换个思维透透气

OSWE 尾篇 考试的方法论 在刚过去的中秋节 2021.9.19-9.21这两天里面我已经完成了自己的OSWE考试,拿到了及格的分数。 最终获取到了OSWE考试通过的通知 这篇文章的目的是为了向没有经历过OSWE考试的同学扫盲,以及说一些注意事项。 我会在这篇文章当中谈论如下几点 OSWE考试整体的介绍(强调考试) 如何进行考试 (一些考试的技巧,考试需要注意的东西) OSWE考试 考试介绍 简单介绍下刚经历的OSWE考试吧 分数 考试满分是100分,及格的分数是85分。 每台主机的分数是50分,获得web... 阅读详情

     这个学期准确的是从开题开始,3月30日开题,最终自作主张的把开题换成一个高大上的东东,深度神经网络,之前一直专研经典的语音消噪算法,偶然发现了跟上潮流的深度学习,好在有前辈在研究并且取得不错的成绩,这尤以中科大的几位博士生的研究最为突出。我慢慢探索这块新的土地,幻想着能有机会尝到甜头。

   从几位大牛(Hinton)的论文入手,不懂的地方对照别人的博客,论坛什么的去查找资料,弄清了个大概。开始找相关代码,工具包什么的,有各种语言写的,MATLAB,C,c++,PYTHON,架构也很多。这期间还搞了一个华为的比赛,遗憾没能进复赛。有时候学累了,我就换个方向学,学自己每接触过的,比如LINUX下shell编程,c编程。Linux下的很多命令容易忘,所以要多玩多用,加深印象。

   有段时间自己非常懒散,不想搞学术,于是我就去自学日语,报了7月份的等级考试,准备时间差不多三个月,学了三本教材,做了课后习题,真题一套都没做过,懵懵懂懂的去考试了,完全当是练手了。知道了大概的环境,下次再战吧。慢了很多拍,现在就是要把时间抢回来。

YOLOv11改进缝合FasterBlock | 一种新型轻量化卷积结构C3k2的设计与实证:兼顾精度与速度的改进方法(附代码) YOLO系列一直是目标检测领域的明星算法,凭借其实时性和准确性在众多应用中占据一席之地。随着YOLO版本的不断迭代,网络架构逐渐变得更为复杂,尤其是在卷积模块的设计上。本文将介绍如何利用FasterNet的FasterBlock创新,并通过二次创新C3k2提出一种全新的卷积结构。该结构旨在提高YOLOv11的计算效率和准确性,特别是在视觉任务中的表现。我们的创新在保证高精度的前提下,有效降低了计算量和内存需求,特别适合在资源受限的设备上运行。 阅读详情

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