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Efficient_Net是目前世界上最先进的神经网络算法之一,该算法具有复杂网络的量化调整能力,通过对网络深度(depth),宽度(width)和输入图片分辨率(resolution)的综合调整,获得对特定需求的最优网络参数,使网络同时具备了网络大小与识别准确率的双重优势。

提出了双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征和全局依赖。在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,分别模拟空间和通道维度中的语义相互依赖性。 位置注意力模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置的特征。无论距离如何,类似的特征都将彼此相关。 同通道注意力模块通过整合所有通

efficient net 的流程图 Efficient Net的工作流程如图2所示。 1. 将图片经过第一个Conv3x3层转化为MBConv模块需要的输入维度； 2. 图片经过一系列的MBConv模块提取出特征图（feature map）；各个MBConv模块的参数进行了精细化调整以适应当前使用

NAS 的目标是找到一个合适的神经网络结构，用于在某个或者某类任务上有更好的泛化性能。如下图所示，这篇文章使用了一个 RNN 的控制器，用该控制器采样得到某一个神经网络结构 A，在该神经网络结构下训练数据并且得到相应的验证集上的准确率 R，使用该准确率来表征本次搜索得到的神经网络结构的好坏，进而将此

LPCXpresso™是由恩智浦提供的一款功能齐全的开发平台，它支持恩智浦基于ARM的微控制器。该平台包括一个基于Eclipse的简化IDE和附带JTAG调试器的目标板。LPCXpresso是一个端到端解决方案，支持嵌入式工程师开发从初始评估到最终生产的所有应用。 安装包太大，传的毒盘

GrammarlySetup.exe Grammarly由AlexShevchenko和MaxLytvyn创建，是全球一家知名的主要以提供各类语法校对产品的公司。目前，它已经帮助来自英语母语国家及非母语国家的20多亿消费者提高了英语水平。它的旗下产品GrammarlyEditor不但可以纠正单词拼

FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多code都是从头开发的

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GitHubDesktop_v2100.zip github的客户端。windows版本。 GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。