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轻量化网络模型
「摸鱼快报008」看不懂机器学习西瓜书? 没关系, 南瓜书来帮你!
摸鱼快报是一档我拍脑袋想出来的致力于
轻量化
地收集优质生物信息学及相关领域资料带给大家的小栏目,力求废话不多,干货为王.下面内容引用自官方github首页,帮助你快速了解推出南瓜书的目的:“周志华老师的《
卖萌哥
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2024-01-04 07:51
深度学习-双精度
使用FP16训练神经网络,相对比使用FP32带来的优点有:减少内存占用:FP16的位宽是FP32的一半,因此权重等参数所占用的内存也是原来的一半,节省下来的内存可以放更大的
网络模型
或者使用更多的数据进行训练
alstonlou
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2024-01-04 06:36
深度学习
人工智能
YOLOv8改进 更换
轻量化
模型MobileNetV3
一、MobileNetV3论文论文地址:1905.02244.pdf(arxiv.org)二、MobileNetV3网络结构MobileNetV3引入了一种新的操作单元,称为"MobileInvertedResidualBottleneck",它由一个1x1卷积层和一个3x3深度可分离卷积层组成。这个操作单元通过使用非线性激活函数,如ReLU6,并且在残差连接中使用线性投影,来提高网络的特征表示能
学yolo的小白
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2024-01-04 04:57
upgradeYOLOv8
python
深度学习
pytorch
深度学习框架解读—Yolov5/Yolov7/Halcon对比分析
2.
轻量化
:YOLOv5的模型相较于其他版本更轻量,易于部署在资源
机器视觉知识推荐、就业指导
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2024-01-04 03:48
机器视觉
深度学习
YOLO
人工智能
k8s 之7大CNI 网络插件
Kubernetes
网络模型
本身对某些特定的网络功能有一定要求,但在实现方面也具有一定的灵活性。因此,业界已有不少不同的网络方案,来满足特定的环境和要求。
睡不醒的猪儿
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2024-01-03 22:31
kubernetes
网络
容器
深度学习|Keras识别MNIST手写数字(一)
建模方法我们使用最简单的神经
网络模型
,多层感知器(MLP)。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据,通过一下代码即可完成下载。
罗罗攀
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2024-01-03 18:45
Hi3516DV300开发板——7.1 HarmonyOS鸿蒙系统北向HAP开发——编译第一个触摸版本Hello Wold
前言之前一直都是在搞南向,驱动底层之类的代码分析,包括底层的Makefile分析之类,其实Hi3516DV300从开发板性能来说,更多的应该在高层次应用中,比如AI、神经
网络模型
的移植、优化和适配HarmonyOS
小郭哥x
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2024-01-03 16:46
Hi3516DV300
嵌入式Linux
HarmonyOS
Hi3516DV300
HarmonyOS
鸿蒙系统
HAP安装
【人工智能风格迁移】人工智能图像风格迁移尝试学习
文章目录一、实验目的二、实验内容和要求三、实验结果(结果描述、结果截图、代码截图等)损失函数内容损失函数风格损失函数神经
网络模型
VGG19风格迁移的
网络模型
一、实验目的图像的风格迁移其实就是利用相关算法对一些著名画作的风格进行学习
quanjui
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2024-01-03 14:51
人工智能
python for vscode和python的区别_vscode+python 使用的一些些感受
vscode更
轻量化
,软件大小200+M,比pycharm小多了。
weixin_39640444
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2024-01-03 07:42
python
for
华为Ascend昇腾适配PyTorch框架
一、参考资料PyTorch用户文档PyTorch
网络模型
移植&训练指南AscendPyTorch第三方框架适配二、重要说明CPU架构为ARM架构时,由于社区未提供ARM架构CPU版本的torch包,无法使用
花花少年
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2024-01-03 07:06
深度学习
pytorch
Ascend
华为昇腾
YOLOv5算法进阶改进(10)— 更换主干网络之MobileViTv3 |
轻量化
Backbone
前言:Hello大家好,我是小哥谈。MobileViTv3是一种改进的模型架构,用于图像分类任务。它是在MobileViTv1和MobileViTv2的基础上进行改进的,通过引入新的模块和优化网络结构来提高性能。本节课就给大家介绍一下如何在主干网络中引入MobileViTv3网络结构,希望大家学习之后能够有所收获~!前期回顾:YOLOv5算法进阶改进(1)—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制
小哥谈
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2024-01-03 04:54
YOLOv5:从入门到实战
YOLO
人工智能
深度学习
目标检测
机器学习
计算机视觉
【AI】大模型的黑盒困惑
目录一、人工智能大模型二、大模型的黑盒特性三、黑盒导致的问题一、人工智能大模型人工智能大模型是指使用深度学习技术构建的,具有庞大规模参数的神经
网络模型
。
giszz
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2024-01-03 01:14
学习笔记
人工智能
人工智能
什么是七要素便携式气象站
便携式设计:该气象站采用
轻量化
材料和紧凑设计,方便
YYtianhe17
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2024-01-03 00:52
物联网
自动化
搞懂 Kubernetes
网络模型
Kubernetes是为运行分布式集群而建立的,分布式系统的本质使得网络成为Kubernetes的核心和必要组成部分,了解Kubernetes
网络模型
可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。
前浪浪奔浪流
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2024-01-02 22:58
caffe,一个强大的 Python 库!
PythonCaffe是一个流行的深度学习框架,它可以帮助您构建、训练和部署深度神经
网络模型
。本文将深入介绍PythonCaffe,包括其基本概
Sitin涛哥
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2024-01-02 22:10
Python
caffe
python
人工智能
动手深度学习笔记(四十九)8.5. 循环神经网络的从零开始实现
动手深度学习笔记(四十九)8.5.循环神经网络的从零开始实现8.5.循环神经网络的从零开始实现8.5.1.独热编码8.5.2.初始化模型参数8.5.3.循环神经
网络模型
8.5.4.预测8.5.循环神经网络的从零开始实现本节将根据
落花逐流水
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2024-01-02 13:23
pytorch实践
深度学习
rnn
基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型(二)
借助Kaggle上的丰富交通标志数据集,我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经
网络模型
进行训练。通过对网络架构和参数
小胡说人工智能
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2024-01-02 10:46
深度学习
学习路线
图像识别
python
深度学习
人工智能
tensorflow
目标检测
图像处理
自动驾驶
机器学习 | Python实现基于GRNN神经
网络模型
文章目录基本介绍模型设计参考资料基本介绍GRNN是Nadaraya-Watson估计器神经网络的改进,其中向量自变量上的标量的一般回归被计算为以核作为加权函数的局部加权平均值。该算法的主要优点是其校准只需要为核估计定义适当的带宽。因此,GRNN比其他前馈人工神经网络算法更快。传统的GRNN架构基于对所有特征使用一个唯一的带宽值。这种各向同性的网络结构(IGRNN)可以用作特征选择的包装器。这种方法
机器学习之心
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2024-01-02 08:18
#
GRNN广义回归神经网络
机器学习
python
神经网络
GRNN
使用docker
轻量化
部署snmp agent(SNMPv2访问)
文章目录服务器环境说明单机部署(非挂载conf文件版)debian:buster-slim容器简介实现步骤创建Dockerfile创建SNMP配置文件(snmpd.conf)构建Docker镜像运行Docker容器注意补充复制容器文件到本地容器、镜像操作单机部署(挂载conf文件版)批量部署说明创建Dockerfile创建SNMP配置文件(snmpd.conf)构建Docker镜像编辑python
缘友一世
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2024-01-01 20:26
Linux学习
尝试
docker
容器
运维
snmp
网络编程与网络安全
目录1.常说的四层、五层、七层
网络模型
有什么区别?2.TCP/IP
网络模型
中的五层模型,每层分别有什么用?3.介绍一下HTTP协议8.HTTPS和HTTP的区别是什么?
code喵喵
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2024-01-01 17:48
Java面试
https
http
YOLOv8独家原创改进:
轻量化
自研设计双卷积,重新设计backbone和neck结构,完成涨点且计算量和参数量显著下降
本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积,YOLOv8Conv,从而
轻量化
YOLOv8,性能如下表,GFLOPs8.1降低至7.6,参数量
AI小怪兽
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2024-01-01 15:27
YOLOv8原创自研
YOLO
算法
网络
人工智能
开发语言
基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型(一)
借助Kaggle上的丰富交通标志数据集,我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经
网络模型
进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整,致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先,我们
小胡说人工智能
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2024-01-01 12:08
深度学习
学习路线
图像识别
人工智能
神经网络
深度学习
python
tensorflow
目标检测
计算机视觉
【深度学习】第四章:反向传播-梯度计算-更新参数
四、训练模型:反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度
网络模型
不建议手写呢,因为底层有太多的东西,手写就写到地老天荒了,其中计算图就是一个难点。
宝贝儿好
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2024-01-01 12:26
深度学习
人工智能
Keras加载预训练模型
常用的预训练模型VGG16:VGG16是一个用于图像分类的卷积神经
网络模型
,由牛津大学的VisualGeometryGroup开发。它使用连续的小滤波
缘起性空、
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2024-01-01 12:50
keras
深度学习
机器学习
ISC2---CyberSecurity课程笔记---第四章:网络安全
WhatisNetworking什么是网络TypesofNetworks网络类型NetworkDevices网络设备OtherNetworkingTerms其他网络术语网络概览NetworkingModels
网络模型
caoxiaoye
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2024-01-01 09:51
安全
web安全
前馈神经网络复习
习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接
网络模型
中,将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法,旨在将训练集中的每个输入值
Simon52314
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2024-01-01 07:47
神经网络
人工智能
深度学习
LVGL v8.2移植到IMX6ULL开发板
本文介绍嵌入式
轻量化
图形库LVGL8.2移植到Linux开发板IMX6ULL的步骤。
Donald_Shallwing
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2024-01-01 04:13
嵌入式
故障诊断模型 | Maltab实现PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断
传统的神经
网络模型
需要大量的参数调整和迭代优化,学习效率很低。在混合算法中,需要优化的对象(粒子)是BP神经网络的权值和值。首先应把要优化的神经网络的
算法如诗
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2024-01-01 03:21
故障诊断模型(FDM)
算法
神经网络
人工智能
OSI七层模型、CAN、CiA、CANopen、CiA301CiA402和EtherCAT介绍
CAN(ControllerAreaNetwork)现场总线仅仅定义了OSI7层
网络模型
的第1层(物理层,见ISO11898-2标准)、第2层(数
y_q_m
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2024-01-01 02:47
Linux网络编程
TCP目录一、Internet(冷战时期的产物)的发展历史二、
网络模型
1、OSI七层理论模型2、TCP/IP协议模型(协议族)三、网络编程基础1、套接字2、IP地址3、端口号——Port4、字节序小端字节序大端字节序主机字节序
西装没钱买
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2024-01-01 01:15
网络
tcp/ip
tcp
WordPress 中的常规设置
个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的:
轻量化
工具创作平台想寻找共同学习交流的小伙伴,请点击【全栈技术交流群】给大家安利一个免费且实用的
轻量化
工具创作平台,点击跳转到网站。
海拥✘
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2023-12-31 21:21
WordPress
前端
基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统
工作中经常会使用到轻量级的
网络模型
来进行开发,所以平时也会常常留意使用和记录,在前面的博文中有过很多相关的实践工作,感兴趣的话可以自行移步阅读即可。
Together_CZ
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2023-12-31 20:42
神经网络
人工智能
深度学习
基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统
、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经
网络模型
实践
Together_CZ
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2023-12-31 20:42
制造
基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统
、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经
网络模型
实践
Together_CZ
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2023-12-31 20:40
制造
csSEnet注意力网络
csSEnet注意力网络一、cSE
网络模型
(通道注意力机制)1、Squeeze全局平均池化(GlobalAveragePooling)2、Excitation3、完整CSEblock的Pytorch实现总结二
小白学习记录
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2023-12-31 18:20
深度学习
深度学习
神经网络
cnn
轻材料绿建筑:气膜结构建筑的低碳环保
轻材料轻建筑:气膜结构的独特之处气膜结构建筑的主要特点之一是采用
轻量化
材料,通常是聚酯薄膜或聚氯乙烯等轻而坚韧的材料。相比传统建筑所使用的混凝土、砖石等重量级材料,气膜建筑的
Qspace丨轻空间
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2023-12-31 13:49
搜索引擎
Markdown 常用语法
由于Markdown的
轻量化
、易读易写特性,并且对于图片,图表、数学式都有支持,许多网站都广泛使用Markdown来撰写帮助文档或是用于论坛上发表消息。如GitHub
DogDaoDao
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2023-12-31 11:15
Markdown
Markdown
【Java开发岗面试】八股文—计算机网络
想了解我个人情况的,可以关注我的B站账号:东瓜LeeOSI七层
网络模型
,你了解吗?具体功能有哪些?总共有7层,自上向下为:应用层:构建具体的应用和
东瓜Lee
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2023-12-31 10:54
---Java开发岗面试---
java
面试
计算机网络
春招
秋招
校招
offer
马上:网络故障排查的思路和方法
OSI七层模型中的数据链路层、网络层等TCP/IP五层和四层
网络模型
网络
ExtraLazy
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2023-12-31 09:29
Android
马上
网络
网络协议
运维
pytorch04:
网络模型
创建
目录一、模型创建过程1.1以LeNet网络为例1.2LeNet结构1.3nn.Module二、网络层容器(Containers)2.1nn.Sequential2.1.1常规方法实现2.1.2OrderedDict方法实现2.2nn.ModuleList2.3nn.ModuleDict2.4三种容器构建总结三、AlexNet网络构建一、模型创建过程1.1以LeNet网络为例网络代码如下:class
慕溪同学
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2023-12-31 09:53
Pytorch
pytorch
python
深度学习
人工智能
神经网络
欧式电动葫芦日益盛行的两大原因
随着欧式电动葫芦的日益盛行,其独特的优点逐渐获得了广泛的认同,这些优势主要体现在
轻量化
设计和智能控制两个核心领域,并且这些独特的优点是很多传统电动葫芦所不具备的,接下来成华制造就来围绕这两个方面带大家了解一下欧式电动葫芦
chenghuaqizhong
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2023-12-31 06:34
制造
学习
nndl 作业12 优化算法2D可视化
简要介绍图中的优化算法,编程实现并2D可视化优化算法:优化的目标是
网络模型
中的参数(集合),损失函数L变量就是θ,其中L中的参数是整个训练集,换句话说,目标函数(损失函数)是通过整个训练集来确定的,训练集全集不同
szf03
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2023-12-31 06:51
人工智能
深度学习
Data-to-Text Generation with Content Selection and Planning 阅读笔记
pdf/1809.00582.pdf代码:https://github.com/ratishsp/data2text-plan-pyAbstract数据到文本生成的最新进展已经导致使用大规模数据集和神经
网络模型
睡熊猛醒
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2023-12-30 21:21
实习学习笔记
文本生成
DBNet文本检测网络 (FPN、batch normalization、Transpose conv)
直接二值化的方法不可微分,不能参与到
网络模型
的训练中。DBNet增加了thres
shuyeah
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2023-12-30 16:49
DBNet网络
深度学习
文本检测
计算机网络学习01-TCP/IP 五层模型概述
TCP/IP五层模型01协议分层谈论计算机
网络模型
之前,我们先来谈谈,为什么要分层,这样的好处是什么。当谈到Internet时,我们总能听到的一个词汇就是协议(protocol)。
五月与少年
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2023-12-30 14:57
计算机网络
#
计算机网络基础
计算机网络
学习
tcp/ip
TCP/IP 五层
网络模型
详解
目录什么是TCP/IP协议分层的好处如何分层进行网络传输封装分用中间的过程什么是TCP/IPTCP/IP五层
网络模型
是当下最广泛使用的
网络模型
,而OSI七层
网络模型
是仅存在于教科书上的为何需要ICP/IP
Pennywise.
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2023-12-30 14:56
JavaEE初阶
网络
tcp/ip
网络协议
tcp/ip五层
网络模型
二、TCP/IP分层模型TCP/IP分层模型(简称TCP/IP模型)及与OSI参考模型的对应关系如图1所示。图1TCP/IP模型及与OSI参考模型的对应关系由图1可见,TCP/IP模型包括4层:网络接口层--对应OSI参考模型的物理层和数据链路层;网络层--对应OSI参考模型的网络层;运输层--对应OSI参考模型的运输层;应用层--对应OSI参考模型的5、6、7层。讨论:TCP/IP模型并不包括物
HES_C
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2023-12-30 14:24
网络
TCP/IP的五层
网络模型
6.1应用层此时做的数据就是进行分割,可以根据自身需要进行分割,比如通过逗号此时就可以把应用层的数据通过操作系统api,交给传输层6.2传输层只是把刚才的应用层数据,基础拼接上传输层的报头传输层典型的协议:TCP/UDP一个数据报=报头+载荷6.3网络层最主要的协议就是IP协议6.4数据链路层以太网协议加个报头和报尾报头中最重要的信息就是源MAC地址和目的MAC地址(关注两个相邻节点)6.5物理层
天纵云裳
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2023-12-30 14:54
网络
tcp/ip
网络协议
TCP/IP五层
网络模型
物理层,数据链路层,网络层,传输层,应用层。1)物理层:硬件设备。2)数据链路层:主要负责转换数字信号和物理二进制信号。3)网络层:主要是IP协议。主要负责寻址找到目标设备的位置。4)传输层:TCP和UDP,主要负责传输数据包。5)应用层:主要负责web浏览器的HTTP浏览器协议,文件传输的FTP协议,负责电子邮件的STMP,负责域名系统的DNS等。
XuXin_971222
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2023-12-30 14:54
网络
tcp/ip
网络协议
视频美颜sdk是什么?美颜sdk贴纸技术详解
通过深度学习和神经
网络模型
,贴纸技术可以实时识别人脸,并为每个
美狐美颜sdk
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2023-12-30 13:30
直播美颜技术
直播美颜SDK
美颜SDK
音视频
人工智能
深度学习
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计算机视觉
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