从最近发布的内容开始看，遇到感兴趣的标题就点进去。
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1. "Encoderlayer" class Encoderlayer(nn.Module): def __init__(self,d_model,n_heads,d_ff,dropout=0.1): super()...
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1. "Self_Attention" 作用： - 计算最基础的注意力分数和注意力输出。 - 输入是 "Q"、"K"、"V"，输出是加权后的结果 "out" 和注意力权重 "attn"。 它做了什么： 1. 用 "Q @ K^T" 计...
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手写 Conv2d 笔记 这份笔记对应代码文件： 目标是把下面几件事串起来理解： 1. "Conv2d" 到底在算什么 2. 为什么深度学习里常用 "B, C, H, W" 3. "1x1 Conv2d" 为什么能做通道变换 4. 通...
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ConvTranspose2d 详细原理图 1. 它到底是什么 "ConvTranspose2d" 一般被叫作： 1. 转置卷积 2. 反卷积 3. 上采样卷积 它最常见的作用不是“恢复原图”，而是： 1. 把特征图空间尺寸放大 2....
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从显示图片到实时追踪：用一组练习脚本学会 OpenCV 如果你刚开始接触 OpenCV，最容易遇到的问题不是 API 太难，而是不知道该先学什么、后学什么。网上教程往往一上来就讲一堆函数，读完以后还是很难把知识连成一条线。 这篇文章就...
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visual transform（视觉变换）是一种基于深度学习的计算机视觉模型，它通过图像分割技术使计算机能够深入理解图像内容。这种模型的核心思想是将图像分割为多个有意义的区域或对象，从而实现对图像内容的语义级理解。 主要特点包括： ...