1 MonoRTM模型简介MonoRTM模型是美国大气环境研究所开发的一款特别适合于微波的大气辐射传输模型。该模型包含10个输入文件（见表1-1）。选择特定的输入文件，修改输入文件的信息为实际信息，例如温度、气压、高度、湿度、液态水含量、通道数、通道波数、天顶角等信息，随后在LINUX环境下编译可以得到7种不同情况下的模拟亮温（见表1-2）。需要注意的是现如今下载的MonoRTM输入文
AARRR模型的概念AARRR模型AARRR模型是《增长黑客》作者Dave McClure2007年在此书中提到的关于用户增长的经典模式，我们也称之为海盗模型。这个模型是个线性流程式漏斗模型，将增长分成5个阶段：获取用户、激活（活跃）用户、留存用户、转化用户、用户自传播。Acquisition 获取用户：用户如何找到我们？ Activation 激活用户/提高用户活跃度：用户的首次体验
Reformer 如何在不到 8GB 的内存上训练 50 万个词元Kitaev、Kaiser 等人于 20202 年引入的 Reformer 模型 是迄今为止长序列建模领域内存效率最高的 transformer 模型之一。最近，人们对长序列建模的兴趣激增，仅今年一年，就涌现出了大量的工作，如 Beltagy 等人的工作 (2020) 、Roy 等人的工作 (2020) 、Tay 等人的工作 以及
U-GAT-IT论文主要贡献模型结构生成器判别器损失函数实验结果 论文主要贡献解决了无监督的图像翻译问题，当两个域的图像的纹理和形状差别很大时，现有的一些经典模型(CycleGan、UNIT、MUNIT、DRIT等)效果不佳，这些算法适用于两个域的差别不大时，如Photo2Vangogh和Vhoto2Portriat，而Cat2Dog和Selfie2Anime(自拍到漫画)效果不好，本文通过引入
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2024-07-02 04:51:52
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Reactor的朴素模型static class Server
{
public static void testServer() throws IOException
{
// 1、获取Selector选择器
Selector selector = Selector.open();
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2024-07-03 16:47:26
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数据介绍一类是图片，一类是图像标签。引入库，处理数据import torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
import os
from PIL import Image
import torch
from torch.utils.data import Dataset
import torchvision.transf
面对梯度下降问题,我们考虑这样一个事实：现在你有一个浅层网络，你想通过向上堆积新层来建立深层网络，一个极端情况是这些增加的层什么也不学习，仅仅复制浅层网络的特征，即这样新层是恒等映射（Identity mapping）。在这种情况下，深层网络应该至少和浅层网络性能一样，也不应该出现退化现象。ResNet 的核心思想是 引入一个恒等快捷连接(identity shortcut connection)
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2024-06-12 11:07:00
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1、什么是APIAPI是应用程序接口，可理解为程序与程序之间通信的桥梁，其本质就是一个函数而已。API 把web app的功能全部封装了，所以，通过API操作数据，可以极大的把前端和后端的代码分离，使得后端代码易于测试，前端代码编写更简单。2、RESTful APIrest是一种设计API的模式。REST 的全称是 Resource Representational State Transfer
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2024-07-15 18:56:28
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# Python中的resUNet：图像分割模型的利器
在图像处理领域，图像分割是一项重要的任务，它可以将图像中的不同部分分离开来，为后续的图像识别、目标检测等任务提供更精确的信息。而在深度学习领域，UNet是一种常用的图像分割模型，其结构简单、效果良好。而resUNet则是在UNet的基础上结合了残差连接的一种改进模型，能够更好地提高模型的性能和稳定性。
## 什么是resUNet
res
原创
2024-05-09 05:52:42
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虽然深度学习模型已经成为医学图像分割的主要方法，但它们通常无法推广到涉及新解剖结构、图像模态或标签的unseen分割任务。给定一个新的分割任务，研究人员通常必须训练或微调模型，这很耗时，并对临床研究人员构成了巨大障碍，因为他们往往缺乏训练神经网络的资源和知识。作者提出UniverSeg，这是一种在没有额外训练的情况下解决unseen医学分割任务的方法。给定新分割任务的"query图像-标签pair
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2024-05-12 13:46:54
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在日常工作中使用git，除了正常场景外，会有各种异常场景，比如误提交了代码需要回退就是其中一个常见的场景，这就需要用到reset。 要理解reset相关的内容，首先需要理解git工作区相关概念 上一篇关于工作区的图也先拿过来用一下：首先，reset翻译过来是重置，常用于回退操作，但是实际上它的作用不局限于回退，而是可以进行版本之间的切换。 reset操作有三种模式，分别是soft、mixed和ha
面试官：了解RESTful吗？ 我：听说过。 面试官：那什么是RESTful？ 我：就是用起来很规范，挺好的 面试官：是RESTful挺好的，还是自我感觉挺好的 我：都挺好的。 面试官：... 把门关上。 我：.... 要干嘛？先关上再说。 面试官：我说出去把门关上。 我：what ？，夺门而去01 前言回归正题，看过很多RESTful相关的文章总结，参齐不齐，结合工作中的使用，非常有
REST构架风格介绍之一：状态表述转移REST(Representational State Transfer)是HTTP协议的作者Roy Fielding博士在其博士论文中提出的一种互联网应用构架风格。与以远程对象为核心的ORB和以服务为核心的SOA相比，以资源为核心的REST让我们从崭新的视角审视互联网应用。REST为互联网应用量身定做的简洁模型、与HTTP协议的完美结合、构架的高伸缩性，为互
ResUnetResUnet介绍ResNet（残差网络）介绍为什么会需要ResNet？残差结构ResUnet结构 ResUnet介绍ResUNet是一种基于ResNet和U-Net的深度学习结构，常用于图像分割和语义分割任务。我之前在深度学习| U-Net网络文章中，介绍了U-Net相关的知识点，所以本文主要讲解的是ResNet和ResUNet。ResNet（残差网络）介绍为什么会需要ResNe
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2024-06-26 15:20:28
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目录前言一、GaitSet模型简介二、数据集介绍（原文链接：[]()）三.数据预处理四、测试1、config.py配置2、test.py运行 以下是本篇文章正文内容，提供对于GaitDatasetB数据集的GaitSet论文的复现，下面案例可供参考PS：再次重申，博主并非研究GaitSet方向，该文章为小学期作业，因此探究并不深入，博主对模型理解也不深入，大家遇到问题可以在评论区提问，欢迎大家同
作者 | SH Tsang 这次，我们来聊一聊用于生物医学图像分割的的一种全卷积神经网络，这个网络带有长短跳跃连接。 上次，我已经回顾了 RoR (ResNet of ResNet, Residual Networks of Residual Networks)（这是2018年的TCSVT论文，如果有兴趣，请访问我的评论。）在RoR中，通过使用长短跳跃连
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2024-10-14 09:24:49
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残差网络（ResNet）结合注意力机制可以在保持网络深度的同时，提高模型对任务相关特征的识别和利用能力，以及对关键信息的捕捉能力。具体来说，结合的方式通常是在ResNet的基础上添加注意力模块。这些模块（自注意力机制/通道注意力机制）通过对特征图进行分析，为不同的特征或特征通道分配不同的权重，从而突出重要的信息并抑制不重要的信息。这种结合策略不仅能够提高模型的性能，还能让模型更加专注于数据的关键部
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2024-07-27 20:52:31
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在下面的结构图中，每一个inception模块中都有一个1∗11∗1的没有激活层的卷积层，用来扩展通道数，从而补偿因为inception模块导致的维度约间。其中Inception-ResNet-V1的结果与Inception v3相当；Inception-ResNet-V1与Inception v4结果差不多，不过实际过程中Inception v4会明显慢于Inception-ResNet-v2，
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2024-06-08 21:30:53
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注意力机制被广泛认为是Vision Transformer(ViT)成功的关键，因为它提供了一种灵活和强大的方法来建模空间关系。然而，注意力机制真的是ViT不可或缺的组成部分吗？它能被一些其他的替代品所取代吗？为了揭开注意力机制的作用，作者将其简化为一个非常简单的情况：ZERO FLOP和ZERO parameter。具体地说，作者重新审视了Shift操作。它不包含任何参数或算术计算。唯一的操作是
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2024-06-07 18:04:10
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V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
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