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了迁移学习的发展。简而言之，迁移学习是一种机器学习范式，其算法能够从一个或多个应用场景中提取知识以帮助提高目标场景中的学习性能。与需要大量精心准备的训练数据作为输入的传统机器学习技术相比，迁移学习可以被理解为一种新的学习范式，我们将在本书对其进行详细介绍。除此之外，迁移学习也是解
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最近学习中，对于离散化和二元化不是太理解，希望能给详细解释下
CANN2022训练营第一季学习笔记帖（前面是笔记后面是课程截图打卡）
本学习内容来自B站https://www.bilibili.com/video/BV1c4411d7jb?p=2链接，湖科大教书匠的教学课堂学习笔记。 1.因特网概述 网络、互联网、因特网 网络由若干接点，和链接这些节点的链路组成的。
全卷积的连接方式；相比与全卷积会成倍引入额外参数，但有更强的灵活性和表达能力；相比于局部连接，可以有效控制参数量 以下内容转自： 深度学习——全连接，局部感知，权值共享，卷积输入输出的个人理解_simple丨li的博客-CSDN博客_局部感知 首先理解： 1、全连接层1：（输入为卷积）
管理】包括创建、启动、停止、删除IDE实例，以及查询IDE实例列表等操作示例。一、创建IDE实例在API Explorer中点击CloudIDE。目前支持CloudIDE接口调试的区域只有“华北-北京四”，并且在此区域中可免费创建arm类型的IDE实例。首先，我们来看调用这个AP
@[TOC] 总结学习笔记（一）、学习笔记（二）中的内容 菜鸟教程 配置 Docker Desktop Docker官方文档学习笔记（一）：安装、升级、卸载Docker Dockerfile [菜鸟教程]（https://www.runoob.com/docker/docker-dockerfile
3 更多介绍 GE内存复用技术的相关介绍就到这里，欢迎大家关注后续技术分享。如需获取更多学习资源请登录昇腾社区。 往期推荐： 《深度解读昇腾CANN计算图优化技术，提升整网执行效率》 《深度解读昇腾CANN多流并行技术，提高硬件资源利用率》
SpringBoot源码学习系列之Http编码自动配置 继上一篇博客源码学习系列之SpringBoot自动配置（篇一）之后，本博客继续跟一下SpringBoot的自动配置源码 ok，先复习一下上一篇的内容，从前面的学习，我们知道了SpringBoot的自动配置主要是由一个选择器A
通过回顾分布式数据库的架构，全方位介绍数据仓库的分布式计划，并对计划的执行方式进行分析，最后通过实践案例进行计划的对比。通过本课程的学习，让您对分布式数据库的计划有更深入的了解，具备初步的依“计”行事的能力，可以根据计划做初步的SQL调优。课程链接： https://education
学员输出的学习总结，希望对你的生活和工作能有所帮助。经过这几天对MinSpore框架的学习和简单尝试，巩固了我之前学的Pytorch和Tensorflow的知识，并且对开发一个真正高效计算框架有了深刻的认识。首先说最大的感受：MindSpore不愧是华为开发的深度学习框架。从它诞
@[toc] 前言 本篇博客是关于学习SEO优化教程整理的笔记，若文章中出现相关问题，请指出！ 所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新) 实用网站 工具网站 站长之家：需要实用seo工具 百度链接提交资源地址： 提交网页链接至百度，提高收录 站长之家—链接查询：分析网页链接
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mindSpore.tensor的相关用法： t.shape: 查看形状 t.size: 查看元素总数（这个需要特别注意，t.size查看的不是Tensor的形状） t.ndim: 查看维数 t.numel(): 查看元素总数 type(t): 查看数据结构类型 t.dtype:
大家在实际项目中想必遇到依赖冲突是特别的头疼，如果项目比较复杂，比较大的话，那依赖冲突解决起来是特别耗费时间和精力的。 这几天在项目里加了个从阿里云OSS中下载文件的接口，其中用到了OSSClientBuilder这个方法，不过由于之前项目中集成的OSS版本太低，没有这个方法，
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#普惠AI 我有话说#现在modelarts图像识别的目标检测，要依靠大量的标注数据。能不能直接根据所上传的图片中不同的待检目标，自动分割出目标，自动生成目标代号。这样就比较容易推动使用了，因为找人标注图片中的标签，工作量大，时间长，费用高。
移动网络设计的最新研究表明，通道注意力（例如，SE注意力）对于提升模型性能具有显著效果，但它们通常会忽略位置信息，这对于生成空间选择性注意图非常重要。在本文中，我们通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注意力机制，我们将其称为“coordinate attent
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