remap 第4页

【Py_trees】《Demos — py_trees documentation》学习笔记

Studysteps探索性学习总结归纳demo的作用1.py-trees-demo-blackboard-namespaces：黑板命名空间的使用2.py-trees-demo-blackboard-remappings

songyuc·2023-10-13 13:42

HashMap computeIfAbsent() 方法

computeIfAbsent()方法的语法hashmap.computeIfAbsent(Kkey,FunctionremappingFunct

inexaustible·2023-10-12 19:47

Linux vim 配置自用

指令：vim.vimrcsetnusettabstop=4setaisethlsearchsetincsearchsetshowcmdsetignorecaseinoremap(()inoremap{{

#special#·2023-10-12 14:32

PyTorch深度学习（26）网络结构Swin-Transformer

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsICCV2021论文地址：0源码地址：https://gitbub.com/microsoft/Swin-Transformer网络整体框架Swin-Transformerfeaturemap

JYliangliang·2023-10-12 08:01

【vim 学习系列文章 7-- vim vnormap nnoremap nmap map inoremap 区别】

文章目录1.1vim递归映射和非递归映射1.1.1vim可视模式1.2mapnmapvnormapnnoremapinoremap区别1.1vim递归映射和非递归映射递归映射和非递归映射是Vim中两种不同的键盘映射方式

CodingCos·2023-10-11 13:50

SPPNet略读

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition作者：何恺明时间：2014论文：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf为了解决固定尺寸的问题，引入空间金字塔池化，同时输入一张完整的图片，在featuremap

cintinueFAn·2023-10-11 08:38

【目标检测】anchor-base——fasterRCNN+YOLOv3总结

anchor-base方法：fasterRCNN：image.png1、two-stage，先训练RPN，再训练head网络分支2、featuremap分辨率低，M/2^5,对小目标检测效果有限3、featuremap

Ferraricaliforn·2023-10-11 04:32

python中pytorch的广播机制——Broadcasting

Broadcasting是一种没有copy数据的expand不过两个维度不相同，在前面插入维度1扩张维度1到相同的维度例如：Featuremaps:[4,32,14,14]Bias:[32,1,1]=>

阿波拉·2023-10-11 00:23

材质、纹理、贴图的区别和关联

1、材质、纹理、贴图的概念材质（Material）、纹理（Texture）、贴图（TextureMap）是计算机图形学中的三个概念，它们之间存在关系但也有一些区别。

ygtu2018·2023-10-08 13:51

内存映射函数remap_pfn_range学习——示例分析（1）

comefrom:https://www.cnblogs.com/pengdonglin137/p/8149859.html阅读目录(Content)作者平台参考概述正文一、驱动程序二、用户测试程序三、测试回到顶部(gototop)作者彭东林QQ405728433回到顶部(gototop)平台Linux-4.10.17Qemu-2.8+vexpress-a9DDR：1GB回到顶部(gototop)

zmjames2000·2023-10-07 10:51

内存映射函数remap_pfn_range学习——示例分析（2）

comefrom:https://www.cnblogs.com/pengdonglin137/p/8150462.html阅读目录(Content)作者平台概述正文一、用alloc_pages来实现二、用vmalloc实现回到顶部(gototop)作者彭东林QQ405728433回到顶部(gototop)平台Linux-4.10.17Qemu-2.8+vexpress-a9DDR：1GB回到顶部

zmjames2000·2023-10-07 10:51

简单粗暴有效的mmap与remap_pfn_range

众所周知，现代操作系统为了安全和统筹硬件的原因，采用了一套非常复杂的管理内存的方式，并由此产生了物理地址，逻辑地址，虚拟地址等概念。这部分内容不负累述，简单来说如下图kernel与用户态进程拥有不同的逻辑地址空间，kernel所在的页面拥有更高的权限，用户权限是不可以随意更改的，否则岂不是可以改掉自己的权限，为所欲为。不过这也不是完全密不透风的墙，内核提供了多种途径供用户态交流数据。其中如果需要在

西伯浪人·2023-10-07 10:21

进程与内存5-mmap实现2（remap_pfn_range方法原理及实例）

这一篇是说mmap()的另一种实现方法，利用remap_pfn_page一次性映射。先简单看看remap_pfn_page的源代码吧。这个代码有些函数基于平台基于版本。

Linux_Drv·2023-10-07 10:21

remap_pfn_range实现 mmap

函数声明：intremap_pfn_range(structvm_area_struct*vma,unsignedlongaddr,unsignedlongpfn,unsignedlongsize,pgprot_tprot

zhangatong·2023-10-07 10:21

remap_pfn_range（）详解

remap_pfn_range（）函数的原型:intremap_pfn_range(structvm_area_struct*vma,unsignedlongvirt_addr,unsignedlongpfn

技术研讨·2023-10-07 10:50

linux remap_pfn_range、vm_pgoff、pfn

原文地址：https://blog.csdn.net/hshl1214/article/details/87895071.vma->vm_pgoff是该vm区域在mapfile中的以PAGE大小为单位的偏移。/*Offset(withinvm_file)inPAGE_SIZE*/比如4个vm_areaMAP到一个文件的1）0-----40962）5*4096------7*40963）9*4096

dragon_cdut·2023-10-07 10:50

Linux驱动开发杂记(0x0D) - remap_pfn_range()

驱动实现mmap主要是调用：intremap_pfn_range(structvm_area_struct*,unsignedlongaddr,unsignedlongpfn,unsignedlongsize

Vinx911·2023-10-07 10:50

linux用户态和kernel之间共享内存 --- remap_pfn_range + mmap的实现方式

0x00背景众所周知，现代操作系统为了安全和统筹硬件的原因，采用了一套非常复杂的管理内存的方式，并由此产生了物理地址，逻辑地址，虚拟地址等概念。这部分内容不负累述，简单来说如下图kernel与用户态进程拥有不同的逻辑地址空间，kernel所在的页面拥有更高的权限，用户权限是不可以随意更改的，否则岂不是可以改掉自己的权限，为所欲为。不过这也不是完全密不透风的墙，内核提供了多种途径供用户态交流数据。其

颇锐克·2023-10-07 10:50

mmap底层驱动实现（remap_pfn_range函数）

mmap底层驱动实现myfb.c（申请了128K空间）#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#defineBUFF_SIZE(32*4*1024)staticchar*buff;staticintmajor;staticstructclass*myfb_class;static

晨少爱学习·2023-10-07 10:20

remap_pfn_range使用详解

remap_pfn_range和io_remap_pfn_range负责为一段物理地址建立新的页表，他们的原型如下intremap_pfn_range(structvm_area_struct*vma,

王伴农·2023-10-07 10:20

remap_pfn_range()函数及应用

remap_pfn_range（）函数的原型:intremap_pfn_range(structvm_area_struct*vma,unsignedlongvirt_addr,unsignedlongpfn

kyoko·2023-10-07 10:20

SSD阅读笔记

/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdTheSingleShotDetector(SSD)创新点：在5个featuremap

彭_闯·2023-10-07 09:43

STM32F103C8t SPI1重映射到PB3 PB4 PB5无输出

PAx口无法使用SPI1因此像复用到的引脚，检查后发现硬件SPI可以复用到PB3PB4PB5，MSIO：PB5MOSI：PB4SCK：PB3但是尝试后发现没有反映SCK引脚没有波形输出GPIO_PinRemapConfig

请叫我常思聪·2023-10-07 09:49

broadcast自动扩展/合并与分割/基本运算

matmulAnexamplematmulpowerexplogapproximationclamp五、统计属性总结一、broadcastKeyidea▪Insert1dimahead▪Expanddimswithsize1tosamesize▪Featuremaps

育林·2023-10-06 15:34

代码：对鱼眼相机图像进行去畸变处理

图像投影模型：针孔[fx,fy,cx,cy]图像畸变模型：切向径向畸变[k1,k2,p1,p2]说明：用于备忘第一部分是常规的去畸变操作，在已知内参的情况下对鱼眼相机进行去畸变，这里使用的是remap映射在对图像去畸变后

Lusix1949·2023-10-05 13:30

MyBatis的关联映射

目录编辑文章目录前言一、表与表之间的关系一对一：一对多：多对一：多对多：二、多对一1.创建接口MoreMapper在MoreMapper里面写入方法，通过员工ID来查询员工的信息以及部门的信息，员工表代表多的一方

吃饱了想撑死·2023-10-05 09:43

Faster Rcnn，ROI Pooling 与 ROI Align

一、公用特征FeatureMaps的获取二、RegionProposalNetworkFeatureMaps[bs,1024,38,38]经过3*3卷积，然后分别经过两个1*1的卷积，通道数分别为18，

老男孩li·2023-10-05 04:13

SNPE MaxPerGPUSize 注意事项

SNPE根据不同的硬件设备支持的GPU每层卷积运算的能力不同，具体如下：A330平台：8192A430,A530平台：16384H或者W乘以通道数不能大于上面的上限，如51251232size的featuremap

SrCMpunk·2023-10-04 18:37

NIN 论文笔记

改进后的网络的featuremaps的计算方式

黑暗星球·2023-10-02 16:32

STM32F10x系列的MCU设置PB3和PB4为普通IO口

RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO,ENABLE);RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_AFIO,ENABLE);GPIO_PinRemapConfig

芋头莎莎·2023-09-30 11:55

【yolov3】yolov3原理详解

每一层的输入输出大小图二.输入输出如上图所示输入416x416x3输出三个featuremap13x13x25526x26x25552x52x255输出的255是怎么来的？

computer_vision_chen·2023-09-27 14:40

如何计算3种卷积之后的尺寸（普通卷积，转置卷积，空洞卷积）

文章目录前言一、普通卷积二、转置卷积三、空洞卷积前言三种卷积之后的featuremap的尺寸如何计算。包括普通卷积，转置卷积，空洞卷积。可以在下面这个链接看到三种卷积的动态图。

饭饭饭饭饭炒蛋·2023-09-26 08:09

【十四】XJCO3221 Parallel Computation-Introduction to GPGPU programming

1OverviewPreviouslecturesSofarwehavelookedatCPUprogramming.Sharedmemorysystems,wherelightweightthreadsaremappedtocores

河图洛水·2023-09-26 05:19

图像增强（image enhancement）Aesthetic-Driven Image Enhancement by Adversarial Learning

ThearchitectureofourproposedEnhanceGANframework生成网络是标准的ResNet-101，去掉了最后的池化层和全连接层，最后的输出为2048个futuremap

牛肉塔克·2023-09-24 18:03

只通过在vimrc文件写东西来实现或安装vim的插件

括号补全"括号自动补全inoremap(()inoremap[[]inoremap{{}"自动补全引号inoremap"""inoremap''

巨龙之路·2023-09-24 12:00

从VGG看CNN

文章目录从VGG看CNNVGG的成功之处VGG的结构特点VGG-11代码VGG的成功之处VGG与AlexNet相比，VGG采用小的卷积核和池化层，层数更深，通道数更多，其中每个通道代表着一个FeatureMap

Gowi_fly·2023-09-24 00:15

vim keymap 的技巧

mapalt+shift+a找了半天，将的输入格式换成[key就可以了，输入方式为：在编辑模式下，按下Crtl+v后在按下Alt+key（你想设置的键），这样vim中显示为：[key实际的话就是inoremap

Zparkle·2023-09-23 13:01

VGG图像分类卷积神经网络

卷积神经网络左边为原图，右边为特征提取后得到的featuremap通过不同算法得到的featuremap池化：（图像中相邻元素有近似的值，因此通常卷积层相邻的输出像素也是相似的值，这意味着卷积层包含的大多信息都是冗余的

然后，·2023-09-22 15:03

淘宝分布式文件存储系统( 三 ) -TFS

淘宝分布式文件存储系统(三)->>TFS目录:文件重新映射的接口介绍文件映射mmap_file.cpp的实现进行测试文件重新映射(增加或者减少文件映射区域的大小)mremap()函数的原型如下#includevoid

零二年的冬·2023-09-21 05:28

批量使用cdo 修改分辨率的方法

-name'*low.grib'|xargs-I{}cdoremapbil,r144x72{}{}_low.nc思路:使用find命令找到这些文件然后管道命令和xargs命令相结合传给cdo就好啦其中xargs

mayubins·2023-09-19 09:35

目标检测前言，RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN

则把概率低的目标删掉二、FastRCNN因为是直接得到特征图之后进行映射，所以不限制输入图像尺寸Gx，Gy是调整中心点，Dx（P）是回归参数,exp就是e的多少次方三、FasterRCNN从提取到的featuremap

灼清回梦·2023-09-18 05:08

Oracle19c安装后，使用impdp导数，报错 ORA-01017:

"@mei19cdirectory=MEI1_EXPDPdumpfile=mei1_20230913_01.dmplogfile=mei1_impdp_20230913.logschemas=MEI1REMAP_TABLESPACE

七七powerful·2023-09-17 23:05

语义分割

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层+softmax）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸

LuDon·2023-09-17 21:25

论文阅读：SPPnet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

文章目录1、网络总述2、为什么CNN需要固定的输入3、crop与wrap4、Visualizationofthefeaturemaps.5、不同池化尺度下的win与stride计算6、Multi-sizetraining7

贾小树·2023-09-17 19:41

SPPNet(空间金字塔池化)与RoI Pooling

www.bilibili.com/video/BV1st411P7DWhttps://blog.csdn.net/qq_35586657/article/details/97885290比例池化特征共享第一个池化层，将featuremap

jk英菲尼迪·2023-09-17 19:41

SPPNet：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

第二：由于把一个featuremap从不同的角度进行特征提取，再聚合的特点，显示了算法的robust的特性。第三：同时也在objectrecongtion增加了精度。

hustlx·2023-09-17 19:11

竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

iuerfee·2023-09-17 05:21

「做一缕微光、伴一路成长」

我在业余时间学习了（photoreading影响阅读、futuremapping未来蓝图、色彩形象管理等国际领先课程，目前是西安pr读书会成

榴莲糖不爱吃榴莲·2023-09-17 04:43

一张图读懂Batch Normalization

来说输入的特征矩阵来说就满足某一特定的分布，但对于Conv2来说的输入特征矩阵就不一定满足某一分布规律了，因为经过Conv1之后的分布规律就不确定了（这里所说的满足某一分布规律并不是指某一个featuremap

咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:13

竞赛选题基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类