人们为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也

即单位时间所做功，时（h、小时）是时间，二者相乘即功或功耗。瓦等于电压（v、伏特）乘以电流(i、安培)。的单位是瓦时或千瓦时，瓦（w）是。

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常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实践那些最新的理论方法往往就成了难题。如果你也遇到了这样的问题，接下来我们会提供了一系列可用的公开数据集给大家。在本文中，集，每个深度学习爱好者都可以使用这些数据集来提高自己的能

目标检测是计算机视觉上的一个重要任务,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Yolov5训练意外中断后如何接续训练的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*2在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这

一、原因：根本原因就是GPU配置不够，导致报错二、解决办法1修改yolov5代码，修改文件在 yolov5\utils\datasets.py修改参数 num_workers为0但是这样会带来一个问题，就是速度慢了很多，在训练的时候三、解决办法1ctrl + q 搜索：“查看高级系统设置”点击 高级——设置点击高级——更改再点击工程所在的盘——自定义大小（depend on 你的磁盘有多少空余，可

一、小规模数据集对于传统机器学习阶段（数据集在万这个数量级），一般分配比例为训练集和测试集的比例为7:3或是8:2。为了进一步降低信息泄露同时更准确的反应模型的效能，更为常见的划分比例是训练集、验证集、测试的比例为6：2：2。对于小规模样本集（几万量级），常用的分配比例是 60% 训练集、20% 验证集、20% 测试集。二、大规模数据集而大数据时代，这个比例就不太适用了。因为百万级的数据集，即使拿

计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的空间复杂度，这么说就很明显了也就是计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理

经典的卷积神经网络模型介绍卷积神经网络简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7、Alex网络结构8、AlexNet参数数量三、VGG ne

所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：这里并未采用BasicBlock和BottleNeck复现ResNet18具体ResNet原理细节这里不多做描述，直接上代码model.py网络模型部分：train.py训练部分（使用CIFAR10数据集）：3. 训练测试结果训练损失：每一个epoch结束之后的测试：训练时多次修改超参数，最后经过30次