本文全文转载于此博客仅为了学习交流使用，如有侵权，请联系删除！本文总结了深度学习中常用的八大类型的卷积，以非常形象的方式帮助你建立直觉理解，为你的深度学习提供有益的参考。分别是单通道卷积、多通道卷积、3D卷积、1 x 1卷积、转置卷积、扩张卷积、可分离卷积、分组卷积。单通道卷积在深度学习中，卷积是元素先乘法后加法。对于具有1个通道的图像，卷积如下图所示。这里的滤波器是一个3 x 3矩阵，元素为[[

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered bug详解报错原因错误定位解决方案报错原因在使用Pytorch框架代码进行模型训练时出现以下报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered。出现这种报错的直接原因多种多样，没有办法一一列举，网上许多资料列举的解决方案是自己

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介绍马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度，广泛用于分类和聚类分析。相关概念方差：方差是标准差的平方，

前言大家对1D卷积的介绍以及2D卷积中单通道和多通道的介绍已经十分完备了，我在这就不对这两方面做过多的介绍了，不了解的可以自行查看以下文章：形象理解深度学习中八大类型卷积本人直接对网上介绍资料较少的3D卷积特别是多通道的3D卷积进行较为详细的介绍。3D卷积作用对于2DCNN，我们知道可以很好的处理单张图片中的信息，但是其对于视频这种由多帧图像组成的图片流，以及CT等一些医学上的3维图像就会显得束手

FastRPC框架允许客户端透明地在应用程序和DSP处理器之间进行远程方法调用。本文将介绍FastRPC架构，在HLOS上使用它，以及如何使用ION内存分配器来创建FastRPC使用的连续缓冲区。

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