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- 2024-12-17深度学习——卷积神经网络(六)
本章介绍的卷积神经⽹络(convolutionalneuralnetwork,CNN)是⼀类强⼤的、为处理图像数据⽽设计的神经⽹络。卷积神经⽹络需要的参数少于全连接架构的⽹络,⽽且卷积也很容易⽤GPU并⾏计算。因此卷积神经⽹络除了能够⾼效地采样从⽽获得精确的模型,还能够⾼效地计算。在本章的
- 2024-12-11在STM32上运行KWS之三 模型搭建与训练测试
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- 2024-12-06基于Pytorch的深度学习入门教程
基于Pytorch的深度学习入门教程私以为深度学习入门主要是数据+模型,因此本教程从数据入手,逐步深入本教程需要一定的基础,不是对内容的详细讲解,更偏重于引导入门。详细内容参见PyTorchdocumentation关于分析python包内容及作用dir()获取包中的所有功能help()帮助文
- 2024-12-11【Elasticsearch01】企业级日志分析系统ELK之Elasticsearch单机部署
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- 2024-12-09[待更新]中国剩余定理
更新日志2024/12/09:开工。概念就不写引入部分了,直接进入正题。中国剩余定理用来求解形如下式的方程的一组特解:\[\begin{cases}x\equivr_1\pmod{m_1}\\x\equivr_2\pmod{m_2}\\x\equivr_3\pmod{m_3}\\\dots\\x\equivr_n\pmod{m_n}\end{cases}\]其中\(m\)
- 2024-12-06Java-19 深入浅出 MyBatis - 用到的设计模式 源码剖析 代理设计模式
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!大数据篇正在更新!https://blog.csdn.net/w776341482/category_12713819.html目前已经更新到了:MyBatis(正在更新)代理模式概念介绍代理模式(ProxyPattern):给某一个对象提供一个代理,并由代理对象控制对原对象的引用,代理模式的英文名字叫Prox
- 2024-12-05当然不是草台班子-beta冲刺
云译网-Beta冲刺Alpha冲刺后遗留问题的解决1.AI接口调用问题问题描述:在Alpha冲刺后,我们发现首页的即时翻译和AI对话页面对大语言模型的调用存在问题。探索思路:检查API密钥和网络连接是否正常。审查代码逻辑,确保请求格式和参数正确。增加错误处理和日志记录,以便快速定位
- 2024-10-07大核注意力机制
一、本文介绍在这篇文章中,我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv8,以实现显著的性能提升。首先,我们介绍LSKAttention机制的基本原理,它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核,减少了计算复杂性和内存占用。接着,我们介绍将这一机制整合到YOLOv8的
- 2024-09-29Pytorch学习笔记--搭建神经网络以及Sequential的使用
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- 2024-09-10卷积神经网络(李沐老师课程)
卷积神经网络(李沐老师课程)回顾MLP单层(上述列子需要14GBGPU)找寻图片上的人在哪里找寻图片上的人的两个基本原则从全连接层出发到卷积卷积层二维交叉相关二维卷积层案列交叉相关和卷积代码的实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limportt
- 2024-09-10第J3周:DenseNet算法实战与解析(TensorFlow版)
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- 2024-09-03第J2周:ResNet50V2算法实战与解析(pytorch版)
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- 2024-08-29Pytorch 中的 Sequential
1.介绍在PyTorch中,Sequential是一个模型容器。它是一个用于顺序排列神经网络模块(如层、激活函数等)的容器。通过使用Sequential,可以将多个模块按照顺序连接在一起,构建一个深度神经网络模型。使用Sequential时,可以将每个模块按照顺序添加到Sequential容器中。每个模块都可以
- 2024-08-2520-学习卷积核
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- 2024-07-20PyTorch 中 nn.Conv2d()
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- 2024-04-02EFPN代码解读
论文ExtendedFeaturePyramidNetworkforSmallObjectDetectionpython3D:/Project/EFPN-detectron2-master/tools/train_net.py--config-fileconfigs/InstanceSegmentation/pointrend_rcnn_R_50_FPN_1x_coco.yaml--num-gpus1训练脚本cfg中
- 2024-04-02优化之前的ocr算法
importtorch.nnasnnfromcollectionsimportOrderedDictclassBidirectionalLSTM(nn.Module):def__init__(self,nIn,nHidden,nOut):super(BidirectionalLSTM,self).__init__()self.rnn=nn.LSTM(nIn,nHidden,bidirectional=True)
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