深度学习知识点3-CBAM轻量的注意力模块
论文：（2018）包含空间注意力和通道注意力两部分1807.06521https://arxiv.org/pdf/1807.06521 通道注意力：对input feature maps每个feature map做全局平均池化和全局最大池化，得到两个1d向量，再经过conv，ReLU，1x1conv，sigmoid进行归一化后对input feature maps加权。 空间注意力：对featur...
解决Oracle DECODE函数字符串截断问题的深度剖析20241113
解决Oracle DECODE函数字符串截断问题的深度剖析 在使用Oracle数据库进行开发时，开发者可能会遇到一些令人困惑的问题。其中，在使用DECODE函数时，返回的字符串被截断就是一个典型的案例。本文将以学生管理系统为背景，深入探讨这个问题的根源，解析Oracle对DECODE函数的处理机制，并提供有效的解决方案。 一、问题背景 在学生管理系统中，我们需要查询学生的选课状态，根据状态代码显示对...
Unet++改进24：添加DualConv||轻量级深度神经网络的双卷积核
一 2.步骤二 3.步骤三 4.步骤四 论文简介 卷积神经网络(CNN)架构通常对内存和计算要求很高，这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中不可行。 我们提出了双卷积核(DualConv)来构建轻量级深度神经网络。DualConv结合3 × 3和1 × 1卷积核同时处理相同的输入特征映射通道，并利用群卷积技术高效排列卷积滤波器。DualConv可以在任何CNN模型中使用，如VGG-16和ResNet-...
现代Web开发：React Router 深度解析
现代Web开发：React Router 深度解析 现代Web开发：React Router 深度解析 现代Web开发：React Router 深度解析 引言 React Router 概述 什么是 React Router React Router 的特点 React Router 核心概念 BrowserRouter 和 HashRouter Route 和 Switch Link 和 Nav...
深度学习之目标检测的技巧汇总
从一个数据集学习到的数据增强也可以迁移到其他数据集。 3.3 Resolution impact 高清（1920×1080×3）或4K（3840×2160×3）等高分辨率图像需要更多的处理和内存来训练深度CNN。然而下一代模型更倾向于使用这样更高分辨率的图像。因为模型中常用的下采样会造成图像中信息的丢失，使图像识别更困难。 研究人员发现，高分辨率图像和低分辨率图像一起训练的模型集合，比单独的任何一个模...
深度解析FastDFS：构建高效分布式文件存储的实战指南（下）
接上篇：《深度解析FastDFS：构建高效分布式文件存储的实战指南（上）》 传送门: link 文章目录 六、常用命令七、FastDFS配置详解7.1 tracker配置文件7.2 tracker目录及文件结构7.3 storage配置文件7.4 storage服务器的目录结构和文件7.5 client配置文件 八、FastDFS优化8.1、Storage节点之间的同步速度8.2、磁盘读写速度8.3...
【汇编语言】转移指令的原理（三） —— 汇编跳转指南：jcxz、loop与位移的深度解读
文章目录 前言1. jcxz 指令1.1 什么是jcxz指令1.2 如何操作 2. loop 指令2.1 什么是loop指令2.2 如何操作 3. 根据位移进行转移的意义3.1 为什么？3.2 举例说明 4. 编译器对转移位移超界的检测结语 前言 1. jcxz 指令 1.1 什么是jcxz指令 对IP的修改范围都为-128~127。 指令格式：jcxz 标号（如果(cx)=0，则转移到标号处执行。...
购物平台数据抓取实战指南：从API到深度分析
宝、京东、拼多多等购物平台已成为消费者日常购物的主要场所。对于企业、市场分析师及开发者而言，这些平台上的数据无疑是一座宝贵的金矿。本实战指南将带您从API接口出发，一步步实现购物平台数据的抓取、处理到深度分析。 一、API接口初探 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）是连接不同软件系统的桥梁。在电商领域，各大购物平台均提供了丰富的API接口，供...
八、MapReduce 大规模数据处理深度剖析与实战指南
MapReduce 大规模数据处理深度剖析与实战指南 一、绪论 在当今的大数据时代背景下，海量数据的处理已然成为企业及科研机构所面临的重大挑战。MapReduce 作为一种高效的分布式计算模型，在大规模数据处理领域中发挥着至关重要的作用。本文将深入阐释 MapReduce 的基本原理，并结合实际案例详尽地讲解如何运用该模型进行大规模数据处理的实战操作。 二、MapReduce 原理综述 Map 阶段...
在深度学习研究方向有哪些创新点
以下是深度学习研究方向的一些创新点： 一、模型架构创新 Transformer架构及其扩展 自注意力机制 Transformer架构摒弃了传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中的卷积和循环结构，引入了自注意力机制。自注意力机制能够直接计算输入序列中任意两个位置之间的关联程度，而无需像RNN那样顺序处理序列。例如，在自然语言处理（NLP）中，对于一个句子，自注意力机制可以捕捉单词之间的...