高端笔记本电脑轻薄本推荐之XPS 13

最近种草了一款轻薄笔记本电脑——XPS 13,作为一款办公用的高端笔记本电脑,在看到有关它的介绍时瞬间被吸引了,于是我赶在女神节有优惠活动时入手了一台。
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拿到手时,我确实被XPS 13的外观惊艳到了,冰河银的外壳,显得既高级又干练,具有高端笔记本电脑应有的美感。由于机身是由一整块铝材精密切割而成,打磨光滑细腻,所以看上去很有质感,而且由于材质比较坚固,也会更耐用一些。XPS 13的内部掌托部分采用的是黑色设计,内外两种颜色搭配,感觉还挺有特色的。加之是碳纤维材质,所以既增加了韧性起到很好的支撑性,又异常轻便,这也难怪我拿起这台电脑时,感觉不沉呢。
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看完了XPS 13整机外观设计,再来说说它的性能吧,毕竟能称之为高端笔记本电脑的XPS 13,其性能一定格外优秀。我购买的这台XPS 13,选择的配置是英特尔第十一代i7处理器,另外还有一款i5处理器的配置可选,两款相差1000元左右吧,但是我觉得要买就直接整个高配的呗,于是入手了i7这款。4核8线程的性能,以及4.7GHz的最高睿频,可以轻松处理多项工作,不会再像以前,文件、网页打开的多了,就卡顿的不行。
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显卡配备的是锐炬Xe,让图像显示也会更顺畅一些,不会有延迟等现象发生。不仅如此,我觉得挺好的一点是,XPS 13还贴心地配备了2个Thunderbolt™ 4接口、1个Type-C接口,像我这种办公时经常需要连接别的设备的人,可是提供了不少便利。
虽然我也看过其它的高端笔记本电脑,但是相比起来,感觉这款XPS 13性价比还挺高的,想买一台办公用的高端笔记本电脑选XPS 13准靠谱。

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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