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RSS订阅原创 python中装饰器、闭包、通用参数的学习
在 C++ 中，你需要用可变参数模板 template<typename... Args> 来创建一个能接受任意参数的函数。在 Python 中，你可以在一个函数内部定义另一个函数。它是一个函数，并且它“封闭”了创建它时所在环境的自由变量（prefix）。这就是装饰器能够工作的核心魔法。这个语法让我们可以写出非常通用的包装函数，因为我们不需要关心被包装的原始函数到底有多少个、什么类型的参数。在 C++ 中，你可以把一个函数的地址存起来，稍后再调用。现在，我们把所有知识点组装起来，就能回答你的问题了。
2025-10-13 15:40:30
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原创 一个误解：VIT模型不可处理变长的输入
之前在使用VIT模型时，我一直有一个误解：VIT模型在训练时是多大的尺寸，那他推理时就是多大的尺寸进行推理，不可进行增加token，但是最近看到一篇文章，在每个VIT中的每个transforomer后面都加入了一个token，我对此产生了一个疑问：怎么在VIT模型里面还能加token，虽然我知道transformer是输入多大输出就是多大，对于transformer的原理也有了解。
2025-10-09 10:23:49
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原创 实用教程：在嵌入式arm开发板上安装并配置halcon arm版本
5.将破解文件放入/opt/halcon/lib/aarch64-linux/文件夹下即可。
2024-09-27 20:39:10
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原创 神经网络中的跳跃连接：ResNet、DenseNet、CSPNet、RNN/LSTM网络解析
ResNet使用一对一的残差连接，使输入数据直接穿过卷积层的结果进行加法。DenseNet采用了密集连接，每一层都连接到之前所有层，强调特征的重用。CSPNet通过分开和合并特征的策略，让网络分阶段处理部分特征，这种结构通过减少冗余在保持高性能的同时优化计算。RNN和LSTM的连接方式不同于前面提到的卷积网络中的跳跃连接，但它们在序列数据处理中利用类似的思想来解决不同的问题。
2024-09-27 20:21:02
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空空如也
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