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芒果改进YOLOv8系列:改进特征融合网络 BiFPN 结构,融合更多有效特征
代码实践|YOLOv8 + BiFPN 高效结构

LeViT-UNet:transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构,它使用transformer 作为编码器,这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快,同时仍然实现了最先进的分割性能。
通用人工智能之路:什么是强化学习?如何结合深度学习?
【专栏订阅必读】ChatGPT强大魔力的关键因素之一是应用了强化学习模型,本文系统梳理强化学习中环境、智能体、奖赏、动作、状态等关键概念,并给出深度强化学习框架。
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【科研】ET-BERT代码分析
论文使用的TLS1.3数据集是从 2021 年 3 月到 2021 年 7 月在中国科技网 (CSTNET) 上收集的。【困惑点1】执行代码里使用的encryptd_vocab.txt不造从哪里生成的,,待我看看代码。:由于可能存在原始PCAP数据的复杂性,建议在报错时执行以下步骤检查代码执行情况。
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【深度学习工具】Python代码查看GPU资源使用情况
在训练神经网络模型时候,有时候我们想查看GPU资源的使用情况,如果使用Ctrl+Shift+Esc不太符合我们程序员的风格😅,如果可以使用代码查看GPU使用情况就比较Nice。话不多说,直接上代码。
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到底什么是上采样、下采样
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WIN10安装CUDA保姆级教程[2023.5.7更新]
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