Caffe深度学习框架

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编者荐语 特征提取是计算机视觉中的一个重要主题。不论是SLAM、SFM、三维重建等重要应用的底层都是建立在特征点跨图像可靠地提取和匹配之上。特征提取是计算机视觉领域经久不衰的研究热点，总的来说，快速、准确、鲁棒的特征点提

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转自 | 机器学习AI算法工程使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。代码链接： https://github.com/lixiang007

以下文章来源于微信公众号：DeepHub IMBA作者：Mike Clayton本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理导读购买显卡第一个要考虑的问题是什么？当然是预算。本文提供了不同预算的显卡选购指南，希望能对各位读者有所帮助。在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好

熟悉深度学习的朋友知道，LSTM是一种RNN模型，可以方便地处理时间序列数据，在NLP等领域有广泛应用。在看了台大李宏毅教授的深度学习视频后，特别是介绍的第一部分RNN以及LSTM，整个人醍醐灌顶。本文就是对视频的记录加上了一些个人的思考。0. 从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neur

在日新月异的网络技术领域中，远程直接内存访问（RDMA）技术已成为优化数据传输流程、提升整体网络效能的关键驱动力。其中，以太网融合RDMA技术——RoCE（RDMA over Converged Ethernet），其第二代版本RoCE v2凭借显著的性能提升与更强的灵活性脱颖而出。本文来自“深度解

 Datawhale干货 学习开放日：4月27-28日1. 什么是学习开放日？以AI为代表的技术突飞猛进，人类知识森林快速扩张，仅凭一人之力不仅难以覆盖，更是难以串联知识线索。唯有像蚂蚁探索最优路径一样，我们才能在信息爆炸的知识森林中探索出更好的方向！因此，今年集智斑图联合国内最

一、注意力机制和自注意力机制的区别Attention机制与Self-Attention机制的区别传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中，At

来源：cnblogs.com/YangJiaXin/p/10828244.html背景分析测试实施索引优化后delete大表优化为小批量删除总结前段时间刚入职一家公司，就遇上这事！背景XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要

点击上方 前端Q，关注公众号回复加群，加入前端Q技术交流群近年来，前端领域快速发展，新的框架不断涌现，为开发者提供了更多选择和解决方案。尽管 React、Vue、Angular、Next.js、Preact 等老牌框架依然稳坐市场主流，但新势力前端框架的崛起也为特定场景带来了更佳的适配和优

《containerd 原理剖析与实战》新书内购中，点击阅读原文，限时 69.9 元购买。文末免费赠书大模型与云原生近年来，大语言模型的热度可谓是愈发高涨，尤其是今年年初 Sora 的出现，更是让全球再次看到了AIGC 的巨大威力。Sora 生成实例视频---几头巨大的长毛猛犸踏着积雪的草地而来在当