文章末尾，扫码添加公众号，领取完整版即插即用模块代码！适用于所有的CV二维任务：图像分割、超分辨率、目标检测、图像识别、低光增强、遥感检测等摘要（Abstract）背景与动机：近年来，高效的视觉Transformer（ViT）在资源受限的设备上表现出色，具有低延迟和良好的性能。传统的高效ViT模型

在训练深度神经网络时，批量归一化（BatchNormalization，简称BN）是一种常用且有效的技术，它帮助解决了深度学习中训练过程中的梯度消失、梯度爆炸和训练不稳定等。然而，BN也有一些局限性，特别是在处理小批量数据和推理阶段时。因此，跨小批量归一化（Cross-BatchNormalization，CBN）作为一种

我自己的原文哦~  https://blog.51cto.com/whaosoft/12835729一、其他yolo1.1 ImageAdaptive-YOLO又发现了一个yolo~~ 恶劣天气下的目标检测也叫IA-YOLO源代码：https://github.com/wenyyu/ImageAdaptive-YOLO尽管基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了

目录1.参考BatchNormalization理论作用1.参考详解归一化、标准化、正则化以及batchnormalization论文BatchNormalizationBatchNorm层通常在激活函数之前应用。它会自动计算每个特征的均值和方差，并根据小批量数据的统计信息进行归一化处理，在使用时，需要注意训练与评估模

    深度学习的是数据分布，无论是检测一个人或一只猫，我们检测的本质是因为这张图片对应人的像素分布是有一定分布规律的。在网络训练过程中，数据并不会一成不变会发生协方差偏移的问题，这样会给模型学习带来一定难度；而且同一特征在不同图片，由于图片的色调、亮度等会有很多

因项目需要在龙芯下使用node14.17.5执行构建任务，在使用源码编译安装后，执行时出现Floatingpointexception(浮点数异常)问题。经调试发现，其是在使用openssl加载ECC相关证书时使用mips64汇编代码时导致的。在分析相关代码后，将deps下的openssl中的bn_div.c文件的16行进行修改，重新

1.抽象一个dao的父类。根据我们之前操作数据库表时，封装了很多的dao类，这些dao类他们具有很多相同的代码。如果我们反复写这些重复的代码相对比较麻烦。我们学过继承，是否可以把这些dao类的公共代码抽取到父类中，然后子类继承该父类。publicclassBaseDao{protectedPre

在前端开发中，使用纯函数有很多好处，可以显著提高代码的可读性、可测试性和可维护性。以下是主要原因：可预测性:纯函数对于相同的输入总是返回相同的输出，没有副作用。这意味着更容易理解函数的行为，预测其结果，减少调试时间。例如，Math.sqrt(4)总是返回2，无论调用多少次，或者在什

目录pix2pix特殊之处理论基础：model.eval()、model.train()、withtorch.no_grad()model.eval()、model.train()withtorch.no_grad()实际操作参考资料pix2pix特殊之处pix2pix模型在测试时与众不同的特点：1、使用dropout，引入随机性，否则容易无论什么输入都生成一样的图2、使用Bat

第一部分：初始谜题这一部分算是开胃菜，形式也更像平时见到的CTF题目，三个题目都是python加密的，做出其中任意一个就可以进入第二部分，也就是一个更类似真实情境的大型密码渗透系统。但每个初始谜题都是有分数的，所以就算开了第二部分也当然要接着做。每个题目也都有前三血的加成，一血5%，二

文章目录一、树的引入二、树的术语三、二叉树3.1二叉树的概念3.2二叉树的遍历3.3二叉树-查找指定结点3.3二叉树-删除结点3.4顺序存储二叉树3.5线索化二叉树3.5.1线索化二叉树应用案例3.5.2遍历线索化二叉树3.6二叉树的应用3.6.1堆排序（见`2022.4.5三、排序算

目录为什么需要批量规范化困难原因需求如何实现批量规范化公式使用部位为什么卷积层的通道维相当于全连接层的特征维？补充：为什么1*1卷积层相当于逐像素全连接层？深入思考BN的作用代码实现Q&ABatchNorm和LayerNorm的解释与对比为什么需要批量规范化困难训练深层神经网络并使其在较

[1]端到端的结构：输入直接映射到输出，没有中间步骤或人为干预。这种方法的核心思想是将整个任务或流程作为一个单一的系统来优化和执行，而不需要手动处理中间步骤或特征工程。[2]残差神经网络残差的使用主要是由于直接进行学习容易导致梯度的爆炸或消失，使用残差块，不直接学习映

#include<bits/stdc++.h>#defineendl'\n'usingll=longlong;typedefunsignedlonglongull;usingnamespacestd;voidGordenGhost();constintN=4e6+7;constintP=131;ullp[N],an[N],bn[N];intn;voidinit(stringa,stringb){

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向

B站课程Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解)的上课笔记1.Transformer模型概述Transformer是一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理领域。1.1位置编码为什么需要位置编码：模型需要理解单词在句子中的位置关系。位置编码公式：使用正弦和

目录格雷码的介绍二进制码转化为格雷码格雷码转化为二进制码verilog实现代码格雷码的介绍在一组数的编码中，若任意两个相邻的代码只有一位二进制数不同，则称这种编码为格雷码（GrayCode），另外由于最大数与最小数之间也仅一位数不同，即“首尾相连”，因此又称循环码或反射码。在数字系统

1.1卷积相关1）卷积2）反卷积（只能做到近似恢复，无法完全恢复原图像） 参考：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/863040611.2线性变换相关1）Linear2）矩阵相乘类：【mm:二维矩阵相乘；bmm:三维矩阵相乘；matmul:多维矩阵相乘,只要两个矩阵能够broadcast即

batchnormalization和layernormalization，主要区别在于normalization的方向不同。normalizationNormalization：规范化或标准化，就是把输入数据X，在输送给神经元之前先对其进行平移和伸缩变换，将X的分布规范化成在固定区间范围的标准分布。Normalization的作用很明显，把数据拉回标准

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43972154/article/details/1201998331.BN层的作用BN层使得神经网络能够设定较高的初始学习率，加速模型收敛过程；将数据进行归一化处理，即在网络的每一层输入的时候，插入了一个归一化层，然后再进入网络的下一层。这样能提高网络的泛化能力，使得网

归一化算法是对激活函数的输入进行归一化将featuremapshape设为[N,C,H,W]，其中N表示batchsize，C表示通道数，H、W分别表示特征图的高度、宽度BatchNormalization在batch上，对N、H、W做归一化，保留通道C的维度。对较小的batchsize效果不好，BN适用于固定深度的前向神经网络，如C

（ELA）EfficientLocalAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks论文链接：ELA:EfficientLocalAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks(arxiv.org)作者：WeiXu,YiWan单位：兰州大学信息科学与工程学院，青海省物联网重点实验室，青海师范大学引用：XuW,W