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CSDN个人主页：清风莫追欢迎关注本专栏：《一起撸个DL框架》文章目录3前向传播?3.1前情提要3.2前向传播：递归的forward方法3.3再添乘法节点：搭建函数y=2x+13.4小结3前向传播?3.1前情提要上一篇：【一起撸个DL框架】2节点与计算图的搭建在上一节中，我们定义了加法节点和变量节点类，搭建计算图并实现了加法功能。但还有一个小问题，那就是节点类的定义中，只有父节点有值时，才能调用compute()方法计算本节点的值。而当存在多个节点串联时，就无法直接调用结果节点的compute()方法。因此，这一节我们将采用递归来解决这个问题。图1：串联的两个加法节点3.2前向传播：递归的forward方法我们只需要修改Node类，

前言在上一篇中，我们简单介绍了YOLOv5的配置文件之一yolov5s.yaml，这个文件中涉及很多参数，它们的调用会在这篇yolo.py和下一篇common.py中具体实现。本篇我们会介绍yolo.py，这是YOLO的特定模块，和网络构建有关。在 YOLOv5源码中，模型的建立是依靠yolo.py中的函数和对象完成的，这个文件主要由三个部分：parse_model函数、Detect类和Model类组成。yolo.py文件位置在./models/yolo.py文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！友情提示：全文4万字，可以先点再慢慢看哦~源码下载地址：mirrors/ultralytics/yolov5·GitCod

在使用element-ui中的el-table时，我们经常会用到fiexd属性，而使用了fixed属性之后，就会容易在各种场景出现表格错位的问题。查阅element-ui官网，发现官网提供了doLayout方法来解决这个问题总结容易出现错位问题的几种场景及解决办法1、数据更新后出现的错位问题1.1直接在数据赋值后执行doLayout方法this.data=data;//在数据更新后执行this.$nextTick(()=>{//myTable是表格的ref属性值if(this.$refs.myTable&&this.$refs.myTable.doLayout){this.$refs.myTabl

〖2023·新星计划·第四季〗开启，计算机视觉方向火爆预热中新星计划·2023-计算机视觉方向点击报名！4月3日晚7.30在CSDN有直播，会介绍本次[新星计划–计算机视觉方向]活动安排及经验分享，活动期间官方群内会免费分享宝藏学习资料，同时直播期间更有百度周边里礼品(兔年度熊)抽奖，欢迎大家报名参加！！！本次活动最终Top5会有额外百度周边礼品奖励！！！?‍?作者简介：大数据专业硕士在读，CSDN人工智能领域博客专家，阿里云专家博主，专注大数据与人工智能知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等资料，更有交流群分享AI和大数据，加群方式公众号回复“加群”或➡️点击链接。?专栏推荐：目前在写一个CV方向专栏，后期会更新不限于深度学习、

gpt-3接口能直接用吗? 是的，GPT-3的接口可以直接使用，OpenAI公司提供了API接口供用户调用。使用API接口，您可以利用GPT-3模型进行自然语言处理，并获得模型生成的结果。需要注意的是，使用OpenAIAPI接口需要注册OpenAI账户，而且会向OpenAI收取相关费用。在使用API时，请务必了解OpenAI的服务条款和收费标准。一旦您注册了OpenAI账户并设置好APIkey，就可以开始使用API服务了。在使用OpenAIAPI时，可以通过提供输入文本，并配置相关参数来调用GPT-3模型。OpenAIAPI支持多种自然语言文本任务，如文本生成、文本分类、问题回答等。您可以根据具体的应用需求选择合适的API调用接口，API会自动使用GPT-3模型处理文本并生

目录一、强化学习的主要构成二、基于python的强化学习框架三、gym四、DQN算法1.经验回放2.目标网络五、使用pytorch实现DQN算法1.replaymemory2.神经网络部分3.Agent4.模型训练函数5.训练模型一、强化学习的主要构成        强化学习主要由两部分组成：智能体（agent）和环境（env）。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境里面获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action）。然后这个动作会在环境之中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。二、基于python的强化学习框架        基于pytho

声明主页：元存储的博客_CSDN博客依公开知识及经验整理，如有误请留言。个人辛苦整理，付费内容，禁止转载。内容摘要

目录0.引入1.初窥1.1图神经网络1.1.1传统神经网络的不足1.1.2图神经网络概况1.1.3GraphConvolutionNetworks(GCN)1.1.4GraphAttentionNetworks(GAT)1.1.5应用1.2图对抗攻击1.2.1分类1.2.2算法参考资料0.引入由于深度神经网络强大的表示学习能力，近几年它在许多领域都取得了很大的成功，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。然而，在其卓越性能的背后，深度神经网络作为一个黑箱，缺乏可解释性与鲁棒性，使得它易受到对抗攻击。Szegedy等人在中首次指出了图像识别问题中的对抗攻击问题，在一张原本能够被模型正确识别的图片上加一点精心构造的微小扰动，新图片

一、摔倒检测的实际意义摔倒检测是一种人工智能技术，可用于监测和识别可能发生在老年人、幼儿、体育运动员等群体中的摔倒事件。在实际应用中，摔倒检测技术可以帮助本文：及时发现摔倒事件：通过监测设备和传感器，及时发现摔倒事件，可以避免因为无人发现而导致的延误，降低了发生意外事件的风险。及时提醒：在发现摔倒事件后，通过及时的提醒和报警，可以使相关人员快速做出应对，尽快进行救援和处理，从而最大限度地减少意外事件造成的伤害。预防意外事故：通过对摔倒事件的监测和分析，可以找出摔倒事件发生的规律和原因，及时采取相应的措施进行预防和避免。总的来说，摔倒检测技术具有重要的应用价值，可以帮助本文更好地保障人身安全和健康。二、使用YOLOV5的代码示例好的，以下是使

目录1.介绍2. 分水岭算法的实现距离变换连接连通分量3.代码1.介绍图像是由x，y表示的，如果将灰度值也考虑进去的话，那么一幅图像需要一个三维的空间去表示。这样就可以把x，y轴比作大地，将灰度值的z轴比作地面上的坡度。因为图像的灰度值是不均匀的，那么也意味着这个地面也是坑坑洼洼的。那么试想一下，下雨的时候，由于地面是不平坦的，雨水会顺着高的地面流向地处。必然会导致有的地方堆满了水，有的地方由于地势较陡，没有雨水分水岭算法就是利用这种“地形学”，或者说灰度值的不均匀对图像进行分割。 在这种将图像类比成地形的方法里，主要考虑三种点：属于区域极小值的点水滴所在位置的点，如果把水滴放在任意位置，水滴必然流向某个极小值水等概率的流向不止一个极小值的点在这里，