深度pytorch 5.1
HS6621CXC低功耗蓝牙5.1支持nordic2.4G私有协议SOC芯片
2.4Ghz的soc蓝牙5.1芯片HS6621CC语音遥控/智能门锁M4F内核兼容NORDIC的2.4G私有协议超低功耗 性能特点射频收发器 -95.5 dBm 灵敏度@1Mbps 93dBm 灵敏度@2Mbps 98dBm 灵敏度@500Kbps -101.5 dBm 灵敏度@125KbpsTX ......
基于深度学习的图像分割技术探究
导言： 图像分割是计算机视觉领域的重要任务，旨在将图像划分为不同的语义区域，实现对图像中感兴趣物体的定位和提取。深度学习作为图像分割的新兴技术，通过卷积神经网络（CNN）等模型，取得了显著的分割效果。本文将探究基于深度学习的图像分割技术的原理、应用以及面临的挑战。 第一部分：基于深度学习的图像分割原 ......
东方博宜 2166 - 子树的大小及深度
题目描述 现在有一棵 n 个结点的树，结点 1为这棵树的根，结点 1 的深度为 1，求出每棵子树的大小及每个结点的深度。 比如，有如下图所示的树： 该树中： 结点 1 对应的子树大小为 6，深度为 1。 结点 2 对应的子树大小为 5，深度为 2。 结点 3 对应的子树大小为 1，深度为 3。 结点 ......
pytorch张量广播机制示例
import torch box = torch.tensor([ # 边界框的坐标，(x1, y1, x2, y2). box'shape: (3, 4) [0.1, 0.2, 0.5, 0.3], [0.6, 0.6, 0.9, 0.9], [0.1, 0.1, 0.2, 0.2] ]) whw ......
anaconda安装指定版本的pytorch
## 首先卸载原有torch `pip uninstall torch` ## 安装新的torch版本 `pip install torch==1.6.0` #这样Didn't work!!! 1.先在PyTorch官网查到自己电脑对应的torch版本 网址: https://pytorch.org ......
复习《动手学深度学习 pytorch版》
 向量的范数是表示一个向量有多大。 这里考虑的大小（size）概念不涉及维度，而是分量的大小。 定义了向量空间里的距 ......
TVM编译深度学习模型
# Quick Start Tutorial for Compiling Deep Learning Models 本文将展示如何使用Relay python前端构建神经网络，并使用TVM为Nvidia GPU创建实时运行库，需要有cuda版本的TVM和llvm。 ## TVM支持的硬件后端 图中展 ......
关于深度优先搜索与宽/广度优先搜索
在解决一些较复杂的问题时候，只会一些很简单的算法如：贪心，简单枚举，模拟，分治...是远远不够的，还需要了解一些除此之外的算法，这篇文章将带你了解搜索基础：dfs（下面简称深搜）与bfs（下面简称广搜）。 #### 什么是深度优先搜索与宽/广度优先搜索 深搜和广搜都是以一定的顺序遍历整张图的算法，算 ......
SAM推理时总是提示PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF相关错误
相关错误如下： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 6.18 GiB (GPU 0; 24.00 GiB total capacity; 11.39 GiB already allocated; 3.43 GiB free; 17. ......
Python【18】 pytorch中的one_hot() （独热编码函数）
参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.one_hot.html : return w*t_u+b w为权重，b为偏置项，是可学习参数。 损失函数 预测值与真实值之间的误差，以均方损失误差MSE为例。 def loss_fn(t_p,t_c): squared_diffs = (t_p-t_ ......
深度学习（九）——神经网络：最大池化的作用
# 一、 torch.nn中Pool layers的介绍 > 官网链接： > > https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#pooling-layers ## 1. nn.MaxPool2d介绍 nn.MaxPool2d是在进行图像处理时，Pool layers ......
win10+python3.8+Anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch安装教程
>版本问题很重要，为了这个版本，真的吐血版！！！ ### 其他链接 1.cuda10.2+cudnn7.6安装和测试的方法 2.彻底卸载 Anaconda 3.新建的虚拟环境总是在c盘怎么解决 ### 1.安装Anaconda3 >在Anaconda安装的过程中，比较容易出错的环节是环境变量的配置， ......
算网深度融合成趋势，天翼云让政企上云更安全、更便捷！
7月12日，由中国通信标准化协会算网融合产业及标准推进委员会（CCSA TC621）组织召开的“2023年算网融合产业发展峰会-SD-WAN产业发展论坛”在北京召开，论坛旨在进一步凝聚SD-WAN发展共识，面向产业数字化需求，探讨SD-WAN技术演进与产业发展趋势。会上，天翼云荣膺“2022年度SA... ......
为你深度剖析样机的重要意义，文章全面解释！
今天我们聊天的主题是关于制作作品集中的样机模型的话题。准确的样机选择有利于作品的更好呈现，也能带给面试官更好的印象。下面就让我们一起来聊聊关于样机模型，如何成为设计作品包装的点睛之笔。 ⬇⬇⬇点击获取更多设计资源 https://js.design/community?category=design ......
pytorch使用（三)torch.zeros用法
#torch.zeros用法 torch.zeros() 是 PyTorch 中用来创建全 0 张量的函数。用法为 torch.zeros(size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=Fal ......
pytorch使用（四）np.random.randint用法
#np.random.randint 用法 np.random.randint 是 numpy 库中用于生成随机整数的函数。它的用法如下： numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') 其中，各个参数的含义如下： low：生成的 ......
深度学习 -- 系列文章
深度学习（八）——神经网络：卷积层 深度学习（七）——神经网络的卷积操作 深度学习（六）——神经网络的基本骨架：nn.Module的使用 深度学习（五）——DatadLoader的使用 深度学习（四）——torchvision中数据集的使用 深度学习（三）——Transforms的使用 深度学习（二 ......
深度学习（八）——神经网络：卷积层
# 一、卷积层Convolution Layers函数简介 > 官网网址：[torch.nn.functional — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#convolution- ......
有赞的深度需求功能测试
序：在《有赞.测试团队介绍(一)》曾经提到过，我们在测试需求项目时，会把需求逐级拆解，直到最小粒度。然后，各业务线的测试小伙伴把任务领走进行细化，同时，确定一位主测分来主导复杂项目的测试工作。在面试过程中，很多小伙伴也会说，我们会根据需求所描述的功能，进行测试。那作为一位应聘者，如何才能把自己之前工 ......