原理(图像尺寸-卷积核尺寸 + 2*填充值)/步长+1自编代码def calculate_size(width,height,conv_size,padding_num:int,stride):'''计算卷积池化后的图片尺寸Args:width: 原图片宽度height: 原图片高度conv_size: 卷积大小padding_num: 填充大小stride: 步长Ret

【代码】cnocr 安装。

n = 3 ,也称为0阶张量,0维,一个点n = [1,0,0],也称为1阶张量,1维,一条线之所有叫向量而不叫数组,因为它是有方向的量,我们在实践中学习.向量我们可以想到词向量:如 i love you , i 的词向量 [1,0,0] 它在 i 方向的值为1,在 love和you方向的值为0,这就是向量n = [[1,2,3],[2,2,3],]也称为2阶张量,2维,一个面故名思意,扩展的量,

人工智能-数学基础-矩阵向乘

范数的理解保姆级教程

面对时序问题,如果我们想直接引入Transformer会很困难,那是那句话我比较着急,直接上代码,这个是我修订后的,原作者那个没有batch_size不能直接用在训练阶段,源代码地址https//github.com/ojus1/Time2Vec-PyTorch。......

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策略蒸馏（Policy Distillation）是一种将大型深度强化学习模型的行为转化为更简单的、轻量级的模型的方法。这个方法通常用于将训练好的大型深度强化学习模型部署到现实世界的情况中。在策略蒸馏中，我们会使用训练好的大型模型来生成大量的“模拟”数据，然后使用这些数据来训练轻量级的模型。轻量级的模型可以在更少的计算资源的情况下运行，并且通常更加稳定。策略蒸馏通常被用于在线下训练大型模型，然后在

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