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Python的OrderDict和defaultdict数据结构

最近做leetcode的LRU缓存问题OrderDict介绍https://blog.csdn.net/weixin_41643663/article/details/100879440collections模块介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/51327766

#python
用pytorch实现GhostNet module

Ghost Module有许多可调整的超参数,包括输入通道数,输出通道数,内核大小,ratio参数,dw_size参数和stride参数。cheap_operation是后续的卷积层,它在depthwise卷积之后通过逐点卷积将通道数扩展到output_channels。最后,在输出之前,我们将主要的卷积层和廉价操作的输出级联在一起。GhostNet是一种轻量级的深度卷积神经网络,它使用了一种称为

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#pytorch#深度学习#神经网络
在linux上,以root用户打开并且运行vscode

这是我目前的解决办法,还没看到其他的自动保存的方法。最好的办法是把要运行的文件夹设置权限为。

#vscode
cuda学习记录2---CUDA程序开发工具

cuda,compute unifued device architecrture 计算统一设备架构cuda提供了两层API < application programming interface >。分别是cuda驱动driver api 和cuda 运行时runtime api。cuda driver api是更底层的api,难以使用但是提供了更多控制GPU的方法。runtime

#深度学习
【BEV】3D视觉 PRELIMINARY

由于图像坐标系和像素坐标系处于同一平面,故两者之间的差异在于坐标原点的位置和单位。像素坐标系的原点在图像坐标系的左上角,同时像素坐标系的单位为像素。一根柱子从BEV平面升起,柱子内的一个三维点被投影到相机视图上。投影过程涉及到世界World、相机Camera、图像Image和像素Pixel坐标系之间的转换。从世界坐标到相机坐标的转换是一种刚性变换,只需要平移和旋转(更详细的可以看上面的博客)。给定

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#3d#自动驾驶
cuda学习记录2---CUDA程序开发工具

cuda,compute unifued device architecrture 计算统一设备架构cuda提供了两层API < application programming interface >。分别是cuda驱动driver api 和cuda 运行时runtime api。cuda driver api是更底层的api,难以使用但是提供了更多控制GPU的方法。runtime

#深度学习
LPRNet, 车牌识别网络

LPRNet车牌识别网络

#算法
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