目录基于残差网络的手写体数字识别实验 模型构建残差单元残差网络的整体结构 没有残差连接的ResNet18模型训练模型评价带残差连接的ResNet18模型训练模型评价与高层API实现版本的对比实验Pytorch torchvision.models总结ref基于残差网络的手写体数字识别实验残差网络（Residual Network，ResNet）
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2024-10-25 13:10:35
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由于昨天时间比较急，强制关闭虚拟机导致今天来发现虚拟机上的linux系统无法启动，开机以后出现“grub loading stage2”停止不动。原因应该是grub文件损坏，或者/boot/grub/stage2 丢失或损坏。解决方法：插入光盘（dvd直接插入，cd第一张），用光盘引导启动，然后在boot：位置输入 linux rescue.启动进入字符界面,输入如下命令。sh3.1# chroo
原创
2009-08-11 17:03:46
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//困了，先写个标题。hm,确实很烂。//马上国庆了，先来开个头吧.//今日元旦了，不写了。下次再搞到GRUB写吧。
原创
2008-09-20 00:26:27
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有一次重新引导Redhat AS4 时就出现了： linux grub loading stage2 ，然后就停在了这个界面上。 解决办法： 放入第一张光盘，重新启动机器，在boot: linux rescue 按F2也可以看到Linux rescue 选择完一些键盘 字符后就进入救援模式执行：chroot /mnt/sysp_w_picpath再执行：grub-install /dev/hda(
原创
2009-05-02 23:34:57
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“openstack 云主机 Grub LOADING STAGE2”错误通常表明系统启动过程中的GRUB引导加载程序出了问题。此问题可能源于各种原因，包括配置错误、磁盘映像损坏或兼容性问题。下面将详细介绍解决此问题的过程。
### 版本对比
在处理“openstack 云主机 Grub LOADING STAGE2”问题时，版本兼容性显得尤为重要。主要版本之间的差异可能导致GRUB行为的变化
# OpenStack云主机 GRUB Loading Stage 2 的实现
在OpenStack环境中，GRUB（Grand Unified Bootloader）是启动Linux系统的关键软件。在某些情况下，我们可能会遇到“GRUB loading stage2”错误，这通常与GRUB bootloader的配置相关。本文将介绍如何排查和解决这个问题，帮助你了解整个流程。
## 整体流程
原创
2024-09-19 03:52:49
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编译：A国民少女，编辑：小菌菌、江舜尧。导读16S rRNA基因测序的低成本促进了人口规模的分子流行病学研究。现有的计算算法可以将16S rRNA基因序列解析为高分辨率扩增子序列变体（ASV），这代表了可用于不同研究的一致标签。将这些ASV分配给物种级别的分类，可增强基于16S rRNA基因的微生物群研究的生态和/或临床相关性，并进一步促进跨研究的数据比较。论文ID原名：Construction
start.S stage 1: reset: set the cpu to svc32 mode disable the watchdog mask all IRQs(INTMSK, INTSUBMSK) cpu_init_crit(mmu, bus width status controller
原创
2022-01-12 15:21:50
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uboot代码：启动内核的实现
原创
2022-01-12 15:23:46
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本文的目标是检验当前的视频数据集是否有充足的数据来训练非常深的3D卷积神经网络(原文：The purpose of this study is to determine whether current video datasets have sufficient data for training very deep convolutional neural networks with spati
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2024-07-25 10:44:01
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R329是矽速科技开发的强大的AI功能,今天尝试下在上面部署分类网络resnet18. 模型量化的代码及数据我都放在了github模型下载onnx模型是有个一个model zoo的,其中resnet18的下载地址为:链接启动容器docker 容器里面包含了转换模型的依赖项， 只要bash里运行以下命令即可。docker run --gpus all -it --rm \
-e DI
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2024-05-31 10:40:24
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这篇论文在知乎上讨论比较多，主要原因是引入了太多训练trick，没法看出论文创新点的真正贡献，感觉更像是工程上的创新 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.08955.pdf Github：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt先看一下效果直观展示，超越EfficientNet：Abstract：尽管图像分类模型最近不断发展，但是
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2024-04-07 09:47:51
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ResNet18-Pokemon分类项目： 文章目录ResNet18-Pokemon分类项目：1.ResNet18简介2.自定义Pokemon数据集3.搭建ResNet184. 训练结果5.参考 1.ResNet18简介深度学习发展到现在已经取得了非常引人注目的成果，那么在处于世界认知前沿的大佬们开始担忧未来人工智能对人类的反噬，这种担忧是具有一定前瞻性的，但是解放劳动力是科技发展的不断追求。从一
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2024-05-16 10:24:26
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一、基础 RetNet网络的基础是残差块。 以下是原始论文所给出的最基础的残差块。后续可以对单残差块进行处理，如加入池化，批量化归一等各种操作。二、最基本的的ResNet18 ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层。但是这里的网络深度指的是网络的权重层，也就是包括池化，激活，线性层。而不包括批量化归一层，池化层。 下图就是一个ResNet18的基本网络架构，
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2024-01-08 13:55:22
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一、残差块让我们聚焦于神经网络局部：如图7.6.2所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)（作为 图7.6.2上方激活函数的输入）。 图7.6.2左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)-x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将 图7.6.2中右图虚线框
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2024-06-13 17:45:03
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CIFAR10图像分类ResNet模型实战（pytorch）1 ResNet18网络实现及略微改进2 学习过程中的部分问题总结：2.1 为什么nn.ReLU() 设置 inplace=True？2.2 nn.Sequential(*layers)加了一个\*2.3 net.train()/ net.eval()2.4 用到的argsparse模块2.5 创建记录数据的txt文件2.6 sum_l
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2024-04-29 15:15:49
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云平台回归测试数据分析1.1. Cpu不同绑定策略对比测试测试过程：在单台host上起一台vm，8核cpu，cpu采用不同的绑定策略。在vm上部署tomcat作为web server，用apache ab命令跑并发，并将8核cpu全部跑满，测试文件为动态小文件，得出并发量、响应时间。通过大量的矩阵运算，得出cpu运算量分析不同绑定策略对8核cpu vm的影响如何。序号cpu绑定策略并发
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2023-09-06 18:52:21
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实现18 层的深度残差网络 ResNet18，并在 CIFAR10 图片数据集上训练与测试。标准的 ResNet18 接受输入为224 × 224 大小的图片数据，我们将 ResNet18 进行适量调整，使得它输入大小为32 × 32，输出维度为 10。调整后的 ResNet18 网络结构如图：一、数据集加载以及数据集预处理def preprocess(x, y):
# 将数据映射到-1~
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2024-05-01 19:20:21
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前 言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接
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2024-06-20 17:15:23
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文章目录1. 构建ResNet模型1.1 前置条件1.2 构建Residual Block1.3 构建ResNet-181.4 模型测试2. 训练与评估2.1 数据预处理与加载2.2 模型训练2.3 模型评估Reference 1. 构建ResNet模型我们将使用PyTorch框架来实现一个简化版的ResNet-18模型。我们的目标是构建一个可以在CIFAR-10数据集上进行分类任务的模型。1.
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2024-08-27 19:03:36
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