这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style，这个特别适合传统的全连接神经网络的绘制。以平铺网络结构展示的LeNet style，用二维的方式，适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。以三维block形式展现的AlexNe

Java排序交叉排序import java.math.BigInteger;import java.util.Arrays;import java.util.Comparator;import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner cin = new Scanner(

在用yolov5训练数据的过程中由于突发情况训练过程突然中断，从头训练耗时，想接着上次训练继续训练怎么办，教你一招搞定，在yolov5中给我们提供现成的参数–resume。再train.py文件中找到函数parse_opt，修改参数–resume的默认参数为Ture。再runs/train/exp*/weights/路径下找到上次训练的最后的保存的权重，加载。之前最后保留的模型即可，例如笔者的。

官网给的： https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/475指定单显卡：1使用pytorch 的DataParallel mode 指定多显卡（不推荐），为啥不推荐，因为反传的时候梯度默认都在0卡上算了，所以显存分配不均衡，在显卡0占用非常多，别的显卡的显存又占用没那么多。训练时间也没增加多少。1单机多卡(推荐)使用pytorch的 Distribu

它的结果是一个新的向量，其方向垂直于原始向量所在的平面，并且长度等于这两个向量所围成的平行四边形的面积。矩阵叉乘：也称为向量积或外积，只能针对某些特定的对象进行，例如两个三维向量的叉乘。它的结果是一个新的向量，其方向垂直于原始向量所在的平面，并且长度等于这两个向量所围成的平行四边形的面积。矩阵与矩阵相乘：是指一个矩阵与另一个矩阵相乘，结果是一个新的矩阵。例如，如果一个矩阵是m行n列的，另一个矩阵是

域迁移的目标是通过迁移源域中学到的知识和特征，在目标域上实现更好的泛化性能。在目标域中，通常有较少的标记样本可供学习，因此模型需要通过迁移学习来利用源域中学到的知识和特征，以便在目标任务上获得良好的性能表现。通过从源域到目标域的知识迁移，模型可以更好地适应目标域的特征和数据分布，从而提高在目标任务上的效果。因此，我们需要通过迁移学习的方式，将从源域学到的知识和特征应用到目标域上，以提高在目标域上的

具体来说，Conv1d 模块会对第二维和第三维分别进行一维卷积操作，保留第一维（即批次大小）不变，输出一个新的三维张量，形状为 (batch_size, out_channels, new_sequence_length)，其中 out_channels 表示卷积核的数量，new_sequence_length 表示卷积后的序列长度。sequence_length 表示当前输入数据的序列长度，对于

我这主要是老师的内容！！

由上图可以看出是–local_rank 与 --local-rank不一致导致的，追究原因，竟然是torch2.0版本launch.py里面写的全是–local-rank，而本yolov7源码用的是–local_rank。更换torch版本，我把torch版本换成1.13就好了。

该论文提供了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“Ghost”特征图（Ghost feature maps）。该Ghost模块即插即用，通过堆叠Ghost模块得出Ghost bottleneck，进而搭建轻量级神经网络——GhostNet。