MobileNet网络是由Google团队于2017年提出的专注于移动端、嵌入式或IoT设备的轻量级CNN网络，相比于传统的卷积神经网络，MobileNet网络使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的思想在准确率小幅度降低的前提下，大大减小了模型参数与运算量。并引入宽度系数 α和分辨率系数 β使模型满足不同应用场景的需求。

MusicGen是来自Meta AI的Jade Copet等人提出的基于单个语言模型（LM）的音乐生成模型，能够根据文本描述或音频提示生成高质量的音乐样本，相关研究成果参考论文《MusicGen直接使用谷歌的及其权重作为文本编码器模型，并使用及其权重作为音频压缩模型。MusicGen解码器是一个语言模型架构，针对音乐生成任务从零开始进行训练。MusicGen 模型的新颖之处在于音频代码的预测方式。

神经网络的训练主要使用反向传播算法，模型预测值（logits）与正确标签（label）送入损失函数（loss function）获得loss，然后进行反向传播计算，求得梯度（gradients），最终更新至模型参数（parameters）。自动微分主要解决的问题是将一个复杂的数学运算分解为一系列简单的基本运算，该功能对用户屏蔽了大量的求导细节和过程，大大降低了框架的使用门槛。这个算法会在每次前向传

本案例将使用MNIST手写数字数据集来训练一个生成式对抗网络，使用该网络模拟生成手写数字图片。、要注意的是刚开始的D不能太聪明，要能给出G网络一个方向（也就是不能说有G网络生成的图像都给0分，这样G网络就没有目标方向了，因为其向得分高的一侧适配）；而后G得到一定分数后，G网络进化，这时需要D网络也进化，找出聪明一点儿的G网络不好的部分，如此D\G两个网络互相竞争，形成最后结果3、实践发现，当提升e

SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法。使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上，SSD对于输入尺寸300x300的网络，达到74.3%mAP(mean Average Precision)以及59FPS；对于512x512的网络，达到了76.9%mAP ，超越当时最强的Faster R

ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleN

这部分原理介绍参考。

摘要：本文介绍PowerShell中文本处理和日志分析的核心技术。主要内容包括：1）基础文本处理cmdlet（Get-Content、Select-String）的使用；2）正则表达式匹配、提取和替换技巧；3）Windows事件日志和IIS日志分析实战案例；4）关键语法补充：$_变量、计算属性和.Where()方法。重点掌握Select-String的高效日志搜索、正则表达式三件套（-match、

昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。ModelZoo（模型库）：ModelZoo提供可用的深度学习算法网络，也欢迎更多开发者贡献新的网络(ModelZoo地址MindSpore Extend（扩展库

在离线版的扫雷游戏中，若想在格子被点击并显示数字或地雷的同时，允许玩家在该格子上添加或移除小旗子标志（通常用于标记地雷位置），你需要对游戏逻辑进行适当调整。手工修改，发现棋盘不显示了，是 font-size: 0;），第一轮基本完成了任务，单明显对自己写的代码理解不够深入，估计是在线搜索给的RAG。3、越向后，做的越不好，感觉AI已经半遗忘上下文了，估计和上下文长度有关。点击后，棋盘格子对不齐了，