协议优点缺点适用场景Xmodem极其简单，资源占用最小无法传输文件名和大小，检错能力弱 (Checksum)非常古老或资源极度受限的场景，现已很少用于IAPYmodem功能/资源/实现复杂度平衡，传输元数据，CRC校验速度不如Zmodem（停等协议），无内置安全机制最经典的串口IAP场景，资源受限的MCUZmodem速度快（流式传输，出错才重传），支持断点续传实现比Ymodem复杂，资源占用稍多对

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【代码】YOLO项目笔记。

batch可以理解为相册，相册内通常是有很多张图片。如果是黑白图像，channel就是1。彩色的channel不就是3嘛。呜呜呜呜呜！！！！！class Vgg16_net(nn.Module):def __init__(self):super(Vgg16_net, self).__init__()self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=

【代码】深度学习数据集加载。

14. 重启完docker之后检查registry mirror刚刚配置的加速地址是否成功。13.解决方案----配置加速地址：设置registry mirror。本文以Ubuntu20.05系统为例安装docker。1. 移除ubuntu系统自带的docker。15. 运行如下命令再次确认是否安装成功。4. 添加Docker官方GPG密钥。11. 开机自启动docker。5. 添加Docker软

1.模型参数每一次卷积的参数量和特征图的大小无关，仅和卷积核的大小，偏置及BN有关。1.每个卷积层的参数量，+1表示偏置：Co x (Kw x Kh x Cin + 1)2.全连接层的参数量(D1 + 1) x D23.BN层的参数量因为BN层需要学习两个参数 γ \gamma γ和 β \beta β，所以参数量是2xCoprint('# generator parameters:', sum(

想象一下你有一条生产线，这条生产线由多个工作站组成，每个工作站负责对产品进行某种特定的加工。原材料从生产线的一端进入，经过每个工作站的处理后，成品从另一端出来。在这个过程中，每个工作站都对原材料进行了某些操作，使得它逐渐变成了最终的产品。在深度学习中，神经网络就像这条生产线，输入数据就是原材料，而每一层就是一个工作站。前向传播就是指原材料（输入数据）经过各个工作站（神经网络的各层）的处理，最终变成

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假设我们有一个 U 盘设备，当我们将 U 盘挂载到/mnt/usb目录时，系统会把这个 U 盘文件系统中的内容与/mnt/usb关联起来，之后我们只需进入/mnt/usb，就能看到 U 盘中的所有文件。/mnt/usb目录是空的。/mnt/usb目录中显示的是 U 盘的文件内容。