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2024年Python最新刷爆全网的动态条形图,原来5行Python代码就能实现!,2024年最新Python面试必问的HashMap
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使用 PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理
在本教程中,您将学习在阿里云交互式建模平台PAI-DSW x Free Prompt Editing图像编辑算法,开发个人AIGC绘图小助理,实现文本驱动的图像编辑功能单卡即可完成AIGC图片风格变化、背景变化和主体变化等功能。让我们一同开启这场旅程,为您的图像编辑添上无限可能性的翅膀吧。
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3小时前
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来自: 视觉智能
算法工程师面试问题总结 | YOLOv5面试考点原理全解析
本文给大家带来的百面算法工程师是深度学习目标检测YOLOv5面试总结,文章内总结了常见的提问问题,旨在为广大学子模拟出更贴合实际的面试问答场景。在这篇文章中,我们还将介绍一些常见的深度学习目标检测面试问题,并提供参考的回答及其理论基础,以帮助求职者更好地准备面试。通过对这些问题的理解和回答,求职者可以展现出自己的深度学习目标检测领域的专业知识、解决问题的能力以及对实际应用场景的理解。同时,这也是为了帮助求职者更好地应对深度学习目标检测岗位的面试挑战,提升面试的成功率和竞争力。
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4小时前
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来自: 视觉智能
YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】
本文介绍了如何在YOLOv5中用ShuffleNetV2替换卷积以减少计算量。ShuffleNetV2是一个轻量级网络,采用深度可分离卷积、通道重组和多尺度特征融合技术。文中提供了一个逐步教程,包括ShuffleNetV2模块的代码实现和在YOLOv5配置文件中的添加方法。此外,还分享了完整的代码链接和GFLOPs的比较,显示了GFLOPs的显著减少。该教程适合初学者实践,以提升深度学习目标检测技能。
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7小时前
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岩土工程监测中的振弦采集仪选择与布设策略
岩土工程监测中的振弦采集仪选择与布设策略
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19小时前
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来自: 视觉智能
YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】
本文介绍了将YOLOv5的backbone替换为MobileNetV3以提升目标检测性能的教程。MobileNetV3采用倒残差结构、Squeeze-and-Excitation模块和Hard-Swish激活函数,实现更高性能和更低计算成本。文中提供了详细的代码实现,包括MobileNetV3的关键组件和YOLOv5的配置修改,便于读者实践。此外,还分享了完整代码链接和进一步的进阶策略,适合深度学习初学者和进阶者学习YOLO系列。
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