相关文章
CUDA的Threading：Block和Grid设定
硬件基本架构 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocess…
android学习记录2：DatePicker的使用及设置其主题
DatePickerDiaLog 在android 4.n的版本中，取消选择日期时，会调用onDateSet ，确认选择日期时会调用两次onDateSet（但在高版本中不会有此问题）。且同样使用Holo主题，4.n的版本与高版本的样式不一样࿰…
SKlearn之手写数字识别（Recognizing hand-written digits）
题目链接：Recognizing hand-written digits
函数解释
zip函数：python zip函数
plt.imshow(image, cmapplt.cm.gray_r, interpolationnearest)
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmapNone, normNone, aspectNone, interpolationNone, alphaNone, vminNone…
GAN及其重要变种CGAN、DCGAN
文章目录 一、什么是GAN？二、原始GAN1. GAN的基本框架2.原始GAN的核心思想3.GAN的原理4.损失函数5.GAN的训练6.GAN的优点7.GAN的缺点8.GAN的应用 三：CGAN四：DCGAN1.网络结构2.DCGAN网络结构设计要点3.DCGAN训练细节 一、什么是GAN？…
异常检测 and GAN网络（1）
文章目录 前言一、什么是GAN网络？二、GAN网络的优缺点总结 前言 这一节主要介绍什么是GAN网络，边学习边记录，总结了一些我认为比较重要的知识点，有不对的地方欢迎大家指正~ 一、什么是GAN网络？ GAN全称为Generative Ad…
proteus——采用 LM317 的稳压电源
采用 LM317 的稳压电源
由于从事电子工作的工程师需要为不同的电子项目和组件提供不同的直流电源电压范围。由于连接到不同的电源的电线，它变得非常笨拙且难以管理，并且每个电源也消耗一个额外的电源插座。
因此，在这个项目中，我们将克服这个问题，并学会制作一个可调节的…
GAN在图像数据增强中的应用
在图像数据增强领域，生成对抗网络（GAN）的应用主要集中在通过生成新的图像数据来扩展现有数据集的规模和多样性。这种方法特别适用于训练数据有限的情况，可以通过增加数据的多样性来提高机器学习模型的性能和泛化能力。 以下是GAN在…
四大生成式模型的本质区别——GAN、VAE、流和扩散模型
四大模型的本质区别 four modern deep generative models: generative adversarial networks, variational autoencoders, normalizing flows, and diffusion models AE 虽然包含编码器和解码器结构，但主要关注于数据的重构误差，而非学习数据的概率分布。…
电路设计中的 “热地” 和 “冷地”
一次跳闸事故引起的对 “热地” 的认识 ...... by 矜辰所致前言
最近做了一个简单的小设备，从某宝采购的便宜的成品带外壳，自己改造一下换成带无线通讯的产品，使用过程中忽略了阻容降压只有 “ 热地 ” 的问题，整得跳闸了好几次…
![[文献阅读] 可变形卷积DCN - Deformable Convolutional Networks](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[文献阅读] 可变形卷积DCN - Deformable Convolutional Networks)
[文献阅读] 可变形卷积DCN - Deformable Convolutional Networks
**文献信息：**Deformable Convolutional Networks arxiv.org/abs/1703.06211 发表于ICCV 2017，提出了可变形卷积DCN（Deformable ConvNets）
摘要
卷积神经网络（CNN）由于其构建模块固定的几何结构天然地局限…
nrf52832 学习笔记（二）SDK框架分析
nrf52832 学习笔记（二）SDK框架分析
个人对SDK框架的一些理解，如有错误欢迎斧正。
flash 分区 在不包含DFU的情况下，nrf52832 flash划分为： MBR 0x00000000 - 0x00001000 为主引导程序（MBR）&am…
鸿蒙应用开发学习路线（OpenHarmony/HarmonyOS）
鸿蒙应用开发学习路线（OpenHarmony/HarmonyOS） HarmonyOS应用开发学习路线网站汇总社区汇总视频学习路线 OpenHarmony应用开发学习路线与资料网站汇总社区汇总学习路线 MarkDown工具推荐 HarmonyOS应用开发学习路线 作者：坚果 团队࿱…
从数据提取到管理：合合信息的智能文档处理全方位解析【合合信息智能文档处理百宝箱】
文章目录 一、引言二、智能文档处理“百宝箱”概述三、可视化文档解析前端TextIn ParseX3.1 TextIn ParseX简介3.2 技术特点3.3 TextIn ParseX 功能 四、向量化acge-embedding模型4.1 向量化模型 acge-embedding 技术亮点总结4.2 Embedding嵌入/向量化4.3 向量化模型效果评测标…
【AI落地应用实战】智能文档处理本地部署——可视化文档解析前端TextIn ParseX实践
湘江之畔，秋风送爽。前不久，2024长沙中国1024程序员节在长沙盛大举行。今年的程序员节主题为“智能应用新生态”，以科技为纽带，搭建起了一个共筑智能应用新生态的交流平台，众多技术大咖齐聚一堂，探讨智能应…
VALSE 2024 计算机视觉与机器学习 | 文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用
第十四届视觉与学习青年学者研讨会（VALSE 2024）近期在重庆悦来国际会议中心圆满举行，由中国人工智能学会（CAAI）、中国图象图形学会（CSIG）、中国民族贸易促进会主办，重庆邮电大学承办…
多因素方差分析怎么做？区分效度怎么做？)
sig值怎么计算_SPSS(三)多因素方差分析怎么做？区分效度怎么做？
多因素方差分析，用于研究一个因变量是否受到多个自变量(也称为因素)的影响，它检验多个因素取值水平的不同组合之间，因变量的均值之间是否存在显著的差异。多因素方差分析既可以分析单个因素的作用(主效应)，也可以分析因素之间的交互作用(交互效应)，还可以进行协方差分析，…