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WZ+第11次打卡
codersanxin
2022-01-27 11:29:27
制作个人的NFT作品。
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240629_昇思学习
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-Day
11
-Vision Transformer中的self-Attention
本文深入解析Transformer中的自注意力机制和多头注意力机制,通过实例和公式详细解释了自注意力如何在序列数据中寻找关联信息,以及多头注意力如何增强模型的表现力。
旭日x3模型转换详细步骤---在旭日x3部署本地人脸识别
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系统(一)
本文详细介绍在旭日x3部署本地人脸识别
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系统时的模型转换步骤。首先需配置ubuntu环境,包括获取模型转换资料包和创建模型转换环境;接着进行模型转换,要做好模型准备,确保onnx模型输入固定且版本不高于
11
,之后完成模型检查、准备校验图片和最终的模型转换。
做题
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第七天
暑假 Car 想从城市 A 到城市 B 旅游,每个城市有 44 个机场,同一城市机场间有高铁,不同城市机场间有航线,各有不同价格。需找出从城市 A 到 B 总花费最少的路线,还给出了输入格式及原题链接。
在旭日x3上如何使用转换后的模型---在旭日x3部署本地人脸识别
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系统(二)
本文是在旭日x3部署本地人脸识别
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系统的第二篇,介绍转换后模型的使用。先讲解摄像头使用,包括mipi摄像头和usb摄像头的使用及格式转换,还给出使用mipi摄像头的重点步骤;接着说明模型推理方法,通过dnn.load()获得模型实例;最后展示人脸检测示例。
深度学习
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一
本文详细介绍了深度学习的基础概念,包括线性回归的模型、数据集、损失函数和优化函数,解释了softmax函数在分类问题中的作用及神经网络图。随后讨论了多层感知机,阐述了隐藏层、激活函数的重要性,以及如何解决梯度消失问题。最后,简要提及了文本预处理和循环神经网络的基础知识。
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