CDB3399的博客

1）对于语言来说顺序是十分重要的，顺序提供了一定的信息，“我爱你”和“你爱我“，就是两个不同的情况。RNN一个重视序列信息的网络，序列即前后关系。2）HIDDEN STATE(隐状态)：保存信息3）缺点：数据输入时间越早，在隐状态中占据的影响就越小。4）应用场景：机器翻译｜图生文｜语音识别｜量化交易模型1）受限于网络结构，RNN只实现N to N(机器翻译任务，一个词翻译一个词)或者1 to N，N to 1，不能解决N to M的问题。

YOLOv8现在可以接受输入很多，如下表所示。包括图像、URL、PIL图像、OpenCV、NumPy数组、Torch张量、CSV文件、视频、目录、通配符、YouTube视频和视频流。表格✅指示了每个输入源是否可以在流模式下使用，并给出了每个输入源使用流模式的示例参数。