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PyTorch中 torch.nn與torch.nn.functional的區(qū)別
torch.nn pytorch中文文檔鏈接： torch.nn 在 __init__() 函數(shù)里定義，定義的是一個(gè)類(lèi)： torch.nn.functional pytorch中文文檔鏈接
2023-01-11 16:47:19764
764PyTorch中nn.Conv2d與nn.ConvTranspose2d函數(shù)的用法
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2023-01-11 16:43:522252
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長(zhǎng)虹NN5099K彩電電路圖
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2009-05-08 13:26:08
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54NN1-XXXXXH6 系列 NN1-XXXXXH6 系列
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2023-09-22 16:44:45
TZT8NN6
TZT8NN6 - Pigtailed PD for analog application - List of Unclassifed Manufacturers
1970-01-01 08:00:00
長(zhǎng)虹|NN5099K電源電路圖
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2009-05-05 16:43:5572
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CAT-SE594-M1NN M12 A 編碼 MS-FS 雙頭電纜
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2021-07-05 23:00:04
基于NN30196A-EVB直流到直流單輸出電源的參考設(shè)計(jì)
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2021-09-06 09:23:101
1基于DCT和NN的數(shù)字水印技術(shù)的研究
本文討論一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network, NN)的自適應(yīng)數(shù)字圖像水印算法。首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類(lèi)視覺(jué)特性來(lái)確定水印的嵌入強(qiáng)度--JND(Just Noticeable Difference)門(mén)限，然后再將水印
2009-07-30 15:29:0316
16Z0109NN6AA4 STMicroelectronics Z01系列標(biāo)準(zhǔn)1A三端雙向可控硅
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2020-10-21 10:22:50
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2021-09-06 09:20:261
10參數(shù)量+0訓(xùn)練，3D點(diǎn)云分析方法Point-NN刷新多項(xiàng)SOTA
首先，我們可以通過(guò)插入簡(jiǎn)單的線性層，來(lái)構(gòu)建 Point-NN 的參數(shù)化網(wǎng)絡(luò)，Point-PN。由于 Point-NN 具有強(qiáng)大的非參數(shù)基礎(chǔ)，所構(gòu)建出的 Point-PN 僅需要少量可學(xué)習(xí)參數(shù)就可以表現(xiàn)出優(yōu)秀的 3D 分類(lèi)和分割性能。
2023-07-19 16:29:57162
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M4NN系列的多功能面板表接線原理圖
M4NN系列DIN W48H24mm小型數(shù)字多功能面板表的特點(diǎn)：輸入端與電源端絕緣處理，因此同個(gè)電源可供應(yīng)多個(gè)M4NN面板表、功率表及輸出功能：測(cè)量輸入1-5V，4～20mA，輸出顯示：-0.5～1～0.5、預(yù)設(shè)輸出：OUT1，GO，OUT2（NPN/PNP集電極開(kāi)路輸出）。
2017-09-28 16:16:365
5M16C/6N 組（M16C/6NL、M16C/6NN）數(shù)據(jù)表
M16C/6N 組（M16C/6NL、M16C/6NN）數(shù)據(jù)表
2023-05-05 19:57:050
0M16C/6N 組（M16C/6NL、M16C/6NN）數(shù)據(jù)表
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2023-06-26 19:49:270
0松下變頻微波爐維修手冊(cè)
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2009-02-13 17:17:402125
2125基于K-NN和ELMAN算法的蜂窩網(wǎng)流量預(yù)測(cè)
中，我們通過(guò)對(duì)華北某大城市的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行了基于時(shí)空關(guān)聯(lián)性的分析，采用k-NN算法，獲取蜂窩網(wǎng)基站間的時(shí)間相關(guān)性，選擇合適的移動(dòng)窗口大小，并結(jié)合了小波-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ENN）算法來(lái)實(shí)現(xiàn)流量預(yù)測(cè)。最后，通過(guò)量化蜂窩網(wǎng)流量預(yù)測(cè)
2017-10-30 13:12:4217
17Point-NN: 即插即用，無(wú)需訓(xùn)練的非參數(shù)點(diǎn)云分析網(wǎng)絡(luò)！
從PointNet++起，包括最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣（FPS）、k近鄰（k-NN）和池化操作在內(nèi)，所有可學(xué)習(xí)模塊背后的非參數(shù)框架幾乎保持相同。很少有研究去探索它們的療效，論文提出了一個(gè)問(wèn)題
2023-03-28 11:22:351390
1390Arm NN成功適配openEuler Embedded，提供高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理能力
openEuler Embedded 是基于 openEuler 社區(qū)面向嵌入式場(chǎng)景的 Linux 版本，由于嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用受到多個(gè)因素的約束，如資源、功耗、多樣性等， 所以通過(guò)嵌入式處理器內(nèi)核進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)成為了技術(shù)發(fā)展需要，ARM 推出 Arm NN 加速庫(kù)就是解決方法之一
2023-06-01 15:15:39228
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Arm NN：在移動(dòng)和嵌入式設(shè)備上無(wú)縫構(gòu)建和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序
最近，Arm宣布推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML) 軟件 Arm NN。這項(xiàng)關(guān)鍵性技術(shù)，可在基于 Arm 的高能效平臺(tái)上輕松構(gòu)建和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。該軟件橋接了現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架（例如
2018-03-06 09:25:4716414
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工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論