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RSS订阅原创 CCSv12.7编译生成.lib静态库的方法
在CCS（Code Composer Studio）软件中，将重要的程序代码封装成lib库的方法。
2024-09-14 13:06:38
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原创 CCS报错：Import failed for project ‘xxx‘ because its meta-data cannot be interpreted.
CCS导入项目出现报错：Import failed for project 'xxx' because its meta-data cannot be interpreted.
2024-04-28 15:05:15
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原创 06-ResNet学习笔记
05-ResNet学习笔记前言一、ResNet的shortcut connection与Highway Net有什么差别？二、ResNet的训练曲线与GoogLenet的曲线为什么有明显差异？是什么原因导致的？三、ResNet的shortcut connection有哪三种形式，请简述，并思考是否有其他方式？（提示：后面的模型会用concat，而不是相加）四、读完该论文，对你的启发点有哪些？前言以下仅是学习论文过程中的笔记一、ResNet的shortcut connection与Highway .
2020-09-02 15:43:39
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原创 05-FCN的学习笔记
05-FCN的学习笔记一、按照自己的观点，总结对于语义分割的理解二、怎样理解论文中的Figure 2 ？三、用文字描述论文中的Figure 3四、将论文Results中提到的前三个指标，用自己的理解描绘出来一、按照自己的观点，总结对于语义分割的理解图像分割在深度学习方面有三个方向：1.语义分割：将输入图片的各种类别用不同的颜色标记出来。此外，语义分割是 研究实例分割与全景分割的基础2.实例分割：将输入图片的各种类别用不同的颜色标记出来，并且对同种类别也作区分，但不考虑背景3.全景分割：在实例分割的
2020-07-26 18:05:36
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原创 04 BN-GoogLeNet-V2的学习笔记
04 BN-GoogLeNet-V2的学习笔记Batch Normalization 层中的加减乘除是什么意思？二、Batch Normalization 层中均值和标准差通过什么方式得到？三、采用Batch Normalization 对神经网络带来怎样的收益？四、读完该论文，对你的启发点有哪些？五、本篇论文的学习笔记及总结Batch Normalization 层中的加减乘除是什么意思？1 .在训练阶段，在激化函数之前加入BN层操作，所输入到BN层的数据分别进行：求取batch size 的均值、求
2020-07-15 20:54:45
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原创 03-GoogLeNet学习笔记
03-GoogLeNet学习笔记一、GoogLeNet采用了几个辅助损失？辅助损失函数的权重是多少？为什么要采用辅助损失函数？二、Inception模块中有几个分支？分别是哪些操作？Inception模块输出时特征图采用什么方式融合？三、读完该论文，对你的启发点有哪些？四、代码实现：从网上找一张图片，执行GoogLeNet，观察top5输出的类别，并将输出结果截图进行打卡一、GoogLeNet采用了几个辅助损失？辅助损失函数的权重是多少？为什么要采用辅助损失函数？1.GoogLeNet采用了两个辅助损失
2020-07-11 01:39:46
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原创 02-VGGNet的学习笔记
02-VGGNet的学习笔记以下仅为个人的学习笔记，仅供参考一、VGG中3个3*3卷积相对于1个7 *7卷积，在参数上比较少了百分之多少？（假设输入和输出通道数均为C）二、VGG-16和VGG-19差别在哪？三、读完该论文，对你的启发点有哪些？四、从网上找一张图片，执行vgg16，观察top5输出的类别，并将输出结果截图以下仅为个人的学习笔记，仅供参考一、VGG中3个3*3卷积相对于1个7 *7卷积，在参数上比较少了百分之多少？（假设输入和输出通道数均为C）1.对于3个33卷积层，参数量为333C^2
2020-06-28 23:59:17
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原创 01-AlexNet的学习笔记
01-AlexNet的学习笔记以下为个人学习心得，仅供参考一、ImageNet数据集与ILSVRC之间的关系二、AlexNet训练过程的数据增强中，针对位置，采用什么方法将一张图片有可能变为2048张不一样的图片（1个像素值不一样，也叫不一样）三、AlexNet使用的Dropout，在使用过程中需要注意的事项四、读完该论文，对我有以下启发点五、代码实践：在猫狗数据集上，对比采用预训练模型和不采用预训练模型这两种情况，训练曲线有何差异六、本篇论文的学习笔记及总结以下为个人学习心得，仅供参考一、ImageN
2020-06-23 20:29:11
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空空如也
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