一般在神经网络中会用到数据的归一化，比如在卷积层后进行归一化然后再下采样然后再激活等。目前比较受欢迎的数据归一化层有：BN(Batch Normalization)，LN(Layer Normalization)，IN(Instance Normalization)，GN(Group Normalization)这4种。本篇文章主要是对比一下它们各自是怎么计算的。先看对数据的归一化是这么操作的。其

SAR目标检测开源数据集汇总，及时更新，欢迎补充。

编写setup.py文件，获取帮助：python setup.py --help-commands[python]Standard commands:buildbuild everything needed to installbuild_py“build” pure Python modules (copy to build directory)build_extbuild C/C++ exte

机器学习面试笔试求职必背

程序正确运行结束的提示是：Process finished with exit code 0。如果程序出现Process finished with code 137 (interrupted by signal 9: SIGKILL)。程序并没有运行完，系统强制杀死进程，一般来说是因为内存不足或者CPU不够用。出现这个信息说明发生了内存不足的问题，需要让程序少一些内存占用，在keras中，可以选

对比学习MoCo损失函数infoNCE理解

cv2 就是opencv-python模块直接使用如下安装命令即可：pip install opencv-python如果你使用的是python3:pip3 install opencv-python

Python基础：list用法全解析

cv2.imread的用法使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一幅图片filepath：要读入图片的完整路径flags：读入图片的标志cv2.imread()函数默认读取的是一幅彩色图片cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图