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我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择，例如解码器的LST

具体来说，研究人员在可变持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像上联合训练了一个文本条件扩散模型。

并将捕捉到的每一个角落拼接在一起，形成一个完整的全景图像。VR全景技术近年来得到了广泛的关注和应用，其独特的呈现方式为用户带

通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。

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一：HObject转bitmap（灰度图）publicvoidHObject2Bitmap8(HObjectimage,outBitmapres){HTuplehpoint,type,width,height;constintAlpha=255;HOperatorSet.GetImagePointer1(image,outhpoint,outtype,outwidth,outheight);res

安装WSL安装WSL2之前，必须启用“虚拟机平台”可选功能。计算机需要虚拟化功能才能使用此功能。以管理员身份打开PowerShell并运行：dism.exe/online/enable-feature/featurename:VirtualMachinePlatform/all/norestart下载Linux内核更新包:l链接：https://wslstorestorage.blob.core.

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1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

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我们将二阶微分定义成如下差分：我们首先我们来看边缘的灰度分布图以及将一二阶微分作用于边缘上：我们可以看到，在边缘（也就是台阶处），二阶微分值非常大，其他地方值比较小或者接近0.那我们就会得到一个结论，微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点的突变程度成正比

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Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练，将

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图像的分辨率主要指的是空间分辨率，即图像的像素密度以及单位面积的像素尺度，它描述了一幅图像中所包含细节的多少。分辨率越高，图像的细节越丰富，包含的信息含量就越多。

压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架，它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法，给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。

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引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在识别和定位图像中的物体。

深度学习和机器学习，作为人工智能领域的两个重要分支，常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处，但也有各自的特点和优势。

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了

从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程

不知不觉我写了5篇公众号了，这个系列也写到了第三章了，我发现做什么事情还是自驱力很重要，如果觉得有意思，就能一直坚持下去，如果我公众号能写到50篇，我就去起点开一个号写仙侠小说去，我觉得小说可能我也能坚持写下去。继续写基础，这东西之所以学起来很麻烦就是基础太多上一篇文章我们介绍了,可以查中括号来确定张量是几维的，也能通过shape数量看到，同时shape也提供了每个维度的与元素个数，像上图前面每个

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上一章的内容深度学习从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：

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由于是将训练CT数据的模型用来跑MRI，因此有些操作不是很理解，并且也不会，请教哈各位大佬Question1首先使用一个生成模型netG_A2B将输入real_A2转换成输出fake_B，这通常是在如图像到图像的转换任务中常见的做法

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