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Linux
简析回波
Go 1.19.3 interface原理
简析
interface接口,分为有方法签名的接口和空接口interface{fn()…}有方法签名的接口,底层运行时结构ifaceifacesrc/runtime/runtime2.gotypeifacestruct{tab*itab//接口类型itab,i-table的缩写dataunsafe.Pointer//接口值指针}itab//layoutofItabknowntocompilers//al
metabit
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2023-01-14 19:58
Go
interface
Go1.19.3 string原理
简析
引入当查看string类型的变量所占的空间大小时,会发现是16字节(64位机器)。str:="hello"fmt.Println(unsafe.Sizeof(str))//16也许你会好奇,为什么是16字节,它的底层存储模型是什么样子的。源码分析底层结构在src/runtime/string.go中,定义了string的结构:typestringStructstruct{strunsafe.Poi
metabit
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2023-01-14 19:28
Go
string
Go1.19.3 数组与切片原理
简析
数组Go语言数组,声明有如下几种方式:vararr1[10]intarr1[0]=10000vararr2=[10]int{0:0,2:2}vararr3=[...]int{1,2,3}其中arr1只是进行声明,数组在声明时,内存空间已经被开辟过,所以可以赋值。arr2是声明的同时赋值,arr3是用…语法糖自动推断数组的长度。数组作为参数传递或赋值时都是值拷贝,即——修改数组的copy不会对原数组
metabit
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2023-01-14 19:28
Go
数组与切片
Go1.19.3 map原理
简析
map
简析
map是一个集数组与链表(美貌与智慧)特性于一身的数据结构,其增删改查时间复杂度都非常优秀,在很多场景下用其替代树结构。关于map的特性请自行学习。
metabit
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2023-01-14 19:28
Go
map
Go 1.19.3 context原理
简析
原理
简析
,context的结构是一棵以Background()或TODO()为根节点的多叉树,在树中,子树被取消时会将取消信号向下传导,让子树的子树…一并取消。此时可以将子树从父ctx节点中清除。
metabit
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2023-01-14 18:50
Go
context
数据结构 | 十大排序超硬核八万字详解【附动图演示、算法复杂度性能分析】
尽量到网页端访问本文从学习到搜寻各种资料,整理成博客的形式展现足足花了一个月的时间,慢工出细活,希望本篇文章可以真正带你学懂排序,不再为写排序算法而苦恼十大经典排序算法庖丁解牛细致剖析一、直接插入排序【还阔以】1、动图演示2、算法思路
简析
Fire_Cloud_1
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2023-01-13 19:59
数据结构与算法
面试
排序算法
十大排序
Linux 自带的LED 灯驱动实验
目录Linux内核自带LED驱动使能Linux内核自带LED驱动简介LED灯驱动框架分析module_platform_driver函数
简析
gpio_led_probe函数
简析
设备树节点编写运行测试前面我们都是自己编写
行稳方能走远
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2023-01-13 07:34
正点IMX6ULL驱动开发
linux
单片机
运维
Linux目录结构
简析
Linux目录结构
简析
(zz)作者:虫虫Linux继承了unix操作系统结构清晰的特点。在linux下的文件结构非常有条理。但是,上述的优点只有在对linux相当熟悉时,才能体会到。
zheng80037
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2023-01-13 07:34
linux
library
工作
windows
unix
dos
linux设备树的平台信息认证之匹配过程
简析
linux设备树的平台信息认证之匹配过程
简析
1.start_kernel()函数定义在init/main.c2.setup_arch()函数定义在arch/arm/kernel/setup.c3.setup_machine_fdt
Auv开心
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2023-01-13 07:59
linux驱动
学习笔记
个人技术成长记录
linux gpio 内核态,Linux Kernel 中断
简析
一、中断基础概念所谓中断,指CPU在执行程序的过程中,出现了某些突发事件即待处理,CPU必须暂停当前的程序。转去处理突发事件,处理完毕后CPU又返回原程序被中断的位置并继续执行。1、中断分类a--内部中断和外部中断根据中断的的来源,中断可以分为内部中断和外部中断:内部中断,其中断源来自CPU内部(软件中断指令、溢出、除法错误等),例如,操作系统从用户态切换到内核态需借助CPU内部的软中断;外部中断
核儿
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2023-01-13 07:58
linux
gpio
内核态
Linux内核vmap函数,Linux 4.16 Binder驱动学习笔记--------接口
简析
1.binde设备初始化1.1binder_init()staticint__initbinder_init(void)binder设备初始化过程可以简化为如下步骤:1.初始化binder缓冲区分配ret=binder_alloc_shrinker_init();2.创建binder相关目录debugfs_create_dir第一个参数为创建的目录,第二个参数为父目录,因此在前面binder就创建
weixin_39588265
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2023-01-13 07:58
Linux内核vmap函数
Linux VFS机制
简析
(二)
LinuxVFS机制
简析
(二)接上一篇LinuxVFS机制
简析
(一),本篇继续介绍有关Addressspace和addressoperations、file和fileoperations、dentry和
weixin_34217773
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2023-01-13 07:28
后端
数据结构与算法
内存管理
linux进程管理
简析
linux多任务概念:linux采用分时管理的方法,所有的任务都放在一个队列中,操作系统根据每个任务的优先级为每个任务分配合适的时间片,从而使所有的任务共同分享系统资源,因此linux可以在一个任务还未执行完成时,暂时挂起此任务,又去执行另一个任务,过一段时间以后再回来处理这个任务,直到这个任务完成,才从任务队列中去除,这个就是多任务的概念。进程:在自身的虚拟地址空间运行的一个独立的程序,从操作系
weixin_33915554
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2023-01-13 07:58
shell
操作系统
awk
Linux VFS机制
简析
(一)
LinuxVFS机制
简析
(一)本文主要基于Linux内核文档,简单分析LinuxVFS机制,以期对编写新的内核文件系统(通常是给分布式文件系统编写内核客户端)的场景有所帮助。
普通网友
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2023-01-13 07:58
操作系统
运维
数据结构与算法
linux设备树
简析
1.什么是设备树设备树(DeviceTree),将这个词分开就是“设备”和“树”,描述设备树的文件叫做DTS(DeviceTreeSource),这个DTS文件采用树形结构描述板级设备,也就是开发板上的设备信息,比如CPU数量、内存基地址、IIC接口上接了哪些设备、SPI接口上接了哪些设备等等。2.DTS、DTB和DTCDTS是设备树源码文件,DTB是将DTS编译以后得到的二进制文件。将.c文件编
孙小草
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2023-01-13 07:57
Linux相关
linux
dts
ThreadLocal
简析
ThreadLocal
简析
使用场景基本使用使用场景一个请求带来的参数需要通过一个个方法传递下去(非常臃肿),可以借助threadLocal成员变量直接获取多线程情况下可以保证线程安全基本使用publicclassTestThreadLocal
叶吟夜饮
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2023-01-13 07:56
线程安全
java
linux内核之USB驱动分析
【推荐阅读】深入学习Linux内核(二)体系结构
简析
linux内核源码分析-nvme设备的初始化第一部分USB驱动程序框架app:------------------------------------
Linux加油站
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2023-01-13 07:55
linux
运维
服务器
linux 设备模型
简析
file_operations不可能被抛弃。它是字符设备的基础结构,各种设备模型或者说总线,只是对字符设备进行了包装。驱动一定是内核模块内核模块不一定是驱动设备模型的初衷是省电建立一条挂有所有设备的树全局设备树与用户空间的通信:设备间的通信都是通过sysfs文件系统实现的把设备模型的接口以文件的形式暴露给用户可以通过读写文件的方式配置设备设备模型的经济基础决定了设备模型的上层建筑kobject是构
咕唧咕唧shuboLK
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2023-01-13 07:53
linux
设备驱动
linux
struct
file
module
c
框架
linux4.3.2 块设备驱动
简析
-1
最近比较闲,准备玩玩xilinx的SoC,但又由于预算不够,买不起ZedBoard,所以最后入手了Z-Turn这块板子。它是米尔科技设计的,板子整体是蛮漂亮的,就是软资源不足——不能很好地玩转啊,这是个硬伤。过年在家,闲的无聊,就准备研究一下以前一直想了解的linux中块设备的驱动架构,好吧扯了很多废话,让我们进入正题吧。z-turn这块板子上,系统可以从SPIflash或者TF卡中启动,我们来看
棒子先生
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2023-01-13 07:23
嵌入式linux—zynq
嵌入式
zynq
linux
驱动
块设备
Linux内核引导
简析
bootsect.S、setup.S、head.S分析收藏2010-01-1413:36:34bootsect.S,系统引导程序,一般不超过512字节。在PC系统结构中,线性地址0xA0000以上,即640K以上用于图形接口卡和BIOS自身,640K以下为系统的基本内存。如果配置更多的内存,则0x100000,即1MB处开始称为高内存。当BIOS引导一个系统时,总是把引导扇区读入到基本内存地址为0
浩瀚之水_csdn
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2023-01-13 07:51
嵌入式Linux相关知识汇总
Linux信号处理
简析
1.前言限于作者能力水平,本文可能存在谬误,因此而给读者带来的损失,作者不做任何承诺。2.分析背景本文基于ARM32架构+Linux4.14内核源码进行分析。3.信号概述3.1信号分类信号这个概念,起始于UNIX操作系统,经过一系列的演变,形成了今天由POSIX标准定义的信号。按信号的编号区间和处理的实时性,我们简单的将信号分为标准信号和实时信号两类。3.1.1标准信号标准信号起始于UNIX操作系
JiMoKuangXiangQu
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2023-01-13 07:21
Linux
#
内核
linux
信号处理
Linux: Jump label实现
简析
1.前言限于作者能力水平,本文可能存在谬误,因此而给读者带来的损失,作者不做任何承诺。2.背景本文基于Linux4.14内核源码,以及ARM32架构进行分析。3.Jumplabel实现3.1为什么引入Jumplabel?在内核代码中,有很多分支判断条件,它们在绝大多数情形下,都是不成立的,类似如下代码:if(unlikely(condition)){/*condition在极少数情况下才会成立*/
JiMoKuangXiangQu
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2023-01-13 07:50
#
内核
Linux
linux
硬件架构
添加一个Linux内核系统调用
在阅读本篇之前,建议先阅读下我的另一篇博文:Linux系统调用实现
简析
,了解一下系统调用是怎么工作的。3.添加一个系统调用在给出如何
JiMoKuangXiangQu
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2023-01-13 07:50
Linux
#
内核
linux
Linux设备树
简析
1.前言限于作者能力水平,本文可能存在谬误,因此而给读者带来的损失,作者不做任何承诺。2.设备树的来源在Linux中,每个设备驱动,管理一组设备数据,类似面向对象编程中类和其实例对象的关系。一段时间以来,这些设备数据硬编码中内核中,导致了内核代码的急剧膨胀(尤其是在ARM架构下),同时影响了维护的便利性。社区总瓢把子Linus对此表达了强烈的不满,要求整改。针对该问题,社区经过一系列地讨论,引入了
JiMoKuangXiangQu
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2023-01-13 07:48
Linux
#
内核
linux
pytorch常用函数API
简析
与汇总——以备查询
文章目录Tensor运算变换torch.Tensor.transpose()&torch.Tensor.permute()torch.cat()&torch.stack()torch.squeeze()&torch.unsqueeze()torch.Tensor.expand()&torch.Tensor.expand_as()torch.contiguous()torch.Tensor.view
sherpahu
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2023-01-13 06:24
机器学习
How it works(15) OpenDroneMap结构
简析
引入OpenDroneMap(以下简称ODM),是一套非常完整的开源无人机影像三维重建服务,我以前写过的NodeODM源码阅读就是ODM的子项目.当时我所在的公司主营业务是无人机相关,基于ODM我们打造了一套全自动化无人机数据处理链路:无人机影像在线回传,自动构建成最终的正摄影像.ODM是一个好产品.举个例子:就算我梳理了ODM的脉络,我其实依旧不理解SLAM,毕竟这是一个门槛比较高的领域,但这并
默而识之者
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2023-01-12 17:49
源码阅读
读书笔记 | 自动驾驶中的雷达信号处理(第1章 雷达系统基础)
本文编辑:调皮哥的小助理1.1介绍雷达是一种利用电磁波反射的
回波
信号强度来确定物体存在和位置的装置,术语“RADAR”是“无线电探测和测距”的首字母缩写。
调皮连续波(rsp_tiaopige)
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2023-01-12 12:46
自动驾驶中的雷达处理算法
自动驾驶
人工智能
机器学习
雷达分类介绍
分类:机械激光雷达:使用机械部件旋转来改变发射角度从而测量激光发出和收到
回波
的时间差,确定目标的方位和距离。
*爱吃路边摊�
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2023-01-11 12:09
人工智能
物联网
【Hibernate】Hibernate注解方式JPA(速成解析hibernate注解)
Hibernate注解方式JPA文章目录Hibernate注解方式JPAJPAhibernate配置文件
简析
:分类一、类级别注解-@Entity:映射实体类-@Entity(name="tableName
OrangeChenZ
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2023-01-10 16:41
后端
hibernate
JPA
注解
ICESat2学习笔记3 : ICESat2 ATLAS数据介绍
ATLAS的6个波束中,3个波束能量较强,其他3个波束较弱,两者能量比约为4:1,如此设计可适应不同反射率目标的测量,减少由单次
回波
光
晚秋10
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2023-01-10 14:59
ICESat
ICESat-2
ATLAS
绝对值编码器与增量式编码器
简析
绝对值编码器与增量式编码器
简析
一、增量式编码器定义:将位移信号转换成周期性电信号,再把这个电信号转换换成脉冲信号,用脉冲的个数来表示位移的大小。
xxzc123
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2023-01-10 11:32
绝对值编码器
增量式编码器
编码器
Tree Stem Diameter Estimation from Mobile Laser Scanning Using Line-Wise Intensity-Based Clustering
激光
回波
的强度被用来滤除仅掠过茎干的不可靠
回波
。该移动用于从茎的较大部分获得测量值,并且来自不同视图的多条线用于圆拟合。测试了两
fish小余儿
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2023-01-10 06:56
3D实例分割
聚类
人工智能
3D实例分割
树木分割
简析
深度学习常见激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU)
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为,只有加入了激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。下图为激活函数的计算过程y=h(b+w1x1+w2x2)y=h(b+w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2})y=h(b+w1x1+w2x2),我们将该式拆开
佰无一用是书生
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2023-01-06 20:26
Deep
Learning
深度学习
(21)语义分割--deeplabv1v2和v3
deep-learning-for-image-processing:deeplearningforimageprocessingincludingclassificationandobject-detectionetc.(3)博客DeepLabV3网络
简析
chencaw
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2023-01-06 16:56
torch
深度学习
人工智能
加载速度提升 15%,关于 Python 启动加速探索与实践的解析 | 龙蜥技术
以下为本次演讲内容:一、Python启动速度
简析
首先从一个Python3中空解释器启动时间的好事分析开始。我们可以看到,主要的耗时都和Python包加载有关。其中,
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2023-01-06 15:21
python技术开源项目实践
简析
语音识别技术的工作原理
(文章来源:钛媒体APP)语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本,进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性,听懂人说什么,并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成,分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统(如下图)大致包含了四个主要部分:特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。(1)语音输入的预处理模块,对输入的原始语音
编程大乐趣
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2023-01-05 11:19
batchsize对测试集结果有影响吗
ReLU和BN层
简析
BatchNormalization的预测阶段batch-size调整后,相应的学习律,梯度累加等可能都要调整,有时候也可以调整一些过拟合参数,比如dropout,bn等。
daoboker
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2023-01-04 08:28
深度学习
json file类型_数据集标注文件JSON格式
简析
Hey,最近在处理数据集的标注问题,今天来简要介绍一下数据集标注文件的json格式。主要简介一下主流数据集COCO:COCO的全称是CommonObjectsinContext,是微软团队提供的一个可以用来进行影象识别的资料集。MSCOCO资料集中的影象分为训练、验证和测试集。COCO通过在Flickr上搜索80个物件类别和各种场景型别来收集影象,其使用了亚马逊的MechanicalTurk(AM
weixin_39879219
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2023-01-04 08:18
json
file类型
json文件
json格式
js修改json文件中的数据
mscoco数据集
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks(MAML)
简析
在看MAML这篇论文的时候,因为是初学者,很多都不懂,网上查了许多资料也没看明白,最后来来回回找了很多资料结合原文才看懂一些,在这简单分享一下。什么是元学习?元学习(meta-learning)已经有很多定义了,最常见的就是学习学习,即learningtolearn。这里从其他方向说一个可能不是很好但是有助于理解的定义,就是把常规的训练模型的某一个过程替换成一个可学习的模块。比如:MAML就是把模
薛定谔的哆啦B梦
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2023-01-03 13:40
元学习
计算机视觉
深度学习
神经网络
目标跟踪中groundtruth意思_自动驾驶中的多目标跟踪(一)
雷达通过向天空发射电磁波并接收相应的
回波
。如果电磁波波束指向的位置恰好有飞机,那么飞机反射
回波
有一定概率会被信号处理器检测到。信号处理器输出的有
Cat Chen
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2023-01-03 08:58
sift特征提取_海洋技术侧扫声呐图像特征提取改进方法
Rao等提出了符号图案分析(SPA)方法,利用特定目标物的特性
回波
直方图对声呐图像中水雷进行检测。罗进华
weixin_39992660
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2023-01-02 13:26
sift特征提取
元数据
简析
:定义及管理
一、元数据定义元数据是用来描述数据的数据。它可理解为比一般意义的数据范畴更加广泛的数据,不再仅仅表示数据的类型、名称、值等信息,它可以进一步提供数据的上下文描述信息,比如数据的所属域、取值范围、数据间的关系、业务规则,甚至是数据的来源。元数据可以帮助DW管理员和DW开发人员非常方便地找到他们所关心的数据。元数据相当于数据的DNA,它可以告诉你,有用的数据在哪里,能提供一份数据结构定义和元素的详细示
风萧萧1999
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2022-12-31 20:37
数据库
加载速度提升 15%,关于 Python 启动加速探索与实践的解析
以下为本次演讲内容:一、Python启动速度
简析
首先从一个Python3中空解释器启动时间的好事分析开始。我们可以看到,主要的耗时都和Python包加载有关。其中,
阿里云云栖号
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2022-12-31 07:24
python
java
开发语言
云计算
oracle 21c新特性
简析
21c简介因为20年疫情的影响,20c并未发布线下版本,只在云上发布了版本;21年线下发布了21c,Oracle21c其实就相当于Oracle20c,因为20c从未进入公众可用的版本发布。在官方的版本计划中,20c已经被移出;且官方指出,23c将是长期稳定的版本,即23c可以取代19c,作为下一个稳定版本使用。而21c和22c只是过渡版本,学习了解其新特性即可。安装了oracle21c的单机版,以
Joyce.Du
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2022-12-30 15:42
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安装升级
21C
XTTS
CDB
生命周期
简析
低功耗蓝牙芯片PHY6222/PHY6252 蓝牙锁的应用
蓝牙锁目前在蓝牙锁领域应用较多的版本应该是蓝牙4.0协议,本标准增加了BluetoothSmart和BluetoothSmartReady标准。特别是BluetoothSmart版本,作为低功耗蓝牙(BluetoothlowEnergy,简称BLE),随着历史的演变,版本有质的飞越。主要体现在成本低,功耗低,峰值电流极低并可以非常快速的建立连接,使用一粒纽扣电池就可以连续工作几年。相较于ZigBe
weng13924672287
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2022-12-30 13:46
蓝牙
射频工程
mcu
5g
小白科研笔记:
简析
论文DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs
1.前言这篇博客主要分析一篇ICCV2019的一篇深度图卷积网络性能的文章DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs。这篇文章的核心创新点是把残差连接(ResidualConnection)和全连接方式(DenseConnection)从二维卷积迁移到图卷积中,同时把空洞卷积(DilatedConvolution)概念延伸至图卷积中。这篇文章其实比较通俗易懂,咱就直接讲解核心点。
Niuip
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2022-12-30 09:34
computer
vision论文代码分析
pytorch的ANN数据拟合以及cst扫参数据的导出处理
目的是导出在5.5GHz下的不同参数对应的
回波
损耗,方便使用ANN进行拟合。
有人回答吗
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2022-12-29 21:17
天线优化
5g
python
pytorch
一文尽览 | 开放世界目标检测的近期工作及
简析
!(基于Captioning/CLIP/伪标签/Prompt)...
点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述!目标检测是人工智能最突出的应用之一,也是深度学习最成功的任务之一。然而,尽管深度对象检测取得了巨大进步,例如FasterR-CNN,已经能取得非常不错的准确性,但训练此类模型需要昂贵且耗时的监督信号,他们都要靠
自动驾驶之心
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2022-12-29 17:53
目标检测
深度学习
人工智能
计算机视觉
数学建模竞赛常考三大模型及十大算法汇总与
简析
一、三大模型1、预测模型神经网络预测灰色预测时间序列预测马尔科夫链预测微分方程预测Logistic模型拟合插值预测(线性回归)(不推荐)应用领域:人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用。2、优化模型规划模型(目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划)图论
梦知2001
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2022-12-29 16:32
数学建模
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数学建模
三种基于稀疏成像的RCS测量算法思想
1.基于三维稀疏成像的RCS测量方法算法思路:1.先设置初始参数;2.原始
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数据进行脉冲压缩,得到距离向矩阵;3.对距离向
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数据(脉冲压缩后的数据)进行K倍频域升采样;3.1提取距离向数据矩阵的纵向量
contra1984
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2022-12-28 18:24
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