我总结了论文的MSHFormer模型，这是一种用于高分辨率遥感图像建筑物提取的多尺度混合Transformer网络。该模型通过多尺度局部感知模块、全局感知模块、边界增强模块和分组对齐特征融合模块，有效...

我阅读了LSRFormer模块论文，它融合ViT和CNN优势，通过Split Windows分割特征图，采用LR-SA（长程自注意力）和SR-SA（短程自注意力）分别建模全局依赖和局部细节，并结合MSC-FFN增强多尺度特征...

我总结了论文的混淆矩阵计算方法及其相关评估指标，包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过Python代码实现了多分类场景下各项指标的计算，并详细解释了宏平均和微平均的区别。该方法适用于...

我介绍了如何使用Python通过PVE API远程控制虚拟机进行关机操作，包括API地址构造、令牌获取方法和请求发送过程。该方法基于requests库实现HTTPS请求，并提供了令牌权限配置建议，适用于需要自...

我介绍了使用PyInstaller打包Python程序时添加版本信息的方法，通过创建version.txt文件定义产品版本、版权声明等元数据，并演示了如何通过命令行参数将这些信息嵌入到最终生成的可执行文件中。...

我总结了混淆矩阵计算方法，实现了一个Python函数用于计算分类模型的精确率、召回率、F1分数等核心指标。该函数支持逐类别评估和整体性能统计，包含微平均计算和防除零处理，可直接集成到模型训...