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RSS订阅原创 多卡3090复现PersFormer_3DLane
1.1训练之前先本地手动下载权重https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/releases/download/v0.1-weights/tf_efficientnet_b7_ns-1dbc32de.pth。准备好数据集后，修改persformer_openlane.py下数据集路径，其中persformer_openlane.py在autodl-tmp/PersFormer_3DLane/config文件夹下。
2023-11-27 10:01:49
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原创 马尔可夫链(Markov Chain)
如果您处于状态 R，但转换到 S：0.7·P®，您也会最终处于 S。这些概率是链的平稳分布——马尔可夫链稳定的状态概率，并且随着时间的推移保持不变。边缘.边缘是状态转换：S到S，S到R,R到S,R到R.每条边都有一个概率，即过渡的概率。因此，天气保持晴朗（S）的概率为0.8，转变为下雨（R）的概率为0.2。**马尔可夫链的定义属性是状态转换的概率仅取决于当前状态。图中描述了天气每天是如何变化的，从晴天到晴天，从晴天到雨天，从雨天到晴天。因此，概率之和为 1。这里，P(S)是晴天的概率，P®是雨天的概率。
2023-10-22 17:25:25
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原创 基于C++复现BP神经网络手写字识别
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）由多个神经元（Neurons）和多层组成，通常包括以下几个主要组成部分：输入层（Input Layer）： 输入层接受外部输入数据，每个输入特征对应一个输入神经元。例如，对于图像分类任务，每个像素可以被看作一个输入特征，输入层的神经元数量等于输入特征的数量。隐藏层（Hidden Layers）： 隐藏层位于输入层和输出层之间，可以包含一个或多个层次。这些层中的每一层都包括多个神经元。
2023-09-25 13:33:33
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原创 虚拟机Ubuntu18下基于Tsetlin Machine复现手写字识别MNIST Demo
Ubuntu下Tsetlin Machine复现手写字识别MNIST Demo
2023-09-23 17:07:07
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空空如也
空空如也
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