第1关：重要的事情说三遍本关任务：程序接受一个输入字符，然后将该字符输出三遍，再输出一个!。在编辑器中的Begin-End之间补充代码，程序接收一个输入字符（字符将由平台给出，你只需获取即可），然后将该字符输出三遍并以!结束。// 包含标准输入输出函数库
#include <stdio.h>
// 定义main函数
int main()
{
// 请在下面编写将字符输出三遍的
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2023-10-21 15:15:54
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一、YOLOv5 网络结构 Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。如下图所示：这几个模型的结构基本是一样的，不同的是（depth_multiple）模型深度和width_multiple（模型宽度）这两个参数。YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此
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2024-07-03 21:52:24
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由于疫情已经居家办公2周了，明天就可以正常通勤上班了，内心还有点小小的期待呢。趁着这三月暖暖的春风和屋外喳喳的鸟叫声，咱们来借鉴着大神的文章梳理一下YOLOX算法。如果对YOLO 系列算法还不了解的同学，请先找找相关的文章了解一下也可以看看我前面的这篇：简明扼要理解YOLO v3首先来看看YOLOX的网络结构图 如上图将这个网络分为四个部分：1，输入端；2，Backbone；3，Neck
INCEPTION ResNet V2网络架构是现代深度学习领域中的一种经典卷积神经网络，它将ResNet的深层残差学习引入到Inception网络中，从而在计算机视觉任务中取得了卓越的表现。它结合了多种不同大小的卷积核，通过将特征提取与网络深度的优势相结合，实现了更高效的模型学习能力。
## 背景描述
自2016年以来，INCEPTION ResNet V2 网络架构逐渐被引入到图像识别与分
一、概述相对于YOLOv1，改进后的v2版使用一种新的、多尺度的训练方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的尺寸运行，在速度和准确性之间达到简单的折中。这个模型由于可以对9000类目标进行分类，因此称为YOLO9000，但是依然能实时的运行。文章的最后提出了一种联合训练目标检测与分类的方法。这种方法同时在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集同时训练YOLO9000。这种联合训练可使Y...
原创
2021-08-13 09:50:46
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【深度学习】ResNet系列网络结构 ResNet中Residual的功能DNN的反向传播算法梯度弥散和梯度爆炸网络退化ResNet中Residual的功能ResNet系列网络结构结语 ResNet中Residual的功能DNN的反向传播算法假设DNN只有一个隐藏层：向前传播得到输出：计算损失函数：注意当关于求偏导的时候，无论括号中是还是，得到的结果是相同的反向传播更新权重：为什么是上图中是减法
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2023-11-13 17:01:03
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前言前段时间分析了yolov3的源码，这次想带着小伙伴一起把yolov5完全掌握。博主还是保持着一贯的风格，依旧采用debug级别的源码剖析。目的就是让大家可以通过一个系列的文章就把yolov5的架构、设计理念和每一行源码都弄懂。只要小伙伴可以花时间把这个系列读完，就会对yolov5的理解有所提升。去年参加了kaggle的小麦检测比赛，yolov5在比赛的中段开始呈现霸榜趋势，超越了e
从 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV3，到 2020 年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的 YOLOV76 和 YOLOV7 可以说 YOLO 系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于 YOLO 的基础知识以及 YOLOV1 到 YOLOV5 可以去看大白的 YOLO 系列，本文主要对 YOLOV7 的网络结构进行一个梳理，便于
Training YOLO v2 on Pascal VOC dataset 1.获得data# Get The Pascal VOC Data# 首先创建一个目录：VOCdevkit，然后进入该目录，运行wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tarwget https://pjreddie.com/me
原创
2022-10-13 09:59:47
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之前一直都是看，没有自己完整总结一遍，现在做一个简单的总结。并主要针对Resnet做一个介绍。主要参考于：https://www.zhihu.com/question/38499534一、Lenet第一个CNN，94年提出，98年在论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中得到实现。使用卷积、池化（tanh或者sigmoid
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2024-07-09 16:26:02
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开始之前Composition API 可以说是Vue3的最大特点，那么为什么要推出Composition Api，解决了什么问题？通常使用Vue2开发的项目，普遍会存在以下问题：代码的可读性随着组件变大而变差每一种代码复用的方式，都存在缺点TypeScript支持有限以上通过使用Composition Api都能迎刃而解正文一、Options ApiOptions API，即大家常说的选项API
CN2线路是中国电信推出的一种优质线路，又叫中国电信下一代承载网。是中国电信目前推出的质量最好的网络带宽线路。CN2线路与咱们平时使用的带宽线路相比较，就像好路与坏路之间的对比。CN2带宽就像是一条又宽又平整，没有红绿灯管理又规范的高速公路。而咱们平时用的电信带宽就像是一条年久失修，有红绿灯又有机动车和非机动车混杂的普通道路。这样一对比，我想你就明白CN2线路的好处在哪里了。其实CN2线路现在的普
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2024-02-02 11:40:15
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损失函数的定义是在region_layer.c文件中，关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义。首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值：layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords)
{
layer l = {0};
l.
使用香港CN2服务器的优势有：1、香港CN2服务器具备平稳升级到IPv6的能力，能实现平均小于500ms的快速路由收敛，访问速度快；2、香港CN2服务器可同时支持语音、数据、视频、专线、国技互联等业务，能满足更多商务应用的需求；3、香港CN2服务器采用三层网络结构，网络覆盖范围更广，很适合用来部署外贸业务和国际互访业务。 具体内容如下： 1、CN2网络结构完善，线路传输速度快 CN2(CNNN)—
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2024-05-07 09:28:41
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YOLO-Fastest训练自己的数据继续yolo-fastest的学习，上一篇已经基本跑通了yolo-fastest，接下来开始训练，本次代码依旧是：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest 吐槽一句，这个代码里面怎么啥都有，感觉好乱啊！刚开始看的时候一脸懵逼，反复确认才明白没下载错代码。 然后作者官方Readme只要简简单单的一两句话介绍训练，估计是
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2023-12-10 14:44:43
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1.前言
最近用YOLO V4做车辆检测，配合某一目标追踪算法实现车辆追踪+轨迹提取等功能，正好就此结合论文和代码来对YOLO V4做个解析。先放上个效果图（半成品），如下：
话不多说，现在就开始对YOLO V4进行总结。
YOLO V4的论文：《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，相信大家也是经常看到这几个词眼：大神接棒
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2021-06-15 14:15:41
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YOLO的思想是将目标检测任务作为回归来解决，卷积神经网络是基于GoogLeNet进行改进。
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2022-10-17 12:09:15
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文章目录1.EfficientNetV2介绍2.EfficientNetV2改进1）NAS Search2）EfficientNetV2 Architecture3）EfficientNetV2 Scaling4）Progressive Learning3.EfficientNetV2性能指标 paper核心：针对EfficientNets的不足提出了Fused-MBConv结构，应用训练感知NA
此外：
YOLO-V2总结篇 Yolo9000的改进还是非常大的 由于原版的官方YOLOv1是只支持linux 和mac的，如果要自己修改，可能需要走好对哦的坑，同时还得具备一定的技术水平，幸好有革命斗士为我们走出了这一步， 推荐使用第二个版本，比较新，使用CUDA8.0，第一个版本使用CUDA6.5.
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2017-09-05 13:35:00
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1、什么是CN2网络。 CN2是指电信的第二代网络（第一代网络CN1,又叫163线路），目前算是质量很好的网络带宽线路。海外服务器接入CN2线路后，在国内访问不管是速度还是稳定性各方面都会很好。CN2的优势:CN2线路服务器针对国内的线路来说，解决了不同ISP之间的数据交换问题，电信、联通、移动等网络互访问题，因而更加快速、稳定。从这方面上来讲
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2023-12-15 09:57:40
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