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Kivy介绍能够全平台开发App,支持windows,macos,linux,安卓等等Kivy安装参考python编程(Kivy 安装及使用教程)python -m pip install docutils pygments pypiwin32 kivy.deps.sdl2 kivy.deps.glewpython -m pip install kivy.deps.gstreamerpython
问题简述:数据集为几百类、平均每类几百张,图像分辨率小于100x100,长尾分布-有参数量和运算量限制手工设计模型。一、轻量级模块1、mobilenet v2 (逆残差模块)参考:https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79199588参考:https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/deta
python random 随机性种子
参考:https://blog.csdn.net/laizi_laizi/article/details/110444884本文路径说明:本文pytracking的代码路径为:/home/zjj/workspace/pytracking_project_0/pytracking本文conda下pytracking环境的路径为:/home/zjj/miniconda3/envs/pytracking
分为编译时的查找顺序和执行时的查找顺序编译时的查找顺序由 torch/utils/cpp_extension.py的_find_cuda_home()决定。执行的查找顺序由动态库的搜索路径决定
一、发展历史:二、从上向下的理解Transformer1、Transformer整体结构简单介绍2、Transformer中的Self-attention3、Transformer整体结构详细介绍5、Transformer的compress与accelerate三、用Transformer解决计算机视觉问题1、iGPT(简介)## 2、ViT(简介)3、DETR(详解)4、Deformable D
目录主要参考一、CUDA/cudnn/CUDA Toolkit/NVCC区别简介二、CUDA Toolkit具体组成三、NVCC简介四、版本管理1、pytorch运行时的CUDA版本(1)查看cuda 运行版本 和 编译时的版本(2)pytorch寻找可用CUDA的过程:2、nvidia-smi和nvcc显示的CUDA版本3、conda下看到的cudatoolkit版本主要参考显卡,显卡驱动,nv
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