选型手册：15-25GHz 3 路功率分配器/合路器—CHW4213-QAG

最新推荐文章于 2025-10-10 14:12:25 发布
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#CHW4213-QAG #放大器 #分配器

CHW4213-QAG

        CHW4213-QAG 是一位追求平衡的艺术家，它将幅度和相位平衡演绎得淋漓尽致。小于 0.5dB 的幅度不平衡和 ±2° 的相位不平衡，让它输出的信号幅度和相位保持高度一致，就像一支和谐的交响乐团，奏出美妙的旋律。

宽带性能：15-25GHz
插入损耗（高于 4.8 dB）：0.5dB
隔离度：20dB
幅度不平衡：小于 0.5dB
相位不平衡：±2°


CHP3010-QFG
CHP3010a98F
CHP6013-SRF
CHP4012-QEG
CHP4012a98F
CHP4014-QEG
CHP4014-98F
CHP4511-99F
CHP4010-99F
CHP3015-99F
CHP3015-QDG
CHW4212-QKA
CHW4213-QAG
CHW4312-QKA
CHW4313-QAG
CHC6054-QQA
CHS5104-FAB

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深度学习模型压缩算法综述（三）：知识蒸馏算法+实战
梁瑛平的博客
05-31 2110
深度学习模型压缩算法综述（三）：知识蒸馏算法本文禁止转载项目地址：联系作者：知识蒸馏：分类模型训练目标：two-stage检测模型训练目标：基本思路：损失函数：one-stage检测模型训练目标：基本思路：损失函数：基于特征的NMS算法：Deep Mutual Learning：基本思路：基本原理：迭代训练：目标检测模型知识蒸馏实验一：环境参数：项目地址：实验结果：目标检测模型知识蒸馏实验二：环境参数项目地址：实验结果：关注我的公众号：联系作者： 本文禁止转载 项目地址： https://github.c
知识蒸馏Knowledge Distillation原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-01 1688
知识蒸馏Knowledge Distillation原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM
一文详解什么是知识蒸馏
Python栈
05-10 2226
在蒸馏过程中，将相同输入同时输入教师模型和学生模型，教师模型为学生模型提供知识指导，通过最小化学生模型输出与教师模型输出之间的差异（如使用交叉熵损失、均方误差损失等），优化学生模型参数，使学生模型学习教师模型的知识。教师模型训练过程中，能学习到数据中的“暗知识”，如数据分布规律、特征之间的隐含关系等。它通过将一个复杂的大模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识转移到一个较小的模型（称为学生模型，Student Model）中，使得学生模型在保持较小规模的同时，能够尽可能地接近教师模型的性能。
大模型基础：知识蒸馏原理和过程，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
2301_81940605的博客
10-10 939
这种方法的核心目标是让学生模型像教师模型一样，能够做出相似的判断，但它的计算量要小得多，因此能够更快、更高效地运行。
蒸馏算法：出自一位1997年的交大博士生导师~
weixin_44904675的博客
11-29 1994
假设我们有一个图像分类任务，其中教师模型是一个大型的预训练卷积神经网络（如ResNet-50），而学生模型是一个较小、结构更简洁的网络（如MobileNet）。这是知识蒸馏的一种变体方法，其中教师模型的中间层输出（而非最终预测）被用来指导学生模型的训练，以传递更细粒度的知识。在知识蒸馏中，软目标指的是教师模型的预测概率分布（而非硬标签），它们作为学生模型训练的监督信号，可以传递更多的知识和信息。这是一种特殊形式的知识蒸馏，其中教师模型和学生模型是相同的，旨在通过自蒸馏过程来改进模型自身的知识和性能。
知识蒸馏(Knowledge Distillation)
Cuibaby的博客
11-25 4270
关于知识蒸馏，你一定要了解的三类基础算法
知识蒸馏算法原理
charles_zhang_的博客
03-21 1万+
知识蒸馏算法原理 “蒸馏”的概念大概就是将本身不够纯净的水通过加热变成水蒸气，冷凝之后就成更纯净的水 知识蒸馏同样使用这种原理，将不太纯净的“知识”通过“蒸馏”的方式获得更加有用或者纯净的“知识” 体现在神经网络中如下图所示： 一个大而臃肿，但知识丰富且高效的“教师网络”，通过转换精准将特定领域的知识传授给“学生网络”，让“学生网络”在某个方面做得很好，并且不那么臃肿，类似“模型压缩” 为什么不直接使用教师网络？因为将算法应用在现实生活中很多设备的算力会被限制，因此需要尽可能.
【大模型】知识蒸馏（knowledge distillation）算法详解
酒酿小圆子呀～
03-12 3070
虽然基于特征的知识转移为学生模型的学习提供了更多信息，但由于学生模型和教师模型的结构不一定相同，如何从教师模型中选择哪一层特征激活（提示层），从学生模型中选择哪一层（引导层）模仿教师模型的特征激活，是一个需要探究的问题。作者提出了一种称为知识蒸馏的策略，它学习的是教师模型(结构较为复杂的模型)的输出分布(logits)，这种分布信息比原始的(0-1)label具有更加丰富的信息，能够让学生模型(架构较为简单的模型)取得更好的效果。上面一种方法学习目标非常直接，学生模型直接学习教师模型的最后预测结果。
一文全览 | 知识蒸馏算法汇总
小白学视觉
03-06 1857
作者|AI浩 编辑| 小书童原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/583273832点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达知识蒸馏有两大类：一类是「logits蒸馏」，另一类是「特征蒸馏」。「logits蒸馏」指的是在softmax时使用较高的温度系数，提升负标签的信息，然后使用Student和Teacher在高温softmax...
深度学习方法（十五）：知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network），在线蒸馏
Bin 的专栏
10-15 7万+
Distilling the Knowledge in a Neural Network 这篇介绍一下Hinton大神在15年做的一个黑科技技术，Hinton在一些报告中称之为Dark Knowledge，技术上一般叫做知识蒸馏（Knowledge Distillation）。核心思想是通过迁移知识，从而通过训练好的大模型得到更加适合推理的小模型。这个概念最早在06年的Paper： Model C...
【知识蒸馏】知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术详解
Roaddd的博客
02-24 4万+
知识蒸馏综述
知识蒸馏：《Distilling the Knowledge in a Neural Network》算法介绍及PyTorch代码实例
weixin_44808161的博客
08-02 3099
知识蒸馏开山之作《Distilling the Knowledge in a Neural Network》算法介绍及PyTorch代码实例
知识蒸馏：原理、算法与应用
a131529的博客
12-19 2368
知识蒸馏：原理、算法与应用
知识蒸馏 | 知识蒸馏的算法原理与其他拓展介绍
Clichong
03-19 7660
如有错误，恳请指出。 这篇博客将记录我看视频后对知识蒸馏的笔记，视频链接见参考资料[1]，其中包含知识蒸馏的算法原理（训练流程与测试流程），以及知识蒸馏能够正常工作的背后机理与其发展的趋势及展望。 在这篇博客中，主要都是介绍没有涉及具体的代码，我另外还将会记录一下知识蒸馏的测试过程，见另外的一篇博客。 文章目录框架1. 知识蒸馏的算法原理1.1 知识的表示与迁移1.2 训练流程1.3 推理过程1.4 KD与Labe Smoothing的区别2. 知识蒸馏的应用场景3. 知识蒸馏的背后机理4. 知识蒸馏.
基于知识蒸馏的模型压缩和加速
09-18 576
　　　　 　　动机： 　　目标：想要获得一个实时的模型，且尽可能的准确。 　　我们有一个大模型性能很好，但是很慢： 　　 　　我们有个小模型速度很快，但是性能很差： 　　 　　动机：面临的挑战 　　1、由于容量和能力，小模型很难达到一个很好的性能。 　　2、精确度和模型压缩之间的差距还是很大 　　3、物体检测比分类要困难得多： 　　　　a、 标签的计算更加昂贵 ...
蒸馏算法闲聊
weixin_43128028的博客
10-03 1832
蒸馏算法的经典论文为《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 解决问题就是，在使用的时候，把复杂模型变简单，把大模型变小。所以叫蒸馏。下图是我看到最明白的整理模型图分享一下地址 简述过程 首先说明，此处一般指多分类网络。硬标签指0、1；软标签指概率； 1、用硬标签训练大网络（硬标签） 2、用训练好的大网络来得到样本的软标签 3、用软标签和硬标签...
一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理
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YOLOv8项目贡献者
10-25 8万+
知识蒸馏就是把一个大的教师模型的知识萃取出来，把他浓缩到一个小的学生模型，可以理解为一个大的教师神经网络把他的知识教给小的学生网络，这里有一个知识的迁移过程，从教师网络迁移到了学生网络身上，教师网络一般是比较臃肿，所以教师网络把知识教给学生网络，学生网络是一个比较小的网络，这样就可以用学生网络去做一些轻量化网络做的事情。
知识蒸馏 | 综述：蒸馏机制
zenRRan的博客
12-14 1992
每天给你送来NLP技术干货！来自：GiantPandaCV这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏。感性上理解三种蒸馏方式：离线...
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CloudCver
12-11 657
知识蒸馏是模型压缩的一个重要方法，本文简要介绍了什么是知识蒸馏。 知识蒸馏Knowledge Distillation 1.什么是知识蒸馏 我浅谈一些我的看法，详细内容可以参考这篇文章 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/90049906] 简单来说，就是我们一般训练模型时，可能为了有一个好的效果，就会加大网络深度，或者用一些复杂的网络，这样参数量就会好大…那么这么一个模型...
ISPR是什么
06-18
在提供的引用内容中，并未直接提及 **ISPR** 的具体定义或含义。然而，根据计算机领域的常见缩写惯例以及相关技术背景，可以推测 **ISPR** 可能涉及以下几种解释： ### 1. **Image-Specific Processing and Rendering** 在计算机图形学领域，可能指代与图像处理和渲染相关的技术[^3]。例如，特定图像的处理（Image-Specific Processing）结合渲染技术（Rendering），用于优化图形输出效果。此类技术通常涉及光照模型、反射特性等，如环境光、漫反射光和镜面反射光的计算公式。 ```python # 示例：基于Phong光照模型的简单渲染实现 def phong_lighting(Ia, Ka, Ip, Kd, Ks, L, N, V, R, n): ambient = Ia * Ka diffuse = Ip * Kd * max(0, L.dot(N)) specular = Ip * Ks * (max(0, R.dot(V)) ** n) return ambient + diffuse + specular ``` ### 2. **International Society for Photogrammetry and Remote Sensing** 在某些情况下，**ISPR** 可能是 **International Society for Photogrammetry and Remote Sensing**（国际摄影测量与遥感学会）的缩写。该组织专注于遥感技术、地理信息系统（GIS）及相关领域的研究和发展[^1]。尽管这不是严格意义上的计算机领域术语，但其技术应用广泛涉及数据处理和分析，与现代搜索引擎技术和知识图谱有潜在关联。 ### 3. **Interactive Search and Pattern Recognition** 另一种可能性是 **ISPR** 指代交互式搜索与模式识别（Interactive Search and Pattern Recognition）。这一概念与新一代搜索引擎技术密切相关，尤其是在深度学习和自然语言处理的应用中[^1]。通过模式识别技术，AI驱动的搜索引擎能够更高效地解析用户查询意图并提供精准结果。 ###
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