智能合约smartcontract现在我们的生活几乎离不开合同，往大说，工作是与公司签订的劳动合同，买房是与房产公司签订购房合同，买保险是与保险公司签订保险合同；往小了说，网购、定外卖、打车、买彩票都是与相关的服务提供公司签订了相应的合同。可以说，有人的地方就用合约。甚至我们与人打赌，也是一种合约，但如果一旦一方抵赖，那履行合约就会变得困难。如果有一种合约，事先确定了规则，一旦触发相关条款，合约将自动执行，无需人为干涉，也不用担心有人抵赖。又比如每个人可能会在未来的某一天要去做一件事情，进行提醒或者到时间自动执行，并且反馈一个结果。那么现在是否存在这样的工具能够做到呢？还真有，这便是智能合约。
在前面的文章中已经详细介绍了在本机上安装YOLOv5的教程，安装YOLOv5可参考前面的文章YOLOv5训练自己的数据集(超详细)https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085目录 一、数据集介绍二、构建训练数据集 1、先构建数据集文件夹2、数据集格式转换3、训练集划分代码4、生成yolo格式的标签三、修改配置文件1、数据配置文件2、网络参数修改3、trian.py修改四、训练及测试1、训练 2、测试一、数
yolov5创新C3GN：引荐HorNet递归门控卷积GnConv重构目标检测颈部网络1、引荐HorNet递归门控卷积思想论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf递归门控卷积GnConv模块：主要思想：通过门控卷积和递归设计执行高阶空间交互，新的操作具有高度的灵活性和可定制性，将自注意力中的二阶交互扩展到任意阶，而不会引入大量额外的计算，并通过引入高阶交互来进一步增强模型容量，具有与自注意力相似的输入自适应空间混合功能。以GnConv模块构建GnBlock：遵循与Transformer相同的元架构来构建基本块GnBlock,包含空间混合层和前馈网络
什么是激活函数？ 什么是激活函数&该选哪种激活函数？_哔哩哔哩_bilibili深度学习笔记：如何理解激活函数？（附常用激活函数）-知乎(zhihu.com) 多种激活函数详解详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/LeakyReLu等）-知乎(zhihu.com)激活函数面试问答算法面试问题二（激活函数相关）【这些面试题你都会吗】-知乎(zhihu.com)1.激活函数作用：引入非线性因素，提高了模型的表达能力。如果没有激活函数，那么模型就只有线性变换，可想而知线性模型能表达的空间是有限的。而激活函数引入了非线性因素，比线性模型拥有更大的模型空间。2.主要常用的激活
onnx优化上来先贴onnx优化后的效果：左图是yolov5s原模型导出的onnx，右图是经过优化后的onnx，效果是一致的，可以看到优化后简洁了不少，最主要的是模型简化后，可以排除很多不必要的麻烦。1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.export(model,im,f,verbose=False,opset_version=opset,training=torch.onnx.TrainingMode.TRAININGiftraine
7月23日，隐私学院【PrivacyIN】第一期ZK训练营第四课——《ZKHands-on》如期开讲。本期课堂由资深隐私开发工程师KelvinWong讲授，主要介绍Circom电路开发和ZK应用实践。背景随着零知识证明（ZKP）技术理论和工程应用的进步，ZK-Dapp已经成为区块链技术的应用热点，但ZKP技术的过高的技术门槛，使得设计和开发一个基于区块链系统的完整ZK-Dapp依然有较高的难度。因此PrivacyIN特别开设实践课程，从理论到实践，帮助开发者快速进入ZK应用开发。主要课程内容本期课堂KelvinWong主要围绕Circom电路设计和零知识证明应用开发进行展开。ZK应用介绍Kel
P1776宝物筛选宝物筛选题目描述终于，破解了千年的难题。小FF找到了王室的宝物室，里面堆满了无数价值连城的宝物。这下小FF可发财了，嘎嘎。但是这里的宝物实在是太多了，小FF的采集车似乎装不下那么多宝物。看来小FF只能含泪舍弃其中的一部分宝物了。小FF对洞穴里的宝物进行了整理，他发现每样宝物都有一件或者多件。他粗略估算了下每样宝物的价值，之后开始了宝物筛选工作：小FF有一个最大载重为WWW的采集车，洞穴里总共有nnn种宝物，每种宝物的价值为viv_ivi，重量为wiw_iwi，每种宝物有mim_imi件。小FF希望在采集车不超载的前提下，选择一些宝物装进采集车，使得它们的价值和最大。输入
Yolov8目标识别特征检测如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对>编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。文章目录一、所需工具软件二、使用步骤1.引入库2.识别图像特征3.参数设置4.运行结果三、在线协助一、所需工具软件1.Pycharm,Python2.Yolov8,OpenCV二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：importtorchfromultralytics.yolo.engine.predictorimportBasePredictorfromultralytics.yolo.engine.resultsimp
我会简述如何得到v5模型中各层的参数量和计算量（烂大街的参量表），然后再将如何得到各层的计算量FLOPs（基本没人教怎么获得各层FLOPs，花我一番功夫，其实特别简单，轮子U神都造好了）文章目录前言一、参数量param和计算量FLOPs二、YOLOV5中打印各项参数1.烂大街的参数打印2.各层的计算量FLOPs3.柳暗花明又一村总结前言在侧端部署深度学习模型时，我们一直都说说这些模型很小，属于轻量级网络。当他人问如何横向对比这一批轻量级网络时，我们该如何证明这个网络比另一个网络优秀呢？除了mAP外，我们还可以比对参数量param和计算量FlOPs。一、参数量param和计算量FLOPs以yol
主要参考了 这篇博客 的流程，但是期间还是遇到不少问题首先pytorch的安装，除了pytorch还有torchvisiontorchaudio，对版本的匹配要求高，可以先试试pytorch首页的安装方式，如果不行，就去该网址去安装老版本https://pytorch.org/get-started/previous-versions/去英伟达开发者网站查阅显卡驱动对应CUDAtoolkit版本 并下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive安装pytorch过程中，可以添加清华源condaconfig--addchannelshtt
