Le package defaults simplifie le processus de définition des valeurs par défaut pour les champs de struct dans Go lorsqu’ils ne sont pas définis (c’est-à-dire à leur valeur zéro ou nil pour les pointeurs). Au lieu de vérifier manuellement chaque champ pour sa valeur zéro et d’assigner des valeurs par défaut, defaults utilise des struct tags pour analyser et définir automatiquement les valeurs par défaut, rendant votre code plus propre et plus facile à maintenir.
Un logger léger pour Go avec une sortie structurée et un formatter/writer enfichable.
Une API légère pour traduire entre l’anglais, le vietnamien et le français à l’aide de modèles pretrained. Prend en charge la détection automatique de la langue et peut être facilement étendue à d’autres paires de langues.
Mon espace personnel — où convergent pensées, code et évolution personnelle.
Le modèle MLA-LP exploite le modèle vision-language CLIP pré-entraîné, amélioré avec des multi-level adapters et des learnable prompts, pour relever le défi de la détection et de la segmentation des anomalies dans les images médicales. Le modèle excelle dans les scénarios de zero-shot et few-shot learning, offrant des performances supérieures dans les tâches d’anomaly classification (AC) et d’anomaly segmentation (AS) sur divers ensembles de données d’imagerie médicale.