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vscode 远程ssh登录免手动输入密码

在C:\Users\administer.ssh中会看到.ssh文件夹(如果隐藏了,就点击查看,显示隐藏文件)本质上,这个不是用密码登录的,而是远程的服务器记住了这台电脑,记住了电脑自己生成的自己符号key。找到 id_rsa.pub 文件,把里面所有的内容复制。登录远程电脑,在里面用一个文件记录本机电脑的id号。ssh的config文件上面添加。vscode远程登陆一样的原理。这样远程电脑就记住

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#vscode#ssh#ide
vscode 远程ssh登录免手动输入密码

在C:\Users\administer.ssh中会看到.ssh文件夹(如果隐藏了,就点击查看,显示隐藏文件)本质上,这个不是用密码登录的,而是远程的服务器记住了这台电脑,记住了电脑自己生成的自己符号key。找到 id_rsa.pub 文件,把里面所有的内容复制。登录远程电脑,在里面用一个文件记录本机电脑的id号。ssh的config文件上面添加。vscode远程登陆一样的原理。这样远程电脑就记住

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#vscode#ssh#ide
ResNet网络卷积视觉网络 和 Vit (Vision Transformer)两种网络对比

ResNet网络卷积视觉网络 和 Vit (Vision Transformer)两种网络对比1. 卷积神经网络1.1 特点:卷积+池化 (位置信息)天然携带,具有感知野, 位置信息在特征图上最终得到的特征图的像素就是 patch 维度就是卷积核数(在vit是隐藏层) , ** 卷积核的数量——>高维信息宽 **,(图片数量,高维长度,特征图宽,特征图长)2. ViT2.1 Vision T

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#网络#transformer#深度学习
R2GenCMN中的Encoder_Decoder结构

首先介绍一下整体结构,这里的baseCMN其实就是一个包装了的Transformer的,这个Transformer里面是有n个连续的encoder和n个连续的decoder组成的。图片的输入进入encoder进行编码,这个过程是Transformer的结构,加入了位置编码和注意力机制。(凡是框框里面有的,都是一个类)文章中的组件是在。

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#计算机视觉#人工智能#pytorch +2
safetensor的使用

这里的checkpoint就是和bin加载时一样的字典数据类型,模型如何加载和bin文件一样。

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#深度学习#pytorch#人工智能
【检查nii文件所有的像素值是否有小于零的情况,使用GPU判断,多线程】

在从采样之后为了防止像素中存在小于0的值,负值,会造成数据归一化之后背景不等于0的情况,所以需要检查。

#pytorch#深度学习#人工智能
到底了