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慕课微课-掌握Java并发编程的“基石”，入门并发编程

### 慕课微课-掌握Java并发编程的“基石”，入门并发编程 download：https://www.zxit666.com/6378/ 大范围视觉预锻炼显著进步了大型视觉模型的性能。但是，作者察看到现有的低FLOPs模型无法从大范围预锻炼中受益的问题。在本文中，作者提出了一种通用的设计准绳，即ParameterNet，用于在大范围视觉预锻炼中增加更多参数的同时坚持低FLOPs。 例如，采用动态卷积技术能够为网络提供更多参数，同时仅稍微增加FLOPs。提出的ParameterNet计划使得低FLOPs网络可以从大范围视觉预锻炼中受益。 在大范围ImageNet-22K数据集上的实考证明了作者ParameterNet计划的杰出性能。例如，ParameterNet-600M相比普遍运用的Sw...阅读全文

博文 2023-07-18 11:34:43 zxit666
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系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效【完结15章】

系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效【完结15章】 视频课程分享——系统玩转OpenGL+AI，实现各种酷炫视频特效，已完结15章，附源码。 基于深度学习的AI技术分为两个阶段：模型训练 和 模型使用。 模型训练 模型训练是指使用大量的标注数据来训练一个深度神经网络，使其能够对输入数据进行正确的预测或分类。模型训练的过程包括以下几个步骤： 数据预处理：对原始数据进行清洗，归一化，增强，划分等操作，使其符合模型的输入要求。 网络搭建：根据任务的需求，选择合适的网络结构，如卷积神经网络，循环神经网络，生成对抗网络等，以及相应的参数，如层数，卷积核大小，激活函数，损失函数等。 网络训练：使用优化算法，如随机梯度下降，Adam等，不断更新网络的权重，使损失函数最小化，即模型的预测结果与真...阅读全文

博文 2023-12-14 16:09:16 woaiwodejia333
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