🚀🚀 前言 🚀🚀
timm 库实现了最新的几乎所有的具有影响力的视觉模型，它不仅提供了模型的权重，还提供了一个很棒的分布式训练和评估的代码框架，方便后人开发。更难能可贵的是它还在不断地更新迭代新的训练方法，新的视觉模型和优化代码。本章主要介绍如何使用timm替换YOLO系列的主干网络。
🔥🔥 YOLO系列实验实战篇：
📖 YOLOv5/v7/v8改进实验（一）之数据准备篇
📖 YOLOv5/v7/v8改进实验（二）之数据增强篇
📖 YOLOv5/v7/v8改进实验（三）之训练技巧篇
📖
YOLOv5/v7/v8改进实验（七）之使用timm更换YOLOv8模型主干网络Backbone篇
news2024/11/8 4:33:41
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2.模型结构 图像先经过一个2D的unet结构，这里论文里用的预训练的EfficientNet&am…
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蓝桥杯（砝码称重，C++）
思路： 1、用到动态规划思想。 2、用ans[i][j]记录用前i个砝码，能不能称出重量j。 3、详细思路见代码注释，易懂。 #include<iostream>
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int main()
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整理uvc驱动相关函数的调用流程
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stcs apply_inverse_epochs(epochs,inverse_operator,lambda2,method,pick_ori"normal"# naveevoked.nave,
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ArrayDeque 源码解析（JDK1.8）
目录
一. 前言
二. 源码解析
2.1. 概览
2.2. 属性
2.3. 构造方法
2.4. 入队
2.4.1. addFirst(E, e)
2.4.2. add(E e) & addLast(E e)
2.4.3. offer(E e)
2.5. 扩容
2.6. 出队
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2.7. 删除元素
2.8. 获取元…
springweb+vue前后端分离开发，集成部署
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