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RSS订阅原创 解决报错UserWarning: Failed to initialize NumPy: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指
E:\anaconda\envs\envcat\lib\site-packages\torch\_subclasses\functional_tensor.py:275: UserWarning: Failed to initialize NumPy: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。卸载numpy用conda重新安装，不要用pip安装。
2025-04-13 20:04:59
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原创 CLIP是什么
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 是OpenAI提出的一个重要的多模态学习模型。- 通过对比学习方法将图像和文本映射到同一个语义空间。- 图像编码器：通常使用ResNet等视觉模型。- 目标是最大化相关图像-文本对的相似性。- 最小化不相关图像-文本对的相似性。- 可以直接进行图像分类、检索等任务。- 使用大规模网络图像-文本对。- Zero-shot学习能力。- 学习图像和文本的联合表示。- 学习通用的视觉-语言表示。- 文本引导的图像生成。
2025-03-29 18:41:54
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原创 空间分辨率
空间分辨率学习通常是指在计算机视觉和图像处理任务中，如何有效地处理和理解不同分辨率的图像数据，以提升图像的分析能力与分类精度。这一过程涉及到多个方面，包括图像采集、特征提取、模型训练和评估等。
2025-03-11 17:24:48
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原创 python中输入路径前面的r
我们看到有些路径前面有r，但有的直接输入路径，这有什么区别呢在 Python 中，路径前面加r是为了表示原始字符串（Raw String）。这会告诉 Python 不要对字符串中的转义字符（如\n,\t等）进行特殊处理，而是直接将它们作为普通字符对待。有r和没有r的区别1.带r的字符串（原始字符串）当在路径前加r时，所有的反斜杠\都会直接被当作普通的文本，包括转义字符。例如：path = r"C:\Users\ABC\Desktop\project
2024-12-05 21:02:41
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原创 深度可分离卷积
（Depthwise Separable Convolution）是一种优化卷积操作的方法，用来减少和，同时还能保持相对较高的性能表现。和：深度可分离卷积的核心思想是分而治之，先按通道逐一处理（Depthwise），再通过 1x1 卷积结合各个通道的信息（Pointwise），以实现卷积的高效性。普通卷积好比多个厨师同时合作制作一整道菜，而深度可分离卷积则将任务分解为两部分：每个厨师负责切配一种食材（逐通道卷积）。最后，主厨收集所有切好的食材并完成装盘（点卷积）。
2024-11-25 16:21:20
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空空如也
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