卷积convnext经典 论文
RCU-3——经典(可抢占)RCU代码分析
基于 Linux-5.10 一、相关数据结构 1. struct rcu_state rcu_state 用于描述RCU全局状态。 struct rcu_state { struct rcu_node node[NUM_RCU_NODES]; /* Hierarchy. */ struct rcu_ ......
必须经典续
除了上述资源外，还有其他一些优质的 C# 学习资源和方法供你参考： 8. 《Head First C#》：这是一本由 Andrew Stellman 和 Jennifer Greene 编著的 C# 入门教程。采用富有创意的教学方式，帮助初学者更快地掌握 C# 基本概念和技巧。 9. 《Essent ......
必须经典GPT4.0
学习C#编程，有一些经典的教材和资源值得关注。下面列出了一些建议供你参考： 1. 《C# 编程黄皮书》（C# Programming Yellow Book）：Rob Miles 编著的这本书是学习C#的经典教材，适合初学者。书中详细介绍了C#的基本概念和编程技巧，同时也涵盖了面向对象编程等高级主题 ......
区间DP小结(附经典例题) 转载
区间DP 转载自：原博客 一、定义 区间DP是线性动态规划的扩展，适用场景为每段区间的最优解可以通过更小区间的最优解得到。所以我们一般的解题思路都是先在小区间得到最优解，然后总结出递推公式，利用小区间的最优解求大区间的最优解。 二、实现伪代码 //mst(dp,0) 初始化dp数组 for(in ......
经典卷积神经网络结构：LeNet-5、AlexNet、VGG
LeNet-5 LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。 从上图可以看出，LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。 1、输入层：一张32*32的灰度图像，只有一个颜色通道，深度为1。 2、卷积层：将输入与6个高为5，宽为5， ......
（转）经典干货：Kubernetes 常见故障排查和处理
原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTk0MTM1Mw==&mid=2650684944&idx=2&sn=48531daf16a850665bd769e9390a2d86&chksm=befa4096898dc980f91be64f8e0f61e53f ......
[重读经典论文]YOLOv1
1. 前言 由Joseph Redmon等人2016年在论文《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》中提出的一阶段目标检测算法，核心思想是将物体检测任务视为回归问题。它通过将图像分成S×S个网格，每个网格负责预测该网格中是 ......
深度学习网络fine-tune原理研究 - 以卷积神经网络为例
一、什么是预训练模型（pre-trained model） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型，这里的数据集一般指大型数据集。比如 VGG16/19 Resnet Imagenet COCO 正常情况下，在图像识别任务中常用的VGG16/19等网络是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结 ......
1.ORB-SLAM3论文重点导读及整体算法流程梳理
摘要 ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统，可以在单目，双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。 本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统，该系统完全依赖于最大后验估计，即使在IMU初始化阶段也是如此。本系统在小型和大型、室内和室外环境中实时稳定运 ......
深度学习自学看懂论文的网站
救命啊！深度学习代码看不懂怎么办啊？一个网站彻底解决！-人工智能/AI/机器学习_哔哩哔哩_bilibili GitHub - labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations: 🧑🏫 59 Implementations/tutori ......
研究生论文处理的数据
数据的特征是反射率每一个波长代表一个维度。 数据的横轴代表像素数，纵轴代表不同频率，里面的内容表示不同频率的反射率。 物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，称为反射率。不同物体的反射率也不同，这主要取决于物体本身的性质(表面状况），以及入射电磁波的波长和入射角度，反射率的大小范围总是小于等于1，利 ......
用Python实现十大经典排序算法
用Python实现十大经典排序算法 1.冒泡排序 冒泡排序（Bubble Sort）是一种比较简单的排序算法，它重复地走访过要排序的元素，依次比较相邻两个元素，如果它们的顺序错误就把他们调换过来，直到没有元素再需要交换，排序完成。 算法过程 比较相邻的元素，如果前一个比后一个大，就把它们两个对调位置 ......
机器学习、神经网络与卷积神经网络 三者的关系
机器学习和神经网络都是人工智能（AI）领域中的重要概念。 机器学习是指让计算机通过自我学习改善性能的一种方法。通常使用大量的数据训练模型，并持续对模型进行调整和改进，从而使其能够有效地处理新的数据并提供准确的预测。 神经网络则是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以通过多层神经元之间的相互作用来解决复 ......
【论文笔记】A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT 使用ChatGPT增强提示工程的提示模式目录
简介 论文原文 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf 参考笔记 https://qiita.com/sonesuke/items/981925cfcc610a602e94 16种prompt模式并附例 prompt patterns是什么 A prompt is ......
【LeetCode动态规划#12】详解买卖股票I~IV，经典dp题型
买卖股票的最佳时机 力扣题目链接(opens new window) 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返 ......
中国的世界遗产结课论文
中国的世界遗产结课论文 先上正文 中国是一个拥有悠久历史和丰富文化遗产的国家，这些遗产不仅代表着中国人民的智慧和创造力，也是世界文化遗产的重要组成部分。在中国境内，共有56处世界文化和自然遗产，涵盖了古代建筑、自然风光、历史文化等多个方面。 本文将重点介绍几处代表性的中国世界遗产。首先是位于 ......
Split to Be Slim: 论文复现
摘要：在本论文中揭示了这样一种现象：一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式。 本文分享自华为云社区《Split to Be Slim: 论文复现》，作者： 李长安 。 Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution ......
深度学习--初识卷积神经网络
深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代，正确率达到99.2% 5/6层 输入层：32*32 第一层：卷积层 6@28*28 第二层：下采样层 6@14*14 第三层：卷积层 16@10*10 第四层：下采样层 16@5*5 第五层：全连接层 120 第六层：全连接层 84 输出层 ......
面试官最常问的10道测试用例和5道思维面试题及答案，每1题都很经典
软件测试面试中，测试用例是非常容被问到的一个点，今天就给大家把最常见的20道测试用例方面的问题给大家整理出来，希望对大家的面试提供帮助。 ......
Fine-Grained学习笔记(1):卷积,FFT
Fine-Grained,在算法复杂度理论中特指,对各类算法的复杂度,进行(相较于P与NP的粗粒度分类的)细粒度分类,例如,证明某问题存在 $n^2/ \log n$ 的算法.Fine-Grained是一个新兴领域,其研究前景可看作是计算机科学学科中的石墨烯与钙钛矿(误). 本系列主要参考Unive ......
深度学习--卷积神经网络基础
深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和，这样不仅可以减少模型的参数数量，还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作（I ......
数学建模论文排版（表格篇）
本文为学习清风数学建模排版的word部分的笔记 配套资料可以在微信公众号《数学建模学习交流》后台发送“论文排版”免费获取。 三线表制作 先插入一个表格然后删除边框（在表格工具--布局--查看网格线（打开），即可看见去除边框后的虚线）再利用表格工具--表设计--边框刷为表格刷上边框，第一条线和最后一条 ......
Netty经典32连问
1. Netty是什么，它的主要特点是什么？ Netty是一个高性能、异步事件驱动的网络编程框架，它基于NIO技术实现，提供了简单易用的 API，用于构建各种类型的网络应用程序。其主要特点包括： 高性能：Netty使用异步I/O，非阻塞式处理方式，可处理大量并发连接，提高系统性能。 易于使用：Net ......
论文推荐：基于联合损失函数的多任务肿瘤分割
以FFANet为主干，加入分类的分支，将模型扩展为多任务图像分割框架，设计了用于分类和分割的联合损失函数。 FFANet+MTL 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/6a605da56978443bb548e8f342cbda37 ......
论文解读（VAT）《Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning》
论文信息 论文标题：Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koya ......
ChatGPT 可以写你的论文，但你应该使用它吗？
随着在线写作工具的日益普及，您可能想知道：我可以使用ChatGPT来写我的论文吗？如果您从未使用过聊天机器人，它可以在几秒钟内生成几段文本。这肯定比任何人打字都快，但使用它也有很多限制。以下是您需要了解的有关 ChatGPT 在撰写论文方面的表现以及您是否应该使用它的所有信息。 快速回答 ChatG ......
论文解读《Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?》
论文信息 论文标题：Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?论文作者：Takashi Ishida, I. Yamane, Tomoya Sakai, Gang Niu, M. Sugiyama论文来源：20 ......
论文解读（PGD）《Towards deep learning models resistant to adversarial attacks》
论文信息 论文标题：Towards deep learning models resistant to adversarial attacks论文作者：Aleksander Madry, Aleksandar Makelov, Ludwig Schmidt, Dimitris Tsipras, Ad ......
MapReduce论文阅读报告
1 背景 MapReduce可以简单理解为一个函数式编程框架，因为对于大量数据处理在分布式场景下会有各种各样的麻烦，比如错误处理，数据集划分，分布式调度等问题。Google的两位工程师提出了这一个框架，就可以让一个没有分布式经验的普通用户（比如我），只通过实现map和reduce函数，就能轻松完成分 ......
论文解读（FGSM）《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》
论文信息 论文标题：Explaining and Harnessing Adversarial Examples论文作者：Ian J. Goodfellow, Jonathon Shlens, Christian Szegedy论文来源：ICLR 2015论文地址：download 论文代码：dow ......