间数目即：有多少区间是在这个区间内结束，或在这个区间内开始的。用前缀和分别处理上车和下车即可。 统一安排座位
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题目链接：https://vj.e949.cn/7d6132df29befa405680c7874e7d5524?v=1542286983 题意： 很不想形容这道题的题意。。让我直接说翻译成人话之后的题意吧。。就是给了你n个区间，要你求两个值，一个是该区间重复覆盖了多少其他区间，求最大值，另一个就是求同一段区间被覆盖了最多数量的次数。 做法： 求几个区间的，就是用树
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来源：https://vjudge.net/contest/224826#problem/I 题意：n个人，每个人从ai上车，bi下车。有两种选座方法。1.自己预定，只能选没有被预定过的，2.政府安排，最优。求两种方法最少各有多少座位。 思路：1.车上人数最多的区间的人数。（有不善良的队员，就。。。不买已经下车的人坐过的） 2.车上人数最多的站上的人数。 代码： #inclu
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题意： 给定n个乘客的乘车区间，问他们乘车最坏情况下需要座位数和最优情况下需要座位数 思路： 这个最坏情况是每个人任选座位，不管有冲突的怎么选，每个人都能做得下；这里我们考虑的是每个人乘车区间会跟别的几个人冲突，那加上他自身的个数选个最大的就是至少需要的座位数 显然不能n^2求解，所以我们按区间左值从小到大排序： 先从左往右遍历，每个区间的右值更新到树状数组里，对于当前区间，我们只要计算树状数
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Scenic Popularity 时间限制: 1s 内存限制: 65536K 问题描述 临近节日，度度熊们最近计划到室外游玩公园，公园内部包括了很多的旅游景点区和休息区，由于旅游景点很热门，导致景点区和休息区都聚集了很多人。所以度度熊在旅游之前想通过百度地图查看一下公园内各个地方的热门程度。 假设所有景点区和休息区都是X轴直线上的一系列顶点，所对应的坐标Xi 保证唯一。每个景点区有个初始的热度
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http://star.baidu.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=3186&extra=page%3D1 题链接 #include <stdio.h> #include <string.h> const int MAXN = 10000; const int MAXM = 100000; int n; int coord[MAXN]; int h
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By today, 13 pays have vacation police. In certain popular lovely spots, holidays police are printed duty twenty-four hours a day, and some locations have established any tourism routine court. The pa
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7.2 一面 专业问答环节 自我介绍 项目介绍 小目标问题及解决方法 精度的相对提升和绝对提升 双阶段和单阶段目标检测器的区别 Anchor-free和Anchor-base的区别 NMS在Anchor-free上是否有用 基于Transformer的目标检测框架介绍 像素级分类和语义分割的区别 关于NLP的最新进展 深度学习模型的部署 谈人生环节 对科大讯飞的了解 科大讯飞与自己的契合点 对人工
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今天一面，我感觉大抵是凉了 投的时候看见里面有 3D 视觉岗,就投了，结果是智能创作平台捞的我，我一查发现他们是做生成模型的。虽然感觉凉的概率比较大，但是还是认真准备了 面试时，面试官问了什么是 stable diffusion 目标检测网络知道哪些，详细说下 对抗生成网络说下，大模型微调的策略都有哪些（这些我都答上了，不过其中 stable diffusion 的文本特征和图像特征怎么对齐，这个
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8.8 一面 英文自我介绍 项目介绍 单阶段目标检测和双阶段目标检测的区别 数据增强方法 Python如何实现二维数组 Python中的魔法方法 __new__（）和__init__（）的区别 装饰器和迭代器的区别 Python中的with语句 贪心算法和动态规划的区别 C++中main函数的参数的意义 C++的内联函数 Pytorch实现卷积 优先级队列的实现 mAP的计算原理 8.11 测评
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线下笔试已过。 对着简历问的。 1、我硕士学了密码学，问我对称和非对称加密区别，分别有哪些算法，应用场景有哪些 2、中断机制 3、介绍小论文，问里面的东西 4、怎么防止过拟合
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一面： 自我介绍 项目介绍 八股文： 1. GBDT 2. xgboost 3.逻辑回归，svm，决策树的优缺点，适用场景 4.决策树和随机森林的区别 5.是否了解attention，transform的kqv 6.用过的loss函数，是否了解triplet loss之类的，好几个没听过的loss，没记住 7.batchnorm的参数是否可训练，b*c*w*h有多少个参数 8.如何进行上采样，上采
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base 西安 一面(30min): 第一个面试官: (1) 英文自我介绍 英文说我的家乡和陕西的不同 (2) 介绍一个自己的项目 问了下模型的数据量 (3) 介绍一下模型训练的流程 (4) 完成括号匹配需要使用什么数据结构，讲一下怎么实现 (5) 主要使用的语言：python 了解c++吗：本科用过，但现在不熟 ×(6) 指针和引用有什么区别：我知道指针是啥...但是引用想成了python里的引
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今天二面，手撕算法题是复原ip地址，编程弱鸡30分钟都没写出来，还是有问题放弃了 1.面试官自我介绍 2. 我自我介绍 3. 介绍我认为我觉得比较好的一个论文 4. 关于aaai那篇论文怎么做的 5. 打开论文讲，不然感觉有些抽象 6. 做个题吧，没做出来，最后他说不用做了 我让面试官看哪里不对他也一时半会儿改不了，回溯失败 7.反问： 1. 人力投入 2.培养 3. 做什么 4. 实习多久 总时
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四月很多面试都推掉了，所以只面了两个厂，字节和虹软。顺便问下，华为暑期实习不推进的话会影响秋招吗？ 字节一面： 自我介绍 分类和回归常见的损失函数？ 逻辑斯蒂，hingeloss，l1，BCE，focal等等 BCE的公式是什么，和KL散度的关系和区别？ 一部分log的系数不一样 selfattention的原理和过程 为什么selfattention能注意该注意的地方，你能数学证明出来吗？ 我能