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文章目录前言一、数据准备二、训练三、结果前言Imagenet是计算机视觉的经典分类比赛,但是Imagenet数据集本身太大了,我们穷学生没有这么大的算力,2016年googleDeepMind团队从Imagnet数据集中抽取的一小部分(大小约3GB)制作了Mini-Imagenet数据集(也就是Imagenet的子集),共有100个类别,每个类别都有600张图片,共60000张图片。这个大小的数据集是可以训练得动的。一、数据准备首先下载数据集,链接:miniimagenet,提取码:hl31下载完成后,文件里面应该有4个文件夹,iamges文件夹包含了60000张从Imagenet中选出来的图片。还有三个csv文件:train、val、test,对应训练集、验证集
✅作者简介:热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。?个人主页:JavaFans的博客?个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。?当前专栏:Java案例分享专栏✨特色专栏:国学周更-心性养成之路?本文内容:Linux文件系统及磁盘命名文章目录Linux文件系统文件类型扩展名一棵倒置的树ext4文件系统格式磁盘在Linux系统里的命名Linux文件系统 文件系统(FileSystem)是文件在逻辑上的组织形式,它以一种更加清晰的方式来存放各个文件。 在Linux系统中一切皆为文件(其中包括计算机的各种软硬件信息)。Linux文件系统中的文件是数据的集合,文件系统不仅包含着文件中的数据而且还有文件系统的结构,所有Lin
?博客主页: Passerby_Wang的博客_CSDN博客-系统运维,云计算,Linux基础领域博主?所属专栏:『专治疑难系列』?上期文章: 专治疑难系列-无法激活网络的解决方法?如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话,还望大家多多支持呀!关注、点赞、收藏、评论。目录一、问题描述二、解决方法1、同时按键盘“ctrl+alt+delete”键,在弹出页面中选择任务管理器;2、点击启动应用;3、找到软件XboxAppServices,选择“已启用”点击右键,点击禁用;4、修改完成后可以看到软件开机自动启动状态已经更改为禁用了,这样在重启的时候被禁用的软件就不会再看到xboxapp的启动页面了。三、问题已解决1、修改前;2、修改后。一、
基础知识 1、deque是一个双端数组容器,可以同时在头部和尾部添加、移除元素。deque与vector类似,也支持随机访问,但vector是一整段的连续内存空间,而deque是一段一段的连续内存空间。每一段连续内存空间称为一个deque块,所有deque块由一个map进行管理。 2、deque在头部和尾部添加、移除元素非常快,但在中间插入、移除元素会造成内存的拷贝,效率比较低。deque适用于既需要频繁随机存取,又需要在两端插入和删除元素的应用场景。 3、使用deque前,需要先包含其头文件。#include<deque>usingnamespacestd; deque容器提供的主要接口可以参看下表。接
各个大模型的研究测试传送门阿里通义千问传送门:https://tongyi.aliyun.com/chat百度文心一言传送门:https://yiyan.baidu.com/ChatGPT传送门(免墙,可直接注册测试):https://wowchat.vipGPT-4传送门(免墙,可直接注册测试):https://gpt4test.com引言这几天风闻阿里的AI大模型要发布,我刷了这把老脸,成功成为了第一批吃到螃蟹的人!测试界面长这样:没想到的是,仅仅玩了不到一小时,我的认知就发生了改变。在测试阿里通义千问模型之前,我觉得国内的大模型赛道在一段时间内应该是百度文心一言一枝独秀,其他公司要赶超,会有不小的压力。但现在来看,我错了。直接说整体结论:阿里通义千问会
前言系列文章目录:[Vue]目录老师的课件笔记,不含视频https://www.aliyundrive.com/s/B8sDe5u56BU笔记在线版:https://note.youdao.com/s/5vP46EPC视频:尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通文章目录前言1.全局事件总线2.$on()$off()$emit()存放位置3.组件实例对象作为全局事件总线4.Vue实例对象作为全局事件总线5.事件总线实现组件数据互传6.全局事件总线(GlobalEventBus)总结1.全局事件总线全局事件总线是一种组件间通信的方式,能够实现任意组件间的通信。原理图:在全局事件总线中,X需要
文章目录Meta的人工智能和计算机视觉简史计算机视觉的进展卷积神经网络(CNN)生成对抗网络(GAN)迁移学习和预训练模型基础模型的成长大规模语言模型迁移学习零样本和少样本学习多模态学习道德考量和安全将SegmentAnything模型与以前的模型进行比较深入了解SAM的网络架构和设计任务模型数据引擎(dataengine)和数据集SAM图像编码器提示编码器掩码解码器分割任何10亿掩码数据集多样性大小高质量注释SegmentAnything模型开源吗?本文转译于NikolajBuhl博士BlogMeta的人工智能和计算机视觉简史作为人工智能(AI)领域的领先公司之一,Meta一直在突破机器学习模型的极限。从最近发布
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