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装 sd 开心版的时候需要 SQLServer，结果各种方法试过了，一个劲的装不上。
在 Windows 上使用 PHP 发起 HTTPS 请求时，如果出现如下类似错误：
在神经网络的世界里，RNN（循环神经网络）曾经是处理时序数据的大哥大。但有个致命问题——它记不住事儿！
目标检测作为计算机视觉的核心任务，近年来在深度学习的推动下取得了突破性进展。以 Faster R-CNN 为代表的两阶段方法（先生成候选框再分类回归）凭借高精度...
前面我们使用图像分类的方式来进行 drone 与 bird 的判断，这里我打算使用目标检测的方式来进行判断，这里用 YOLOv7。
在机器学习和深度学习的研究与应用中，模型的优化和调参通常是最耗时且具有挑战性的部分。幸运的是，随着技术的发展，许多自动化优化工具已经出现，它们能够在训练过程中自...
在计算机视觉中，Backbone 更换和模型融合是两个非常重要的技术。它们不仅能够显著提升模型的性能，还能帮助我们解决各种复杂的视觉任务。接下来将简单讲解这两个...
看一下解压后的标签，可以看到标签的风格是 YOLO 风格的，其中每个标签的第一列是类别，后面是归一化的边界框坐标。不过我想先尝试一下不用 label，不对内容进...
在计算机视觉的领域，目标检测（Object Detection）是一个非常重要的任务。与传统的分类任务不同，目标检测不仅要求模型判断图片中有哪些物体，还需要精确...
在目标检测的江湖中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）以其快速高效的特性，赢得了广泛关注。它像是武林中的一位快剑侠，一招制敌，...
如果你是目标检测领域的新人，可能听过 SSD（Single Shot MultiBox Detector），这是一种非常高效的目标检测算法。它比传统的 R-CN...
在咱们的日常生活中，找东西有时也是个“高难度操作”。比如，当你急着找手机时，总会翻箱倒柜；同样，计算机在海量图片中寻找目标也需要聪明的算法。SSD（Single...
在计算机视觉的世界里，目标检测一直是个“烧脑”的问题。让计算机识别物体 “是什么”（分类）相对简单，但让它 “在哪里”（定位）就难了。
在目标检测领域，主流的方法一般都是基于 CNN（卷积神经网络）的，比如 Faster R-CNN、YOLO、SSD 这些大佬。但这些传统方法有个痛点：网络越深，...
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它通过深度的双...
在这篇文章里，我们要把 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 和 PyTo...
在本篇博客中，我们将深入讲解 Transformer 模型在中英翻译任务中的应用。我们将从最基础的概念开始讲解，一步步带领你理解 Transformer 的各个...
在自然语言处理（NLP）领域，长久以来我们一直依赖于序列到序列（Seq2Seq）模型来解决翻译、文本生成等问题。传统上，RNN（循环神经网络）和 LSTM（长短...
当我们试图搭建一个非常深的神经网络时，会发现一个让人抓狂的问题：训练误差反而越来越高！这就像是你越往上爬，越发现路越来越陡，步子不稳，最后还可能摔下来。理论上，...
准备数据应该是一件比较麻烦的过程，所以一般都去找那种公开的数据集。在网上找到的可以用于猫狗分类的数据集有 Kaggle 的 “Dogs vs. Cats”数据集...
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