[gkk]3天学习ai(3)

最新推荐文章于 2025-12-29 13:33:08 发布
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本文介绍Adobe CS5中图形设计的一些实用技巧，包括如何使用路径查找器、创建轮廓及利用不同类型的描边等。文章还介绍了如何通过快捷键提高工作效率。

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。

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
08-09 933
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。...
[gkk]3天学习ai
web开发自学
01-04 169
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。...
[gkk]3天学习ai(2)
bonlog的专栏
01-05 617
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Mindspore学习25天打卡Day13：ShuffleNet图像分类
weixin_42147595的博客
07-01 729
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13天 | ShuffleNet图像分类
weixin_56595425的博客
07-08 1229
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 1227
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 1154
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
07-16 727
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。
字体反爬
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07-20 1万+
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今年TRAE写的代码：100000000000行！超50%程序员每天在按Tab键
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推出了SOLO模式的Beta版。：当一项AI功能的渗透率超过50%，且保持极高的日活粘性时，它就标志着整个行业已经跨过了尝鲜和辅助工具的初级门槛，正式进入了人机共生的阶段。AI不再是那个偶尔帮你写个正则表达式的小助手，它开始懂你的意图，懂你的逻辑，甚至在你还没想好变量名的时候，就已经把函数体写好了。他们发起了6000万个会话，发送了5亿条Query，消耗了无数的Token，最终产出了那1000亿行代码。它不仅仅是被动回答你的问题，而是以AI为主导，主动理解目标、承接上下文、调度工具，独立推进开发任务。
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【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...
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吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）4.9-4.10
weixin_43597208的博客
11-07 1262
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？
div+css普通表格样式
bonlog的专栏
05-07 1万+
无标题文档 body,td,th {font-size: 12px; font-family:"新宋体";} img{ border:0;} ul ,li{ margin:0; padding:0; list-style:none;} ul.table1{ height:30px; border-bottom:1px solid #fff; clear:both;} ul.table1 li{
分析优酷HTML5地址
bonlog的专栏
12-22 7653
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
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bonlog的专栏
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html5 input正则欣赏-中达打印保存
bonlog的专栏
11-01 2941
Plant: Pn: Qty:(仅限数字) Uint: Vendor: D/C: T/C: Po: Inv No: 条码流水号:(请手动修改后6位，永不重复；允许非连续递增，连同当前日期共14位。)
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03-15 2247
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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 2128
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