关于目标检测的模型有很多，nanodet模型小且轻量化，适合移植部署到硬件设备上，非常推荐学习这个模型。经过我自己踩了无数坑后总结了此教程，助学刚接触nanodet，想要快速上手的学者，教程很详细，学者耐心看。目录一、准备nanodet框架二、安装训练必要的库文件1、必要库文件2、torch和torchvison的版本对应问题3、坑三、安装nanodet包四、数据集制作1、VOC格式数据集2、数据增强3、VOC格式数据集转COCO格式数据集4、坑五、训练数据集1、配置文件的修改2、开始训练六、测试训练好的模型1、检测图片2、检测视频3、调用电脑摄像头七、总结一、准备nanodet框架我提供了一
区块链本质上是一个去中心化的分布式账本数据库。其本身是一串使用密码学相关联所产生的数据块，每一个数据块中包含了多次交易有效确认的信息。区块链优缺点：优点：1、去中心化，不需要第三方权威机构。2、数据不可篡改，数据一旦存入区块，将永久存储，数据具有极高的稳定性和可靠性。（此特点也是缺点，数据不可撤销。）3、自制性，算法公开透明，人为干预不起作用。4、开放性，数据完全开放，任何节点都可以查询区块链内所有数据。（此特点也算缺点，可以查询某个账户所有交易数据。）5、匿名性，交易时无需公开身份让对方相信自己。（此特点也算缺点，由于无需公开身份交易，又无需担心交易过程，受到不少不法分子的喜爱。）缺点：1、
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如何通俗地理解相似矩阵同学们大家好，今天我们来学习相似矩阵。1简单印象设 都是 阶方阵，若有可逆矩阵 ，使得：则称 为相似变换矩阵（Similaritytransformationmatrix），称 是 的相似矩阵（Similarmatrix），记作：既然相似，则一定有相同点，相同点是什么呢？它们是同一个线性映射，在不同基下的代数表达。 2解释我们知道，线性映射是将一个向量映射到另一个向量，比如这里将 ，映射成 。2.1自然基将 在自然基下的坐标向量用 表示, 在自然基下的坐标向量用 表示。矩阵 就是将坐标向量 ，映射到坐标向量 。这里坐标向量 ,坐标向量 ,矩阵 就是把 转换为2.2非自然基
transformer中QKV的通俗理解(渣男与备胎的故事)用vit的时候读了一下transformer的思想,前几天面试结束之后发现对QKV又有点忘记了,写一篇文章来记录一下参考链接:哔哩哔哩:在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（上）Attentionisallyouneed介绍更具体的介绍可以去阅读论文在Attentionisallyouneed这篇文章中提出了著名的Transformer模型Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attenion和
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这个问题在这里已经有了答案:WhatisJSONP,andwhywasitcreated?(10个答案)关闭4年前。我知道JSONP是带填充的JSON。我了解什么是JSON，以及如何将其与jQuery.getJSON()一起使用.但是，在引入JSONP时，我不理解callback的概念。谁能给我解释一下这是怎么回事？
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NFT是一种数字化代币或者资产，可以把它理解为一种数字交易代币或者数字艺术品,每当你购买一个NFT，实际上你买的是这个数字资产的所有权。NFT翻译为非同质化代币，每个NFT生成以后不能更改，它一定是和其他的数字资产不一样，例如一个比特币一定是和另一个比特币是完全一样，而每个NFT都是不一样的,实际上一个NFT的背后只是一串随机生成的代码,NFT拥有者只是拥有了一串永远不变并且唯一性的代码，那么在技术层面的NFT到底是什么？NFT实际上就是一串代码指向到一个数字地址，谁获得了这串代码的密码，谁的地址就拥有了这串代码，这串代码可以被买卖交易到不同的数字地址，这串代码是被区块链所认证，你可以查看每一
文章目录一、SVM是什么？二、使用步骤三、SVM分类算法的Python代码示例总结一、SVM是什么？SVM（支持向量机，SupportVectorMachine）是一种非常流行的机器学习算法，可用于二分类和多分类问题。其基本思想是通过在不同类别的样本之间构建最大化分类间隔的线性或非线性超平面来实现分类。二、使用步骤SVM分类的基本步骤如下：根据训练集数据，选取最优的超平面（通常为线性或非线性），使得该平面划分出的两个类别中存在最大的间隔距离。对新数据进行预测时，将其投射到该最优超平面上，并根据其所处的位置判定其属于哪个类别。三、SVM分类算法的Python代码示例代码如下（示例）：fromsk
