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关于model.fuse().eval()理解
问题描述: 在学习yolov5过程中，我们可以通过如下代码进行模型导入，为什么要使用fuse() 和 eval() ? def get_model(weights): # fuse conv_bn and repvgg # only fuse conv_bn model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float().fuse() return mICCV2019_Slimmable:(US-Nets)Universally Slimmable Networks and Improved Training Techniques
Institute：University of Illinois at Urbana-Champaign Author：Jiahui Yu, Thomas Huang GitHub：https://github. com/JiahuiYu/slimmable_networks Introduction 最初的Slimmable networks基于预定义的width set切换网络宽度 => Motivation:can a single neural networkICLR2019:(Slimmable)SLIMMABLE NEURAL NETWORKS
Institute：University of Illinois at Urbana-Champaign Author：Jiahui Yu, Linjie Yang, Ning Xu, Jianchao Yang, Thomas Huang GitHub：https://github.com/JiahuiYu/slimmable_networks Introduction (1)Different devices have drastically different runtimes for th快手知识图谱算法工程师面试复盘
第一次正儿八经地经历大厂面试，自己都没想到自己竟然能坚持一个小时。自己能力很差，但就算是很差的能力，也尽到百分百的努力去表现了。应该大概率是会挂掉的，如果我是hr，也不会招自己这种空有一纸学历的低能儿。 只有一个面试官，应该就是该部门干活的 leader 了，还是十分专业的。前半段问光伏板缺陷识别-实验记录
直接想骂人了，qnmd，明明是二分类问题，告我四分类，缺陷概率和缺陷种类分不清，草，浪费我好几周时间，真的是无语。。。 batch_size = 100 使用迁移学习 基础实验 Resnet152+ maxpool+Dense1000+BN+Dense200+BN+softmax + Adam +根据val_auc减小学习率，因子0.2 Resnet152+ maxpool+Dense1020220812
非常抱歉昨天讲题的时候我已经回家开摆了，没有准备好，讲的很乱，在此谢罪 黄金矿工 \(n,k\) 同阶，下文不作区分，把 \(m\) 看作 \(\sqrt{n\log n}\)。删除操作倒过来变成加入 背包有两种经典做法：\(f[i]\) 表示体积 \(i\) 的最大价值，\(g[i]\) 表示价值 \(i\) 的最小体积，且可以线性合并 本概率论与数理统计
概率论与数理统计 主标题 # 章节标题 ## 目录标题 ### 小节标题 #### 第一章 概率论的基础概念 5. 条件概率 (一) 条件概率 解释：所考虑的是事件A已经发生的条件下事件B发生的概率 定义：设A,B是两个事件，且P(A) > 0 , 称 P(B|A) = P(AB) / P(A) 为在事件A发生的条件力扣算法-黑名单
class Solution { int size; HashMap<Integer,Integer>map=new HashMap<>(); Random random; public Solution(int n, int[] blacklist) { random=new Random(); size=n-blacklist.length;控件消息反射
控件的消息反射 只有发送给父窗体的消息才能反射，如单击按钮（ON_BN_CLICKED ）、绘制（WM_CTLCOLOR）,自己处理的消息不能反射 反射的消息对应为：ON_WM_CTLCOLOR_REFLECT 控件自身的消息自己处理与反射无关，如WM_PAINTNF-ResNet：去掉BN归一化，值得细读的网络信号分析 | ICLR 2021
论文提出NF-ResNet，根据网络的实际信号传递进行分析，模拟BatchNorm在均值和方差传递上的表现，进而代替BatchNorm。论文实验和分析十分足，出来的效果也很不错。一些初始化方法的理论效果是对的，但实际使用会有偏差，论文通过实践分析发现了这一点进行补充，贯彻了实践出真知的道理 来源：晓飞深度学习四种不同归一化方式对比
深度学习中数据的维度⼀般是【N, H, W, C】格式，其中 N 是batch size，H、W是特征图的⾼和宽，C是特征图的通道数。如下图所⽰，是 BN、LN、IN 与 GN 作⽤⽅式的对⽐图。 下⾯分别来解释这四种不同的归⼀化⽅式： 批归⼀化BN：对批次⽅向（N）做归⼀化 层归⼀化LN：在通道⽅向（C）上做归⼀化，主要干货 | 仅需4步，即可用 Docker搭建测试用例平台 TestLink
Testlink 是基于 WEB 的测试用例管理系统，主要功能是：测试项目管理、产品需求管理、测试用例管理、测试计划管理、测试用例的创建、管理和执行，并且还提供了统计功能。 Testlink 服务存储数据依赖数据库服务，所以需要先搭建一个数据库。同时数据库和 Testlink 服务之间访问需要网络互OpenSSL测试-大数
1. 基于OpenSSL的大数库计算2的N次方，N为你学号的后四位（5‘） 2^1024 源代码： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdint.h> #include <string.h> #include <openssl/bn.h> int main(int argc, char* argv[]) { { BN_CTX* pBNctx = BN_CTXOpenSSL测试-大数
基于OpenSSL的大数库计算2的N次方，N为你学号的后四位（5‘） 基于OpenSSL的大数库计算你以及前面5位同学和后面5位同学的8位学号的乘积，N为你学号的后四位（5‘） #pragma comment(lib,"libssl.lib") #pragma comment(lib,"libcrypto.lib") #include <stdio.h> #include <stdlib.h>openssl大数
1、基于OPENSSL的大数库编写测试代码测试大数运算，计算2的N次方，N为你学号的后四位 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <openssl/bn.h> int main() { BN_CTX *r[3]; BIGNUM *a; BIGNUM *b; BIGNUM *c;9. Lab: file system
https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/2021/labs/fs.html 1. Large files (moderate) 1.1 要求 Modify bmap() so that it implements a doubly-indirect block, in addition to direct blocks and a singly-indirect block. You'll have to have only 11 direct blocks, r有限覆盖定理
λ详细定义见维基百科 证明有限覆盖定理的关键是闭区间套定理提供的极限c的开覆盖 我们用反证法证明： 假定{Eλ}λ∈A为其任意开覆盖,l为A的区间长度，有否定假设，可把A等分为两个闭区间，其中一个不能被有限个E中的开区间覆盖那么继续这个操作得到 ：1.[an,bn]⊂[an+1,bn+1]2.bn-an=l/2nOpenSSL CVE-2022-0778漏洞问题复现与非法证书构造
本文介绍CVE-2022 0778漏洞及其复现方法，并精心构造了具有一个非法椭圆曲线参数的证书可以触发该漏洞。 本博客已迁移至CatBro's Blog，那是我自己搭建的个人博客，欢迎关注。本文链接 漏洞描述[1] 漏洞出自BN_mod_sqrt()接口函数，它用于计算模平方根，且期望参数p应该是个质数，但是函数内55 人见人爱A-B
问题描述 : A和B是两个集合，A-B求的是两个集合的差，就是做集合的减法运算。（当然，大家都知道集合的定义，就是同一个集合中不会有两个相同的元素，这里还是提醒大家一下）呵呵，很简单吧？ 输入说明 : 输入数据包含T个测试实例。 首先输入数字T，然后输入T组测试数据，每组输入数据占1行,每行e值计算来了
e值该如何计算呢？ 若关于ex幂级数展开 ex=1+x+x2/2!+x3/3!+•••+xn/n! 取x=1，有e=1+1/2+1/6+••• 接下来就是十分简单的编程 这里选用了python语言（当然也可以选用其他编程语言）进行计算 import time e=1 #e bn=1 since = time.time() for i in range(100000): bn=bn*(深度学习笔记025 批量归一化 batch normalization BN 大大提高模型训练速度
现在几乎所有的神经网络都在使用批量归一化这个层。 但是沐神讲的不太懂，可以看看对源paper的理解：https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 背景： 在网络上，数据一般都在输入层，也就是在最下面，但是损失函数在最上面，所以上面的层训练的会快一些，而下面的层训练batchnorm（Batch Normalization）
先来思考一个问题：我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？ 归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； 另外一方面，一旦每批训练数据的深度学习中的 BN (batchNormalization)理解
CNN 三大算子: CONV + BN +RELU 1、为什么 BN 指导思想： 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。 具有统一规格的数据, 能让机器学习更容易学习到数据之中的规律。 具体原因： 随着网络加深，数据经过激活层后趋向两侧，梯度趋0119-CNN结构，BN，过拟合，Leetcode(125，136，141)
CNN，BN,过拟合 1.卷积神经网络（CNN）1.1 基础结构1.2 卷积层1.2.1 什么是感受野？1.2.2 卷积层超参数1.2.3 激励函数1.2.4 卷积层误差反向传播1.2.4.1 卷积运算实例1.2.4.2 卷积层误差反向传播 1.3 池化层1.3.1 池化层超参数和池化方法1.3.1.1平均池化（mean pooling）1.3.1.2 最大yolov4+cbam
yolov4+cbam@TOC import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F from tool.torch_utils import * from tool.yolo_layer import YoloLayer class BasicConv(nn.Module): def init(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dil