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目录 一、概念解释 二、使用CNN进行XO识别 1.代码复现 1.1数据集 1.2 模型构建 1.3 模型训练 1.4 模型测试 完整代码： 1.5 查看训练好的模型的特征图 1.6 查看训练好的模型的卷积核 1.7 探索低级特征、中级特征、高级特征 1. 低级特征（Lo…

系列文章目录 XHCI 1.2b 规范摘要（一） XHCI 1.2b 规范摘要（二） XHCI 1.2b 规范摘要（三） XHCI 1.2b 规范摘要（四） XHCI 1.2b 规范摘要（五） XHCI 1.2b 规范摘要…

文章目录 :star: RC:star: Deployment:three: create 和 apply的区别 :star: DaemonSet:star: job&&CronJob ⭐️ RC 1️⃣ 查看版本 kubect api-resource 或 kubect explain rs2️⃣ 编写Yaml文档 [rootmaster ~]# vim pod/rc.yaml apiVersion: extensions/v1beta1…

Yolov5网络架构分析以及训练图解 本次主要分享yolov5的模型架构，以及训练结果的分析 1. YOLOV5模型架构 ​ 相信很多人最初接触到的都是/models/yolov5s.yaml中的参数： # Parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth…

更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章 功能演示： 大豆种子缺陷识别系统，卷积神经网络，resnet50，mobilenet【pytorch框架，python源码】_哔哩哔哩_bilibili （一）简介 基于卷积神…

一、规范美术的资源 比如对于没有透明通道的图片美术导出时就不需要带透明通道，因为RGB和RGBA压缩的内存大小有一倍的差距降低模型面数，降低模型骨骼数量，降低贴图大小 二、UI的Draw Call优化 通过打图集减少DrawCall次数Canvas会打断合批…

我现在的工作，表明经典分析可能出了问题，如此则连Vinogradov的三素数定理都不成立了，更别说基于L-函数方程的陈氏定理“12”了。事实上即使L-函数方程成立，由于我指出Siegel定理不成立，陈景润和张益唐的工作就不成立。…