CNN模型优化第2页

轻量级模型解读——轻量transformer系列

先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran

lishanlu136·2024-09-16 01:18

《Mesh 组网和 AC+AP 组网的优缺点》

2.自我修复和优化：如果某个节点出现故障，网络可以自动重新路由数据，保证网络的稳定性。3.覆盖范围广：可以通过添加节点轻松扩展覆盖区域。

jiyiwangluokeji·2024-09-16 01:18

Rust是否会取代C/C++？Rust与C/C++的较量

目录引言第一部分：Rust语言的优势内存安全性并发性性能社区和生态系统的成长第二部分：C/C++语言的优势和地位历史积淀和成熟度广泛的库和工具支持性能优化和硬件控制丰富的行业应用社区和行业支持第三部分：

AI与编程之窗·2024-09-16 00:48

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

13.11.1构造模型下

浪子L·2024-09-16 00:45

如何给QQ邮箱自动发邮件？无惧「小爱」下线！代码全公开，两步搞定

我把多模态大模型接入了「小爱」，痛快来一场「表情包斗图」

AI码上来·2024-09-15 23:40

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

前端CSS面试常见题

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

剑亦未配妥·2024-09-15 23:07

三角洲行动内测资格怎么获得三角洲行动内测服怎么进入

这是每款新游戏开放内测的时候，玩家问的最多的一个问题，其实现在大多数游戏在上线之前官方都会开启几轮的内测测试，每轮测试之后，官方会收集全部运行过程中的数据，来进行优化和改进，至此这也是每款游戏的定律，但是有一个问题的就是

会飞滴鱼儿·2024-09-15 23:16

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

网站推广爬虫

它通过自动化地访问和收集网站信息，从而实现对目标网站的广告、关键词、排名等数据进行分析和优化。

Bearjumpingcandy·2024-09-15 23:05

Go编程语言前景怎么样？参加培训好就业吗

Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化，使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度，而且更加安全、支持并行进程。不仅可以开发web,可以开发底层，目前知乎就是用golang开发。

QFdongdong·2024-09-15 22:47

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

七.正则化

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。

存内计算开发者社区·2024-09-15 21:57

梧桐数据库（WuTongDB）：数据库技术中都有哪些常见的优化器

以下是一些常见的数据库优化器：1.CBO（Cost-BasedOptimizer）应用场景：广泛应用于关系型数据库中，如Oracle、PostgreSQL、MySQL等。

鲁鲁517·2024-09-15 21:27

探索创新科技： Lite-Mono - 简约高效的小型化Mono框架

探索创新科技：Lite-Mono-简约高效的小型化Mono框架Lite-Mono[CVPR2023]Lite-Mono:ALightweightCNNandTransformerArchitectureforSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation

杭律沛Meris·2024-09-15 21:38

raksmart洛杉矶云服务器全面解析

1.线路选择：RAKsmart洛杉矶云服务器提供多种网络线路选项，包括大陆优化线路和CN2ONLY线路。这些线路能够提供更稳定和快速的连接速度，特别适合需要高效数据传输和低延迟的业务环境。2.性能表现

rak部落·2024-09-15 21:38

机器学习-------数据标准化

同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

Python OpenCV图像处理：从基础到高级的全方位指南

图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分：PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分：PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略

极客代码·2024-09-15 21:07

golang学习笔记--MPG模型

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

xxzed·2024-09-15 21:36

阿里云服务器4核8G配置可选实例规格及最新优惠价格表（2023最新）

阿里云4核8G服务器有十几种实例规格可选，其中计算型c7、通用算力型u1和计算优化型c7（国外地域）三种实例规格有优惠，其中计算型c7实例4核8G配置1M带宽优惠价格为3127.61元1年、5M带宽优惠价格为

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-09-15 20:55

前端three.js的Sprite模拟下雪动画效果

/model.js';//模型对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add

qq_35430208·2024-09-15 20:02

Makefile问答之 04 优化异常与警告设置

Makefile怎样指定优化选项，包括编译和链接优化，常用的选项有哪些？在Makefile中，你可以通过设置编译器和链接器的选项来指定优化选项。

捕鲸叉·2024-09-15 19:31

2018-08-16【Swift 4.1】关于Swift4.0以后调用MJExtension无法模型转换问题

1、本人使用swift4.1，弄了一晚上才弄好，结果还是一个小问题真是尴尬，要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!

码农happy·2024-09-15 19:46

Spring @Async 深度解读：默认线程池执行器的配置与优化

在Spring中，@Async注解用于异步执行方法。默认情况下，@Async注解的任务是由一个线程池执行的。然而，这个默认的线程池是如何初始化的呢？本文将深入探讨这一过程，帮助你理解Spring异步任务背后的线程池执行器的初始化原理。1.@Async的基本使用首先，让我们快速回顾一下@Async的基本用法。@Async通常用于标注在需要异步执行的方法上，比如：@Servicepublicclass

小码快撩·2024-09-15 19:28

ComfyUI中的sam模型国内下载方法

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

jayli517·2024-09-15 19:57

小说《101所》09：官司（中）

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

一言莫辩·2024-09-15 19:20

连接池的性能如何优化？

连接池的性能优化是提高数据库访问效率和应用程序响应速度的关键。以下是一些优化连接池性能的策略：1.选择合适的连接池大小连接池的大小应根据应用程序的并发需求和数据库服务器的处理能力来确定。

蜡笔小新星·2024-09-15 18:52

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

《流浪地球》：当太阳将要死去，让我们带着地球去流浪

看完书已经折服于大刘的想象力了，看完电影更加感叹导演的尽心竭力，正如预告片中所言，郭帆与他的队友在四年的时间里，将影片做到了最优化。试

逝去的往昔·2024-09-15 17:04

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

系列3：【深入】qiankun动态与按需加载子应用—像电影一样控制出现时机

一、引言：为何需要动态加载在现代前端开发中，性能优化始终是一个关键问题。对于微前端架构而言，管理多个子应用带来了前所未有的灵活性，但也对资源的加载和使用效率提出了更高要求。

rabbit_it·2024-09-15 17:12

【STM32系统】基于STM32设计的锂电池电量/电压检测报警器系统——文末完整资料下载（程序源码/电路原理图/电路PCB/设计文档/模块资料/元器件清单/实物图/答辩问题技巧/PPT模版等）

系统采用简单的硬件结构和优化的软件架构，通过对实际

阿齐Archie·2024-09-15 16:12

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

【编译原理】方舟编译技术课程 — 词法分析

打开目录阅读更佳参考视频：方舟·编译技术入门与实战以及西交冯博琴老师的相关视频编译的过程包括词法分析（分析程序符号）、语法分析（分析语法单位）、中间代码生成、代码优化和目标代码生成。

CSU_THU_SUT·2024-09-15 16:06

JVM 调优篇7 调优案例1-堆空间的优化解决

一jvm优化1.1优化实施步骤*1)减少使用全局变量和大对象；2)调整新生代的大小到最合适；3)设置老年代的大小为最合适；4)选择合适的GC收集器；1.2关于GC优化原则多数的Java应用不需要在服务器上进行

健康平安的活着·2024-09-15 15:35

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

Chauvin912·2024-09-15 15:32

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

喜好儿网·2024-09-15 15:01

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

VITS 源码解析2-模型概述

VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色