1.String的compareTo方法源码：java中的compareto方法，返回参与比较的前后两个字符串的asc码的差值，看下面一组代码public int compareTo(String anotherString) {
//获取被比较字符串的长度
int len1 = value.length;/获取比较字符串的长度
int len2 = anoth
前言Rxjs是使用 Observables 的响应式编程的库，它使编写异步或基于回调的代码更容易。我们现在针对Rxjs 6 来进行源码分析，分析其实现的基本原理， 我们可以根据中文文档来学习Rxjs 的基本使用，但是这个文档是Rxjs 5 的版本。其最基本的使用区别如下,Rxjs 6的操作符都放在pipe (管道)中配置，而Rxjs 5 的版本是直接调用Rxjs 5fromEvent(addBtn
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2024-04-17 12:49:38
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The major difference between a thing that might go wrong and that cannot possibly go wrong is that when a thing that cannot possibly go wrong goes wrong it usually turns out to be impossible to get at
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2024-07-14 07:42:43
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DL之ResNeXt：ResNeXt算法的架构详解相关文章DL之ResNeXt：ResNeXt算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之ResNeXt：ResNeXt算法的架构详解ResNeXt算法的架构详解1、主要思想——Inception与ResNet相互借鉴Inception借鉴ResNet提出Inception-ResNet。...
原创
2021-06-15 20:33:00
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# 实现"Github resnext pytorch"的步骤和代码指导
## 1. 了解resnext模型及其在PyTorch中的实现
首先，我们需要了解resnext模型是什么以及在PyTorch中如何实现。ResNeXt是在ResNet基础上进行改进的模型，它引入了一个新的结构单元，称为"cardinality"，用于增加网络的表达能力。
## 2. 下载并安装PyTorch
在实现"G
原创
2024-04-25 07:50:46
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哩哔哩_bilibili跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili1. 简介
原创
2023-05-10 15:54:15
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YOLO v2 v3今天由我来为大家介绍 YOLO 算法的改进，YOLO v2 和 YOLO v3。今天的报告分为三个部分，YOLO v2 , YOLO 9000, YOLO v3。v2是对v1的改进，YOLO9000是作者利用v2训练的一个可以识别出9000种物体的模型，v3是对v1v2的改进。 文章目录YOLO v2 v3YOLO v1YOLO v2anchor boxesanchor box
如何利用predict/predict_generator对测试数据进行预测? 采用预训练+微调的形式处理文件夹图像数据，常常使用ImageDataGenerator与flow_from_directory函数实现对文件夹内数据的增广扩充，用fit_generator函数训练扩充的数据（参考前述博客：）。那在训练后，如何预测单个图像的类别呢？有两种情况：（1）一般而言，如果是对测试集中数据，假如
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2024-07-18 08:54:21
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Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksPDF: https://arxiv.org/pdf/1611.05431.p
原创
2022-08-06 00:02:33
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文章目录1. 最常见的性能度量 - 错误率与精度2. 查准率/查全率/F13. ROC与AUC4. 代价敏感错误率与代价曲线 导语: 如何计算“测试误差”？ 需要利用性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但由于“测试误差”受到很多因素的影响，例如：算法随机性或测试集本身的选择。预备知识: 何为泛化能力? 是指在利
Deep Residual Learning for Image Recogition目前我主要使用的backbone是resnet backbone 花上一点点时间来好好学习一下Abstractresnet很厉害，是2015年的Imagenet与coco challenge的冠军Introduction：深度学习之中，我们通过提取到的低纬度中纬度高纬度的信息用于端对端的分类器的训练。 提出了一个
写在前面：本人小菜鸡一位，这是我的第一篇博客，没什么写作和科研经验，主要目的是为了记录自己对学习内容的理解和便于回顾。本文内容上参考了知乎的一篇文章，然后是根据自己的理解重新作图、编排，主要内容是结合论文以及 PyTorch 官方代码对 ResNet 结构的理解，不涉及网络的优缺点分析以及某个或某些操作的原因解释等内容。文章如有内容上的错误，请各位大佬及时批评指正，如有涉及侵权等问题，请及时联系我
Speed Up Tracking by Ignoring FeaturesCVPR 2014 Abstract：本文提出一种特征选择的算法，来实现用最“精简”的特征以进行目标跟踪。重点是提出一种上界 （Upper Bound）来表示一块区域包含目标物体的概率，并且忽略掉这个 bound比较小的区域。我们的实验表明，忽略掉 90%的特征，仍然取得了不错的结果（未损失精度）
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2024-07-31 11:18:31
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HTTP报文响应结构和请求报文结构类似，也分为三部分分别是状态行、响应头(首部字段)、响应体例如：HTTP/1.1 200 OK
Date: Wed, 29 Dec 2021 10:31:40 GMT
Content-Length: 0响应报文描述状态行包含HTTP版本和响应状态码响应头包含HTTP响应的首部字段，如内容类型、编码方式、缓存控制、Cookie等。响应体返回的XML/JSON格式数据
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2024-05-05 13:46:16
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本文是依图科技在ViT方面的一次突破性的探索。与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tokens-to-Token机制，用于同时建模图像的局部结构信息与全局相关性，同时还借鉴了CNN架构设计思想引导ViT的骨干设计。最终，仅仅依赖于ImageNet数据，而无需JFT-300M预训练，所提方
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2024-08-07 02:05:56
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CAM、SAM、CBAM详见：CBAM——即插即用的注意力模块（附代码）目录1.什么是注意力机制？2.通道注意力机制——SE（1）Squeeze（2）Excitation（3）SE Block3.CAM4.SAM5.CBAM6.代码参考1.什么是注意力机制？从数学角度看，注意力机制即提供一种权重模式进行运算。神经网络中，注意力机制即利用一些网络层计算得到特征图对应的权重值，
一.XceptionXception是在InceptionV3基础上修改的，主要引入了深度可分离卷积，将空间和通道的操作进行解耦合。与“extreme” Inception两个区别：1,1×1卷积的顺序，Xcption用于3×3之后，而Inception用于之前2,Xception在1×1和3×3之后都没用relu，而Inception都用了。3*3做空间相关性，1×1做通道相关性。
目录绪论一、视觉应用中的 self-attention 机制1.1 self-attention 机制1.2 Self-attention 机制应用：Non-local Neural Networks绪论注意力机制 (attention) 旨在让系统学会注意力 —— 能够忽略无关信息而关注重点信息。 &nb
民航运输业和维修业开展人的因素(Human Factor)管理已经多年，对于改进民航运输安全取得了很好的效果。民航规章CCAR145和维修业质量体系标准AS9110C/EN9110:2018分别把开展人的因素管理作为要求，列入民航规章或对航空维修组织要求。适用于设计制造组织的AS9100D/EN9100:2018标准也首次把人的因素管理作为一项要求纳入了标准。人的因素的一个典型模型是Reason模
一、创建项目1.先安装Struts2插件（已安装的可以跳过此步）点击左上角 File–>Settings–>Plugins 搜索安装Struts2插件即可； 2.然后新建项目，按照如下步骤勾选，注意：勾选Struts2选项后，需要等待几秒才会出现最下方的三个选项，建议选择第三个，我们手动添加jar包（听说有的人自动添加会遇到其他问题，保险起见还是手动添加）； 3.给项目命名，然后Fin
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2024-07-17 22:40:22
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