Bn 第9页

简单视频播放AVPlayer和AVPlayerViewController

NSURL*url=[NSURLURLWithString:@"http://flv3.bn.netease.com/videolib3/1712/13/ouwHf3421/SD/ouwHf3421-mobile.mp4

lfl18326162160·2023-08-16 20:56

线与角复习卡3

1、如图，已知点C在线段AB上，点M，N分别在线段AC与线段BC上，且AM＝2MC，BN＝2NC．（1）若AC＝9，BC＝6，求线段MN的长；（2）若MN＝5，求线段AB的长．2．如图所示，AB为一条直线

数学缪老师·2023-08-16 14:34

深度学习Batch Normalization

批标准化（BatchNormalization，简称BN）是一种用于深度神经网络的技术，它的主要目的是解决深度学习模型训练过程中的内部协变量偏移问题。

Fasthand_·2023-08-16 07:00

Algorithm Review 8 分治

分治主定理即MasterTheorem，可用于推导由分治法得到的递推关系式的时间复杂度，设T(n)=aT(nb)+f(n)T(n)=aT(\frac{n}{b})+f(n)T(n)=aT(bn)+f(n

Log_x·2023-08-15 09:02

[PaddlePaddle] [学习笔记] [上] 计算机视觉（卷积、卷积核、卷积计算、padding计算、BN、缩放、平移、Dropout）

1.计算机视觉的发展历程计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。计算机视觉技术经过几十年的发展，已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍

Le0v1n·2023-08-15 05:33

tp6 v3微信退款

/***@Notes:退款*@param$out_trade_no支付时候订单号（order表original_bn）两个参数选一个这个要选对*@param$out_refund_no退款订单号*@param

梦到韩大厨·2023-08-13 14:38

深度学习网络模型——RepVGG网络详解、RepVGG网络训练花分类数据集整体项目实现

深度学习网络模型——RepVGG网络详解、RepVGG网络训练花分类数据集整体项目实现0前言1RepVGGBlock详解2结构重参数化2.1融合Conv2d和BN2.2Conv2d+BN融合实验(Pytorch

郭庆汝·2023-08-12 08:25

torch model.eval()

1.model.train()作用：启用BatchNormalization和Dropout，如果模型中有BN层(BatchNormalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train

三方斜阳·2023-08-11 21:58

Optimizer and BN

DeepLearningOptimizersoptimizers通用参数待优化参数：,目标函数：,初始learningrate：在每一个epocht中：计算目标函数关于当前参数的梯度：[图片上传失败...(image-33816e-1552923429589)]根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量：[图片上传失败...(image-9748e9-1552923429589)]，计算当前时刻的下降梯度

MadCoder·2023-08-11 09:57

2021牛客多校第八场补题 D-OR

https://ac.nowcoder.com/acm/contest/11259/D来源：牛客网题目描述Therearetwosequencesoflengthn−1n-1n−1,b=(b2,b3,…,bn

Zed222·2023-08-10 06:12

【深度学习中的批量归一化BN和层归一化LN】BN层（Batch Normalization）和LN层（Layer Normalization）的区别

文章目录1、概述2、BN层3、LN层4、Pytorch的实现5、BN层和LN层的对比1、概述归一化(Normalization)方法：指的是把不同维度的特征（例如序列特征或者图像的特征图等）转换为相同或相似的尺度范围内的方法

masterleoo·2023-08-08 09:41

Googlenet-v2

Googlenet-v2（BN层的提出）论文题目是：BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift

沉迷学习的小白·2023-08-07 23:23

机器学习实战：贝叶斯垃圾邮件判断APP

贝叶斯公式贝叶斯公式其中B1,B2,...,Bn为完备事件组P(A)表示：事件A发生概率P(B)表示：事件B发生概率P(A∩B)表示：事件A与事件B同时发生的概率P(A|B)表示：在事件B发生的情况下，

molangwu·2023-08-06 06:38

模拟宕机后kafka的重新分区

bootstrap-server192.168.233.132:9092--topicquickstart77-events--describeTopic:quickstart77-eventsTopicId:A7bN

daelly·2023-08-05 21:30

代码调试1：yolo初始训练

安静到无声·2023-08-04 15:30

旷视科技面试——算法岗

它与其他stateofart的模型对比3、实习：CRF后处理的目的4、什么是BN5、多标签分类怎么解决，从损失函数角度考虑6、imagecaption项目：文本特征用什么提的？

fpga和matlab·2023-08-04 12:16

mysql命令行去除格式

mysql-e"selectvmd5fromtest"带格式去掉分割线和列名mysql-e"selectvmd5fromtest"-BN去掉格式

祖传编程·2023-08-04 06:14

resnet---残差结构

可见我们的网络层数并不是越深越好出现这种情况的原因是：梯度消失，梯度爆炸，以及退化问题（梯度消失和梯度爆炸的原因是因为误差梯度的问题）我们的解决方法是：数据标准化处理，权重初始化，BN层（让我们获得均值为

虽然她送了我玫瑰花·2023-08-03 17:43

Dogs vs. Cats比赛——代码调试&模型优化笔记

实测：加了BN之后，va

w风行者s·2023-08-03 15:23

动画片资源

1gdEX3wf密码:sha2海底小纵队（中英双语）链接:http://pan.baidu.com/s/1i3KYZyd密码:fujn小公主视频+绘本链接:http://pan.baidu.com/s/1bn0m2Px

xzk_70901·2023-08-03 13:54

YOLOV2简介

v2在v1上的提升batchnormalization:BN能够给模型收敛带来显著地提升，同时也消除了其他形式正则化的必要。作者在每层卷积层的后面加入BN后，在mAP上提升了2%。

奋斗_蜗牛·2023-08-02 20:40

机器学习笔记8——抑制过拟合之Dropout、BN

过拟合：网络在训练数据上效果好，在测试数据上效果差。抑制过拟合的方法有以下几种：（1）dropout（2）正则化（3）图像增强本次主要谈论一下dropoutdropout定义：是一种在学习的过程中随机删除神经元的方法。训练时随机选取隐藏层的神经元，并将其删除。如图所示：主要作用：（1）取平均的作用（2）减少神经元之间复杂的共适应关系：因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropo

hello everyone！·2023-07-31 19:28

pytorch 矩阵和向量乘法

向量点乘：又叫做点积、内积、数量积、标量积，向量a[a1,a2,...,an]和向量b[b1,b2b...,bn]点乘的结果是一个标量，记作a.b；得到一个值。

木禾DING·2023-07-29 17:10

学习笔记哈哈

输入描述:四个正整数n,m,a,bn,m,a,bn,m,a,b，用空格隔开。分别代表苹果的数量、桃子的数量、一号大礼包价值、二号大礼包

被眼镜封印的颜值·2023-07-29 11:03

GoogleLeNet V2 & V3 —— Batch Normalization

文章目录BatchNormalizationinternalcovariateshift激活层的作用BN执行的位置数据白化网络中的BN层训练过程BN的实验效果MNIST与GoogleLeNetV1比较GoogleLeNet

新兴AI民工·2023-07-29 09:32

前向推理，合并Conv层与BN层

目录前言合并Conv层与BN层合并原因为什么需要batchnormalization合并的数学原理caffe版本的实现（python，嵌入式端）Darknet版本的实现（C/C++，服务端）今儿再补充一篇之前一直想写

荪荪·2023-07-29 09:00

初窥TensorRT

优化内容：合并一些层1,1Conv、BN、ReLu合并成一个CBR层1.2取消Concat层。直接将concat层上一层的输出连接到需要的地方。

_xuyue·2023-07-29 03:17

Codeup 深度优先搜索（DFS）：【递归入门】组合+判断素数

题目描述已知n个整数b1,b2,…,bn以及一个整数k（k＜n）。从n个整数中任选k个整数相加，可分别得到一系列的和。

_APTX4869·2023-07-28 06:33

Normalization(BN and LN) in NN

BatchNormalization称为批标准化。批是指一批数据，通常为mini-batch；标准化是处理后的数据服从N(0,1)N(0,1)N(0,1)的正态分布。在训练过程中，数据需要经过多层的网络，如果数据在前向传播的过程中，尺度发生了变化，可能会导致梯度爆炸或者梯度消失，从而导致模型难以收敛。假设输入的mini-batch数据是B=x1...xmB={x_1...x_m}B=x1...xm

Yuezero_·2023-07-27 16:51

BUG|tensorflow模型转换为onnx

Unrecognizedattribute:spatialforoperatorBatchNormalization==>Context:Badnodespec:input:"conv0"input:"bn0

Brlat·2023-07-27 06:28

Python yield迭代

或者如下输出>>>forninfab(5):...printn...11235代码1.简单输出（复用性差）deffab(max):n,a,b=0,0,1whilenbn

天凉玩个锤子·2023-07-27 00:40

经典网络框架的比较（CNN/transformer/RNN）

CNN的主要操作子包括：卷积、BN、激活三个主要操作，而其中卷积是最为基础的操作。卷积具有三个特性局部连接，局部连接会大大减少网络的参数。limitedreceptive

冬风十里Y·2023-07-27 00:42

暴食症

神经性贪食症（BN），又名贪食症，是以反复发作性暴食，并伴随防止体重增加的补偿性行为及对自身体重和体形过分关注为主要特征的一种进食障碍。

全能秀·2023-07-27 00:41

基于Vite2编译Vue3项目does not provide an export named ‘default‘

v=5a66da3e'doesnotprovideanexportnamed'default'错误原因是【bn.js】库使用【原生ES6的import】导出是,bs.js库不兼容【因

吱夏cz·2023-07-26 15:18

swfit搭web端

【链接】[iOS]使用Vapor构建你的第一个SwiftWeb应用http://www.tuicool.com/articles/Bn2Y7nvapor的文档https://vapor.github.io

优优切克闹·2023-07-25 20:57

习题1.25

(defnsquare[x](*xx))(defnfast-expt[bn](println"calliter"n)(cond(=1n)b(=2n)(squareb)(even?

i_saw_you·2023-07-25 18:46

参数量的计算（以resnet50为例，bn层的参数

目录模型参数量的计算一模型参数量的计算二resnet50的网络结构：pytorch中BN层的weight和bias模型参数量的计算一print("resnet50have{}paramertersintotal

暄染落墨·2023-07-25 15:26

WebGPU+ZKP：客户端证明

现有的一些WebGPU基础算法库有：https://github.com/geometryresearch/wgsl-poseidon（Rust+TypeScript+WGSL）：基于BN254Scalar

mutourend·2023-07-24 21:20

BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm

BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布LayerNorm:对CHW计算归一化参数

@BangBang·2023-07-24 21:43

嵌入式系统习题

1.鸿蒙3系统模拟器分为(B)类型A)4B)3C)2D)12.在ubuntu鸿蒙系统中，一般编辑脚本的工具是__visualstudiocode____,编译脚本的工具是_bn,ninja,gcc___

最耀眼的那个繁星·2023-07-23 03:48

大模型基础知识汇总

Bert预训练过程手写transformer的attentionlayer并计算模型参数量深度学习基础BN和LN的区别大模型基础知识训练框架开源大语言模型介绍LlamaChatGLMandChatGLM2

kebijuelun·2023-07-21 22:44

论model.eval()的重要性

如果模型中有BN层(BatchNormalization）和Dropout()，需要在训练时添加model.train()，测试时添加model.eval()

菌子甚毒·2023-07-21 20:16

学习记录——BiSeNetV1、BiSeNetV2、BiSeNetV3、PIDNet、CMNeXt

BiSeNetV1BiSeNetV1为了在不影响速度的情况下，同时收集到空间信息和语义信息，设计了两条路：SpatialPath:用了三层stride为2的卷积，卷积+BN+RELU模块。

Chaoy6565·2023-07-20 05:55

shell下删除文件末尾的空行

N;$d;bn}'/etc/wire

猪猪侠|ZZXia·2023-07-19 11:25

神经网络正则化之BN/LN/GN的原理

1.BN层原理torch.nn.BatchNorm2d(num_features,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True,

mathlxj·2023-07-19 10:00

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。

mathlxj·2023-07-19 07:55

图解Vit 3：Vision Transformer——ViT模型全流程拆解

LayerNormalization不论是BN(BatchNormali

大叔爱学习.·2023-07-18 12:00

#10036. 「一本通 2.1 练习 2」Seek the Name, Seek the Fame

字符串的题真的要比dfs，bfs的简单好多大致思路首先，再度重复哈希函数H(C′)=H(C,k+n)−H(C,k)∗bnH(C')=H(C,k+n)-H(C,k)*b^nH(C′)=H(C,k+n)−H(C,k)∗bn

CH_canghan·2023-07-16 05:01

深度学习（28）——YOLO系列（7）

其实上午把训练的关键部分和数据的关键部分都写完了，现在就是写一下推理部分在推理过程为了提高效率，速度更快：detect全过程1.1attempt_load(weights)weights是加载的yolov7之前训练好的权重刚开始load以后还有BN

柚子味的羊·2023-07-15 04:14

深度学习（26）——YOLO系列（5）

深度学习（26）——YOLO-v7（5）咱就是说，需要源码请造访：Jane的GitHub：在这里文章目录深度学习（26）——YOLO-v7（5）絮絮叨叨1.conv和BN的融合2.3*3卷积的替换（1）

柚子味的羊·2023-07-15 04:44

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