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一文读懂GAN, pix2pix, CycleGAN和pix2pixHD
本文翻译 总结自朱俊彦的线上报告 xff0c 主要讲了如何用机器学习生成图片 来源 xff1a Games2018 Webinar 64期 xff1a Siggraph 2018优秀博士论文报告 人员信息 主讲嘉宾 姓名 xff1a 朱俊彦
GaN
Pix2Pix
CycleGAN
pix2pixHD
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一文读懂Autosar SecOC通讯
一 为什么用SecOC xff1f 在车载网络中 xff0c CAN总线作为常用的通讯总线之一 xff0c 其大部分数据是以明文方式广播发送且无认证接收 这种方案具有低成本 高性能的优势 xff0c 但是随着汽车网联化 xff0c 智能化的
AUTOSAR
SecOC
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一文读懂BLOB算法
算法执行效果 相关参考资料 看着玩的 BLOB算法简述 https blog csdn net icyrat article details 6594574 话说这老哥写的也太 简 了吧 完全口水话 把blob算法说的很神秘 说什么把blo
blob
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一文读懂 UniProt 数据库(2023 最新版)
一 UniProt 数据库介绍 Uniprot xff08 Universal Protein xff09 是包含蛋白质序列 xff0c 功能信息 xff0c 研究论文索引的蛋白质数据库 xff0c 整合了包括EBI xff08 Europ
UniProt
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一文读懂pid控制器
文章目录 PID控制器1 控制器1 1 电机速度控制系统1 2 温度或水位控制系统1 3 小小总结 2 PID3 模拟式PID4 数字式PID4 1 位置式PID算法4 1 2 位置式pid算法的缺点 4 2 增量式PID算法4 2 2 增
PID
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kubernetes基础——一文读懂k8s
容器 容器与虚拟机对比图 左边为容器 右边为虚拟机 容器技术是虚拟化技术的一种 xff0c 以Docker为例 xff0c Docker利用Linux的LXC LinuX Containers 技术 CGroup Controll Grou
Kubernetes
k8s
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一文读懂YOLOv5 与 YOLOv4
作者 xff1a William 来源 xff1a 自动驾驶全栈工程师知乎专栏 链接 xff1a https www zhihu com people william hyin columns YOLO之父Joseph Redmon在今年年
yolov5
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一文读懂【数据埋点】
数据埋点是数据采集领域 xff08 尤其是用户行为数据采集领域 xff09 的术语 xff0c 指的是针对特定用户行为或事件进行捕获 处理和发送的相关技术及其实施过程 比如用户某个icon点击次数 观看某个视频的时长等等 数据分析是我们获得
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数据埋点
云原生周刊:一文读懂 Pod 网络 | 2023.4.10
文章推荐 一文读懂 Pod 网络 这篇文章旨在帮助读者理解 Pod 网络的概念和原理 Pod 网络是 Kubernetes 中的一个重要概念 xff0c 它描述了如何在一个集群中部署和运行应用程序 Pod 网络是指使用容器网络插件 如 Ca
pod
2023
云原生周刊
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一文读懂anchor-base和anchor-free
1 从Faster RCNN看Anchor Faster RCNN相对于Fast RCNN的一个改进是引入了RPN网络 xff0c RPN用于区域推荐 xff0c 替换了此前的SS算法使得网络在整体上更加的CNN化 那么RPN是怎么进行区域
Anchor
base
free
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一文读懂TensorRT整数量化
接下来有空也会整理一些实战性的东西 xff0c 比如结合pointpillars网络 xff0c 用TensorRT进行PTQ int8量化和利用pytorch quantization进行QAT量化 感兴趣可以关注下 xff01 待继续整
Tensorrt
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整数量化
一文读懂Focalloss
最近有人问我focalloss是什么原理 xff0c 看不懂 xff0c 大多数网文看了还更朦胧 xff0c 于是我抽空整理了一篇文章帮助大家理解 Focal loss解决了什么问题 xff1f 降低易分样本权重 增加难分样本的权重训练 对
Focalloss
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一文读懂AUTOSAR SecOC通讯
为什么用SecOC 在车载网络中 xff0c CAN总线作为常用的通讯总线之一 xff0c 其大部分数据是以明文方式广播发送且无认证接收 这种方案具有低成本 高性能的优势 xff0c 但是随着汽车网联化 xff0c 智能化的业务需要 xff
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一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现
前言 2017 年中 xff0c 有两篇类似同时也是笔者非常欣赏的论文 xff0c 分别是 FaceBook 的Convolutional Sequence to Sequence Learning 和 Google 的Attention
attention
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you
need
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