骨干专题

【总线】AXI总线：FPGA设计中的通信骨干

目录 AXI4：高性能地址映射通信的基石 AXI4-Lite：轻量级但功能强大的通信接口 AXI4-Stream：高速流数据传输的利器结语：AXI总线在FPGA设计中的重要性大家好,欢迎来到今天的总线学习时间!如果你对电子设计、特别是FPGA和SoC设计感兴趣，那你绝对不能错过我们今天的主角——AXI4总线。作为ARM公司AMBA总线家族中的佼佼者，A

（2024，Vision-LSTM，ViL，xLSTM，ViT，ViM，双向扫描）xLSTM 作为通用视觉骨干

Vision-LSTM: xLSTM as Generic Vision Backbone 公和众与号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群）目录 0. 摘要 2 方法 3 实验 3.1 分类设计 4 结论 0. 摘要 Transformer 被广泛用作计算机视觉中的通用骨干网络，尽管它最初是为自然语言处理引入的。

从IT菜鸟变为“IT骨干开发者”的11个建议

转自：http://blog.csdn.net/hbuxiaofei/article/details/7756335 只做需要做的工作使用敏捷方法；全心全意做UX设计；沟通第一；编码也许不是解决问题的办法；过早的优化是一切罪恶的根源；选择最简单的解决方案。 2. 站在巨人的肩膀上使用开源框架；使用简洁语言（如HAML、Jade、Coffeescript）；不

主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 HGNetv2 | 百度新一代超强主干网络

本改进已融入到 YOLOv5-Magic 框架。论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069 代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 中文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/131353118 文

改进YOLO系列 | GhostNetV2: 用长距离注意力增强低成本运算 | 更换骨干网络之GhostNetV2

*包含YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-Tiny 的 yaml 文件轻量级卷积神经网络（CNN）是专门为在移动设备上具有更快推理速度的应用而设计的。卷积操作只能捕捉窗口区域内的局部信息，这防止了性能的进一步提高。将自注意力引入卷积可以很好地捕捉全局信息，但这将大大拖累实际速度。本文提出了一种硬件友好的注意力机制（称为DFC注意力），并提出了一种适用于移动应用的新GhostNe

递归神经网络：（01/4) 顺序数据处理的骨干

@koushikkushal95 一、说明循环神经网络是一个里程碑式的模型框架，它是对时间串处理的最基本构架；而理解RNN也是对自然语言处理模型的开端，本篇将对该模型的基本原理进行介绍。二、顺序数据处理的架构递归神经网络（RNN）是一

主干网络篇 | YOLOv8 更换骨干网络之 ResNet50/ResNet101 | 原论文一比一复现

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385v1 更深层的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差学习框架，以便于训练比以往使用的网络更深层的网络。我们明确地将层重构为学习相对于层输入的残差函数，而不是学习无参考的函数。我们提供了全面的实证证据，表明这些残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度中获得准确度的提高。在ImageNet数据集上，我们评估了深度高

ospf区域与骨干区域不相连的通信方法-虚链路

在区域2要穿过的区域上配置虚链路；该实验中区域2要穿过区域1与骨干区域通信；配置过程： R1： interface GigabitEthernet0/0/1 ip address 10.1.14.1 255.255.255.0 ospf 1 area 0.0.0.0 network 10.1.14.0 0.0.0.255 R2： interface GigabitEthernet0/0/0 i

校办研修之计算机培训简报,学习永远在路上——2017年玉林骨干校长（园长）育秀工程培训班第七组基地研修简报...

组长：覃茗副组长：陈剑组员：姚祥莲陈妹李翠兰首站 —— 卓尔不群大器天下 2017年12月7日，伴着初冬的萧瑟，穿过金黄色的银杏大道，我们走进了成都七中育才银杏校区。入门处高耸的三圣雕塑和灿烂的银杏树相得映彰，既有教育的严谨，又有生活的逸趣。张校长带领大家参观校园环境。校园内绿树成荫，草坪花坛错落有致，优美的环境令人心旷神怡、神清气爽。名言警句遍及全校，真正"

随笔丰满的理想战胜不了骨干的现实

最近运气暴差，一直比较倒霉，居然把眼睛戳伤了，视力不出乎意外地下降了。眼睛收到巨力撞击，结膜被划伤，唯一欣慰的是眼底没有问题。到医院检查开了好几种药，等待慢慢康复。年底考核、辅导小孩学习。。。各种事情不断可以说，写完vb.net教程是自己的理想，但是挣钱养家才是现实。终归理想再丰满也战胜不了骨干的现实。这里就顺便也解释了为啥扩展教程收费，可惜整来整去也没有多少人付费学习。以上就是我

Pytorch卷积神经网络经典Backbone(骨干网络)——（VGG）

VGG网络架构： VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成 1.1改进： 1.更小的卷积核，对比AlexNet，VGG网络使用的卷积核大小不超过33，这种结构相比于大卷积核有一个优点，就是两个33的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野（特征图一个像素融合了输入多少像素的信息决定了感受野的大小）相当于一个55的卷积核（如图），在同等感受野的条件下，两个33卷积之间加入激活函数，其非线性能力

YOLOv5独家首发改进新主干：改进版目标检测新范式骨干PPHGNetv2，百度PaddlePaddle出品，有效提升YOLOv5检测器检测精度

💡本篇内容：YOLOv5独家首发改进新主干：改进版目标检测新范式骨干PPHGNetv2，百度PaddlePaddle出品，有效提升YOLOv5检测器检测精度 💡🚀🚀🚀本博客改进源代码改进适用于 YOLOv5 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡本文提出改进原创方式：二次创新，YOLOv5专属 PPHGNetv2理论部分 + 原创最新改进 YOLOv5 代码实践改进

YOLOv8芒果独家首发 | 改进新主干：改进版目标检测新范式骨干PPHGNetv2，百度出品，提升YOLOv8检测能力

💡本篇内容：YOLOv8改进新主干：目标检测新范式骨干PPHGNetv2改进版，百度出品，提升YOLOv8检测能力 💡🚀🚀🚀本博客改进源代码改进适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡本文提出改进原创方式：二次创新，YOLOv8专属，充分结合YOLOv8和 PPHGNetv2网络 PPHGNetv2理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进

图像语义分割 pytorch复现DeepLab v1图像分割网络以及网络详解（骨干网络基于VGG16）

图像语义分割 pytorch复现DeepLab v1图像分割网络以及网络详解（骨干网络基于VGG16）背景介绍2、网络结构详解2.1 LarFOV效果分析 2.2 DeepLab v1-LargeFOV 模型架构2.3 MSc（Multi-Scale，多尺度(预测)）2.3 以VGG16为特征提取骨干网络代码pytorch实现网络结构项目背景介绍论文名称：Semantic

【时间序列】革新Transformer！清华大学提出全新Autoformer骨干网络，长时序预测达到SOTA...

作者 | 吴海旭报道 | 新智元编辑 | 好困【导读】近日，清华大学软件学院机器学习实验室另辟蹊径，基于随机过程经典理论，提出全新Autoformer架构，包括深度分解架构及全新自相关机制，长序预测性能平均提升38%。尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题，对于能源、交通、经济的长期规划，气象灾害、疾病的早期预警等具有重要意义。清华大学软件学院机器学习实验室的研究人员近日发表了一篇论

四川大学计算机学院在职博士招生,四川大学2021年思想政治工作骨干在职博士研究生招生简章...

2021年博士研究生招生入学考试工作已经展开，新东方在线考博频道将为广大2021考博考生发布转载各博士招生单位发布的2021年博士研究生招生简章、考博专业目录、考博参考书目、及导师联系方式，以下是四川大学2021年思想政治工作骨干在职博士研究生招生简章。四川大学2021年思想政治工作骨干在职攻读博士学位专项计划招生简章一、招生专业和招生计划四川大学2021年计划招收思政骨干计划博士研究生4

Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture(多尺度骨干网络)

Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture Shang-Hua Gao∗, Ming-Ming Cheng∗, Kai Zhao, Xin-Y u Zhang, Ming-Hsuan Y ang, and Philip T orr 多尺度特征的抽象表示对于许多视觉任务都具有重要意义。骨干卷积神经网络（CNNs）的最新进展不断显示出更强的多尺