模型建立与训练：简单的线性回归MLP多层感知机数据获取、预处理模型搭建训练与评估卷积神经网络高效建模Keras Sequential高效建模Functional API建模经典网络调用高效训练当模型建立完成后，通过 tf.keras.Model 的 compile 方法配置训练过程：使用 tf.keras.Model 的 fit 方法训练模型：使用 tf.keras.Model.evaluate

无监督学习如果可以建立一种通用的无监督模型，经过海量无标签数据的学习后，可以习得一个强大的特征提取器，在面对新的任务，尤其是医疗影像等小样本任务时，也能提取到较好的特征。这就是无监督学习的意义。对比学习对比学习的概念很早就有了，它是无监督学习的一种方法，但真正成为热门方向是在2020年的2月份，Hinton组的Ting Chen提出了SimCLR，用该框架训练出的表示以7%的提升刷爆了之前的SOT

1. 下载model库下载https://github.com/osrf/gazebo_models，解压重命名为models。移动到~/.gazebo文件夹中2. world模型https://github.com/KalanaRatnayake/Multi-robot-mapping/tree/c7dfc4e2d8d809e49038b3792b7c045429c039e03. rossour

循环注意力卷积神经网络（RA-CNN）发布时间：2017年细粒度图像分类概念细粒度图像分类与传统图像分类而言，细粒度图像分类中所需要进行分类的图像中的可判别区域（discriminative parts）往往只是在图像中很小的一块区域内。在传统的图像分类网络中，无论图像中的重要判别区域占整个图像的比重有多大，都只会对整张图片一视同仁的提取特征。因此，在一些判别区域占图像比重较小的一些图片，进行同样

文章目录4.1 CUDA内存模型概述执行模型中，核的配置，决定了程序执行效率，但是程序的执行效率不只由线程束，线程块等执行结构决定，内存也严重的影响了性能。4.1 CUDA内存模型概述

文章目录4.3 内存访问模式4.3.1 对齐与合并访问读取粒度为何是32字节访问方式决定读取粒度对齐内存访问与合并内存访问4.3.2 全局内存读取内存加载访问模式1. 缓存加载(启用一级缓存)2. 没有缓存的加载 (禁用一级缓存)3. 非对齐读取示例禁用一级缓存对全局内存加载性能有何影响4. 只读缓存4.3.3 全局内存写入4.3.4 结构体数组与数组结构体AoS示例SoA示例4.3.5 性能调整

深度学习-优化器基本框架非自适应学习率SGDMomentumNesterov自适应学习率AdagradAdadeltaAdamAdamaxNadam小结这里是引用https://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52302426/?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_ter

安装ros noetic安装kobuki双目相机建图安装ros noeticsudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu/ $DISTRIB_CODENAME main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-lates

虽然non-matmul FLOPs仅占总FLOPs的一小部分，但它们的执行时间较长，这是因为GPU有专用的矩阵乘法计算单元，其吞吐量高达非矩阵乘法吞吐量的16倍。这个过程使用更多的flop，由于减少HBM访问，重新计算也加快了反向传播的速度。，为了减少对HBM的读写，FlashAttention将参与计算的矩阵进行分块送进SRAM，减少了HBM访存，来提高整体读写速度。，将QK划分成块后，只能计

3d bounding box 标注工具3d-bat / 257starpoint-cloud-annotation-tool /266starSUSTechPoints /131starLabelHub3d-bat / 257starhttps://github.com/walzimmer/3d-batgithub写明了标注流程方法。支持 PCD 点云渲染和基本立方体标注功能的标注工具.http