《动手学深度学习》(d2l)是一个开源的深度学习交互式教材，特点包括：1) 支持Jupyter Notebook边学边练；2) 融合理论推导与代码实践；3) 兼容PyTorch/TensorFlow/MXNet框架；4) 拥有活跃的开发者社区。安装时建议创建conda虚拟环境，使用清华镜像源加速PyTorch和d2l库的安装。若遇版本冲突问题，可尝试修改requirement.txt或安装兼容版本

这篇论文提出了Prism-OBI框架来解决甲骨文识别中的核心挑战。该框架创新性地采用两阶段解耦设计：首先通过改进的OBI-YOLOv8检测器进行字符定位，集成四个定制模块（OracleC2f信号解耦、OracleSPPF多尺度特征提取、OracleFusion自适应加权融合和OracleDetect坐标注意力）来增强笔画特征并抑制背景噪声；然后使用ResNet-50分类器进行字符识别。实验表明，该

《动手学深度学习》(d2l)是一个开源的深度学习交互式教材，特点包括：1) 支持Jupyter Notebook边学边练；2) 融合理论推导与代码实践；3) 兼容PyTorch/TensorFlow/MXNet框架；4) 拥有活跃的开发者社区。安装时建议创建conda虚拟环境，使用清华镜像源加速PyTorch和d2l库的安装。若遇版本冲突问题，可尝试修改requirement.txt或安装兼容版本

SCConv模块充分利用了特征之间的空间冗余和通道冗余，可以无缝集成到任何CNN架构中，以减少中间特征映射之间的冗余并增强CNN的特征表示。本文尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。将SRU应用于中间输入特

这篇论文提出了Prism-OBI框架来解决甲骨文识别中的核心挑战。该框架创新性地采用两阶段解耦设计：首先通过改进的OBI-YOLOv8检测器进行字符定位，集成四个定制模块（OracleC2f信号解耦、OracleSPPF多尺度特征提取、OracleFusion自适应加权融合和OracleDetect坐标注意力）来增强笔画特征并抑制背景噪声；然后使用ResNet-50分类器进行字符识别。实验表明，该

[转]VMware 出现下述错误： Application failure. hr=0x80040101:Failed to initialize virtual machine.VMware 出现下述错误：Application failure. hr=0x80040101:Failed to initialize virtual machine.解决方法：1.重新注册这三个DLL就好...

13.【超分辨率重建】（NeurIPS2023）Efficient Test-Time Adaptation for Super-Resolution with Second-OrderDegradation and Reconstruction。22.【多模态】TESTA: Temporal-Spatial Token Aggregation for Long-form Video-Langua

考虑标签label和预测值pred，其数值如下：其散点图如下：怎样才能通过概率得到预测的类别呢？通常我们需要设置一个阈值，这里以0.5为例，当概率大于等于0.5时，分类器认为这个为真实类别；当概率小于0.5时，分类器认为这个不是真实类别，如下图所示：我们可以根据这个图得到当阈值为0.5时的混淆矩阵：实际上阈值可以取[0,1）之间的任意值，理论上可以取无数个混淆矩阵，而把所有的混淆矩阵表示在同一个二

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