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个人博客网站搭建
发表于2023-06-11|博客搭建
个人博客网站搭建使用工具:github、hexo、git 搭建步骤如下:参考 1、安装软件 git安装 使用软件管家安装即可. Nodejs安装 可以使用软件管家安装。 也可以官网下载绿色免安装版本。官网下载地址,下载后解压后配置环境变量即可使用。 检测安装情况 Hexo 安装 打开git-bash输入安装命令:npm install hexo -g运行结束后输入测试输入命令:hexo -v 验证是否安装成功 安装hexo依赖:打开git-bash输入安装命令:npm install --save hexo-deployer-git 2、配置github2.1 github操作新建仓库,仓库名为username.github.io,这也将是后续博客访问网址。username就是github的用户名,大小写需要保持一致。最好有readme文件。 2.2 本地操作 本地git配置SSH key 打开git-bash输入安装命令:ssh-keygen -t rsa -C "1638414737@qq.com" ...
无题
发表于2022-11-09
复制文件截图文件![1667980256729]([translate]-Deep Residual Learning for Image Recognition.assets/1667980256729.png)
无题
发表于2022-11-09
ResNet详解 pytorch图像分类篇:6. ResNet网络结构详解与迁移学习简介 0 resnet提出原论文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition(作者是CV大佬何凯明团队2015) 中文翻译-csdn、中文翻译2、[中文翻译-本地](./resnet详解.assets/[translate]-Deep Residual Learning for Image Recognition.md) ResNet 网络是在 2015年 由微软实验室提出,斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名,目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名,图像分割第一名。 在ResNet网络的创新点: 提出 Residual 结构(残差结构),并搭建超深的网络结构(可突破1000层) 使用 Batch Normalization 加速训练(丢弃dropout) 1 针对问题1.1 问题1:退化 原文摘录: 最近的研究揭示了网络深度是至关重要的。在深度的重要性推动下,出现了一个问题:学习更好的网络是否像堆叠更多层一 ...
Windows下Gvim安装与配置
发表于2022-10-17|DVTools
Windows下Gvim安装与配置 这是以前实验室电脑上的笔记,当时记录的很详细,今天在笔记本上打开发现就只有一点儿内容。这里留个坑,下次配置再详细记录下。 参考 基本配置: https://www.cnblogs.com/xiazdong/archive/2012/04/13/3058041.htmlhttps://www.cnblogs.com/xiazdong/archive/2012/04/13/3058041.html https://www.cnblogs.com/vitah/p/3726863.html 插件: https://blog.csdn.net/l471094842/article/details/90726415 https://www.jianshu.com/p/3e3f881bb5bd?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=reader_share&utm_source=weibo 1 下载gvim:官网or软件管家 2 安装插件管理工具在Vim&#x ...
无题
发表于2022-06-21
深度学习剪枝:介绍了四种剪枝方法,包括我自己准备用的。 深度学习网络模型压缩剪枝详细分析:个人学习结论,基础知识介绍比较全,介绍了方法,给出了新的方向。 模型剪枝:详细介绍了模型剪枝的理论和方法,主要是分类比较好 模型压缩论文集:github上的模型压缩论文集,包括量化、剪枝。。。 深度学习 模型 剪枝:我用的方法的直观解释 Pruning Filters for Efficient ConvNets:我用的论文原文 【Pruning Filters for Efficient ConvNets】论文笔记:我用的方法的论文翻译 使用NNI进行模型压缩:NNI官方中文手册 NNI剪枝对应的论文原理 Pruning Filters for Efficient ConvNets解读1 Pruning Filters for Efficient ConvNets解读2 我的代码优化参考 必备基础知识: 机器学习中正则化项L1和L2的直观理解 机器学习中的范数与稀疏性 todo:把链接里面的内容整理成一个博客
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Guanglong Zhao
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