[gkk]3天学习ai

最新推荐文章于 2024-11-07 19:50:55 发布
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分类专栏： javascript+html5+前台美工
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bonlog/article/details/8465994
本文介绍了矢量软件中物件的两种基本属性：内部填充与外部描边，并讲解了如何使用快捷键Ctrl+U打开参考线及如何进行锁定与解锁。此外，还详细解释了矩形网格工具的使用方法及其属性设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.在失量软件中，每一个物件都具有二种属性。

A内部填充；B外部描边。

2.ctrl+U,打开参考线。

锁定ctrl+2  解锁：ctrl+alt+2

矩形网格工具，

属性：只给描边

横竖方向的格子

小黑是整体，小白是细节。

如果背景部分的元素过于凸现，可以降低透明度。

昇思Mindspore学习25天打卡Day13：ShuffleNet图像分类
weixin_42147595的博客
07-01 702
ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作: Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShufleNetV1和MobileNet类似，都是通过设计更高效的网络结构来实现模型的压缩和加速。
《昇思25天学习打卡营第15天|计算机视觉-ShuffleNet图像分类》
jc_56的博客
07-08 1015
ShuffleNet最显著的特点在于对不同通道进行重排来解决Group Convolution带来的弊端。通过对ResNet的Bottleneck单元进行改进，在较小的计算量的情况下达到了较高的准确率。
python源码中的pass
gkk1234567890的博客
07-26 718
python源码中的pass 最近打算看一些python的源码，瞻仰下大佬们是怎么写程序的。打开很多模块后都发现了如图的情形，大部分函数都只有一个pass。于是就很好奇函数为什么可以运行起来。经过上网查找之后得出以下结论，pass部分的具体实现不是由python编写而成，而是由C或者C++编写而成。这里只是一个访问接口和使用的说明。pycharm引入内置函数之后，找不到对应的代码，于是就根据pydoc文档自动地生成内容为pass的函数。而具体的实现，则需要在python源代码之中查找。 ...
[gkk]3天学习ai(3)
bonlog的专栏
01-06 714
路径查找器，用完了，要取消组合 做个例子2003连在一起 cs5面板中没有椭圆工具--安住alt 来选择的 描边中有：平头圆头方头，描边中有虚线 对像中有个“拼合透明度，安Alt一切动” ctrl+d,再次执行上次的操作 alt键是万能的 创建轮廓，才会有矛点啊。
[gkk]3天学习ai(2)
bonlog的专栏
01-05 604
菜单-》对像-》轮廓下。 确定与复制 描边粗一点， 具体的细节用小白， 画一个整体用小黑。 近大远小的关系在。 多用透明度 多用路径查找器 还有113人，有个关键。 alt+单击，定义一个中心点，可以来旋转，来做哪个阳光的破东西。定义一个角度，来转即可。 反正画就是用钢笔。 把超出的去了 做个等大小的矩形。 放在上面，再把所有选中，再ctral+f
昇思25天学习打卡营第13天 | ShuffleNet图像分类
weixin_56595425的博客
07-08 1189
通过本次学习，我不仅掌握了ShuffleNetV1的网络结构和实现方法，还深入理解了分组卷积和通道重排在提高模型效率中的作用。未来，我希望能够进一步探索ShuffleNetV2以及其他高效模型的设计与应用，并尝试将其应用于更多复杂的数据集和任务中。同时，我还计划研究模型压缩和加速的其他技术，如模型剪枝和量化，以进一步提升模型的应用性能。
昇思25天学习打卡营第19天|ShuffleNet图像分类
randomize0的专栏
07-12 1195
在第15-18日的学习内容中，我们陆陆续续学习了计算机视觉相关的模型包括图像语义分割、图像分类、目标检测等内容，这些模型的运算往往都是在大算力设备上运行的，今天学习一种可以在移动设备上运行的图像分类模型-“ShuffleNet”。ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。
昇思25天学习打卡营第13天|ShuffleNet图像分类
gpsicp的博客
07-06 1131
ShuffleNet网络结构如下图所示，以输入图像 224×224 ，组数3（g = 3）为例，首先通过数量24，卷积核大小为 3×3 ，stride为2的卷积层，输出特征图大小为 112×112 ，channel为24；Group Convolution的弊端在于不同组别的通道无法进行信息交流，堆积GConv层后一个问题是不同组之间的特征图是不通信的，这就好像分成了g个互不相干的道路，每一个人各走各的，这可能会降低网络的特征提取能力。，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。
昇思25天学习打卡营第16天|ShuffleNet图像分类
霍喜猫的博客
07-16 693
ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleNetV1和MobileNet类似，都是通过设计更高效的网络结构来实现模型的压缩和加速。
GKK-开源
04-26
【GKK-开源】是一个专为计算GPX曲线系数而设计的开源软件工具。GPX（GPS Exchange Format）是一种常见的开放标准格式，用于存储GPS轨迹、路点和路线等地理数据。GKK软件的主要功能是解析GPX文件，并对每公里的曲线...
吴恩达《深度学习专项》笔记（十三）：CNN应用：人脸识别与风格迁移
a119334的博客
08-09 902
如上图所示，在神经网络风格迁移中，输入一张表示内容的图©和一张表示画家风格的图(S)，我们可以借助神经网络生成一幅融合内容与风格的图片(G)。接下来实现神经网络风格迁移时，我们会关注CNN浅层和深层提取出来的特征。因此，在具体介绍风格迁移的实现之前，我们先来看看CNN各层网络究竟学到了什么。这节课主要介绍了人脸识别和神经网络风格迁移两项任务，最后顺便介绍了1D和3D上的卷积。人脸识别人脸验证与人脸识别任务的定义如何对单样本学习建模孪生网络基于三元组误差和二分类误差的人脸识别网络。...
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）4.9-4.10
最新发布
weixin_43597208的博客
11-07 1185
这将得到这两个矩阵之间的误差，因为它们是矩阵，所以在这里加一个𝐹（Frobenius 范数，编号 1 所示），这实际上是计算两个矩阵对应元素相减的平方的和，我们把这个式子展开，从𝑘和𝑘′开始作它们的差，把对应的式子写下来，然后把得到的结果都加起来，作者在这里使用了一个归一化常数，也就是。为了能捕捉图片的风格，你需要进行下面这些操作，首先，先看前两个通道，前两个通道（编号 1、2）分别是图中的红色和黄色部分，那我们该如何计算这两个通道间激活项的相关系数呢？
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YouTube已经支持HTML5嵌入。YouKu目前全站支持HTML5，不过嵌入代码还是Flash的。抽空分析了下HTML5下的播放地址，很简单。 update:2011-04-27 发现获取m3u8 最简单的办法 http://v.youku.com/player/getRealM3U8/vid/XMjUzMzUxNzQ4/type//video.m3u8
[总结] jQuery的datatable插件 使用 问题
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04-19 3336
$(window).load(function () { $('#managertable').dataTable({ "bServerSide": true, "bAutoWidth": true, "bStateSave": false, //保存状态到cookie ******很重要 ， 当搜索的时候页面一刷新会导致搜索的消失。使用这个属性设置为true就可避免了  "bPagin
html5 input正则欣赏-中达打印保存
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03-15 2221
Media = document.getElementById("media"); Media.src="a1.mp3#t=1,2"; Media.playbackRate=2; Media.autoplay;   Canvas not supported   Play     Increase speed   Decrease speed
百度2012年新进本科技术类员工培训教材ajax篇
bonlog的专栏
08-18 2115
百度2012年新进本科技术类员工培训教材ajax篇 1． //告诉浏览器不要缓存数据 header("Cache-Control: no-cache"); //这里两句话很重要,第一讲话告诉浏览器返回的数据是xml格式 header("Content-Type: text/xml;charset=utf-8"); 2．Get/post区别 Post安全性高，数据量较大，不会出来乱码。发
GKK-GPX曲线系数计算器：开源曲线分析工具
资源摘要信息:"GKK-开源是一个开源的命令行应用程序，其主要功能是从现有的GPX文件中计算每公里的曲线总和。GPX文件是一种XML格式的文件，常用于存储轨迹信息，广泛应用于户外运动如跑步、骑车等活动的数据记录。...
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