在这篇文章中，我们将介绍如何在 Python 中使用 jupyter_client 包来启动 Jupyter Kernel，并通过它执行代码并获取输出。使用 Jupyter Kernel 是一种非常强大的方式，可以让你在 Python 程序中动态执行代码并获取结果。 下面是实现这一过程的详…

文章目录 PPM（Pyramid Pooling Module）模块原理与实现详解 1. 引言与背景 1.1 语义分割中的挑战 1.2 全局上下文的重要性 1.3 设计动机 2. PPM模块核心原理 2.1 金字塔池化概念 2.2 自适应池化机制 2.3 特征融合策略 3. 代码实现详解 3.1 模块初始化 3.2 前向传播过程 3.3 设…

往期文章 RK3588RGA加速：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149697775?spm=1001.2014.3001.5501 RK3588int8量化:https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149689460?spm=1001.2014.3001.5501 RK3588测试NPU和RKNN函数包装：https://blog.csdn.net/FJN110…

1.2 深度学习核心概念一网打尽：神经网络、激活函数与损失函数详解 引言 在上一节中，我们构建了一个简单的SKU分类系统。在这一节中，我们将深入了解深度学习的核心概念，包括神经网络的基本结构、激活函数的作用以及损失函数的意义。这些概念是理解更复杂模型（如Transform…

1.3 PyTorch实战入门：打造你的第一个图像分类项目 引言 在前两节中，我们学习了机器学习和深度学习的基础知识，包括神经网络、激活函数和损失函数等核心概念。现在，让我们动手实践，使用PyTorch框架构建一个完整的图像分类项目。通过本节的学习，你将掌握PyTorch的基本使用…

1.4 评估指标与可解释性：如何科学评价你的AI模型 引言 在前几节中，我们学习了机器学习的基础知识、深度学习的核心概念以及如何使用PyTorch构建图像分类项目。然而，仅仅构建模型是不够的，我们还需要科学地评估模型的性能，并理解模型是如何做出决策的。本节将详细介绍各种…

2.1 Transformer解密：自注意力机制与位置编码全解析 引言 Transformer架构自2017年提出以来，彻底改变了自然语言处理领域，并成为当今大语言模型（LLM）的基础架构。从BERT到GPT，从T5到PaLM，几乎所有现代大模型都基于Transformer架构。在本节中，我们将深入解析Transform…

2.2 预训练模型全家桶：BERT、T5、GPT如何选择与应用 引言 在上一节中，我们深入解析了Transformer的核心机制，包括自注意力和位置编码。基于Transformer架构，研究者们开发出了众多优秀的预训练模型，其中最具代表性的就是BERT、T5和GPT系列。这些模型在各种自然语言处理任…