11月了，秋招已经开始了。不知最近有没有同学在投简历面试呢?回想起几年前我面试某大厂的时候，被问到了很多深度学习相关的知识，那时的我懂的不多，可以说是被面试官360度无死角蹂躏。那次面试，印象最深的是问了很多与卷积相关的问题，导致我后来工作一段时间看到卷积就时不时的去查些资

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先定义一个变量intn=0；遍历九次，当开始进入for循环的时候先递增，因为n++，i++，所以i=n，得到第一行：1x1,2x2~~~9x9接着再进入第二个for循环嵌套for循环的原理是：外层循环一次，内层全部循环publicstaticvoidEx18(){intn=0;//遍历9

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1X1毫米LDO低压差线性稳压器它就是南京微盟的ME6211批量价格约0.14元，价格不重要，重要的是它太小了，部分设计还真需要它。对于常规的USB输入来说，需要在其电源输入端串联一个小体积的二极管，因为1X1毫米的封装，散热会有限制。这点需要注意，不要直接接入5V。下面的带格子的图片

一、论文理论论文地址：MOBILEVIT:LIGHT-WEIGHT,GENERAL-PURPOSE,ANDMOBILE-FRIENDLYVISIONTRANSFORMER1.理论思想结合了CNN(例如，空间归纳偏差和对数据增强不太敏感)和ViTs(例如，输入自适应加权和全局处理)的优点。2.创新点操作过程：(1)将特征图通过一个卷积核大小

深度卷积模型：案例探究为什么要学习一些案例呢？就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。接下来要学习的神经网络：经典模型：LeNet5、A

这一道题跟NOIP集训模拟赛1的D题非常像，当然D题的递推方程更复杂（磁盘里面有题解pdf）对于这一道题，我们设f[i][0]表示铺了i列而且全部用的完整的砖的方案数f[i][1]表示铺了i列，但是第i列缺了一个而且第i列的唯一的那一块砖头就是1X1其中一个f[i][2]表示铺了i列，但是第i列缺了一个而且

一、mobileV1MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwiseseparableconvolution（深度可分离卷积块）能够有效降低参数量。对于常规卷积：假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。具体为，32个3×3

完善1x1卷积方案1x1的卷积和3x3的卷积有什么区别？1x1卷积是一种特殊的卷积操作，它只对输入数据的每个像素点进行一次乘法和累加，而不需要构造3x3的矩阵。这样可以减少计算量和内存消耗，同时也可以改变输入数据的通道数，实现特征融合或降维。3x3卷积则是一种常见的卷积操作，它需要对

1.RepVGG参考：RepVGG网络简介BN详解RepVGG在训练和推理的时候采用不同的网络结构，从而加速网络的推理速度。RepVGG的主要内容是在推理阶段执行Structuralre-parameteriz

转载：原文链接：https://blog.csdn.net/qq128252/article/details/126673493前言继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。YOLOV7主要的贡献在于：1.模型重参数化Y

图像分割（语义分割是像素分类，实例分割还要分类后区分不同个体）【unet】本质是像素点的多分类，深度不深，用于检测小物体，如细胞，下图灰色箭头表示跳跃连接skip-connection，通过

1.重点和亮度1.1. 分组1x1卷积（GroupPointwiseConvolution）1.1.1.分组卷积是什么左边是标准卷积，右边是分组卷积，与标准卷积不同（每个卷积核需要处理12个通道），分组卷积