目录 一、注意力机制的探索与理解 二、CNN模型的训练与特征图可视化 三、通道注意力的引入与效果分析 一、注意力机制的探索与理解 在深度学习的旅程中，我们已经接触过Transformer框架中的自注意力机制，它通过让模型学会“选择性关注重要信息”&…

日志功能扩展：优化日志收集与筛选 在项目打包上线之后，我们不可避免地需要了解服务器的运行状态以及服务器上的一些错误日志等信息 这些错误日志等信息本身存放在服务器里，以文件形式存放 在 src/common/logger 里面有一个叫 logs.module.t…

设置允许远程访问Docker服务 使用场景 环境 系统：anolis7.9 修改Docker服务配置，配置安全证书 生成ca证书到/etc/docker目录中，后续会要用到 #该步骤需要设置密码，后面步骤会要用到，此处设置密码为123456 openss…

boost::qvm 使用示例 boost::qvm (Quaternions, Vectors and Matrices) 是 Boost 库中的一个组件&#xff0c;专门用于处理向量、矩阵和四元数运算。以下是几个常见的使用示例&#xff1a; 基本向量操作 #include <boost/qvm/vec.hpp> #include <boost/qvm/vec_ope…

知识点回顾&#xff1a; 1. 不同CNN层的特征图&#xff1a;不同通道的特征图 2. 什么是注意力&#xff1a;注意力家族&#xff0c;类似于动物园&#xff0c;都是不同的模块&#xff0c;好不好试了才知道。 3. 通道注意力&#xff1a;模型的定义和插入的位置 4. 通道注意力后…

PP-OCRv5 的骨干网络 PPHGNetV2_B4 是其实现高效文本检测的核心创新之一&#xff0c;通过轻量化设计、多尺度特征融合优化和硬件适配性提升&#xff0c;显著平衡了精度与速度。以下是其关键改进及技术原理的详细分析&#xff1a; ⚙️ 一、网络架构设计优化 轻量化卷积模块 深度…

*p取出内容 &a得到地址。 #include <stdio.h>int main() {int a 10;// p 是指针变量&#xff0c;存储 a 的地址&#xff08;&a&#xff09;&#xff0c;通过 *p 间接访问 a 的值int *p &a; // 直接访问&#xff1a;直接操作变量 aprintf("直接访问 a …

螺旋桨平衡对于优化无人机性能、可靠性和使用寿命至关重要。不平衡的螺旋桨会产生过度振动&#xff0c;导致推力效率降低、噪音增大&#xff0c;并加速轴承和传感器的磨损。 螺旋桨平衡可通过三种方式实现&#xff1a;静态平衡、动态平衡和气动平衡。 静态与动态平衡是通过在…