卷积生成对抗网络之人脸识别（详细步骤讲解+注释版） 注释见代码内，讲解见本人博客

Java基础笔记（包括底层原理），持续更新中，如提前下载可私信我后续的更新免费提供。 本笔记7w+字非常具体 以更新完的笔记目录如下： 第一章（基础） 第二章常用类 第三章集合框架 第四章文件和io 第五章多线程和juc 第六章注解和反射 第七章jvm

java底层技术面试必备基础知识.pdf涵盖了最全数据库各层次的底层原理，java底层原理，系统设置底层原理，算法原理。

农业基础设施包括生产基础设施和非生产性基础设施两大类别。以2000~2011年中国省级面板数据为例,验证农业基础设施对我国农业产出的影响。通过运用单位根检验、协整检验分析方法,具体衡量农业基础设施各项投入对农业总产出的影响。研究结果表明:农村通讯设施是农村经济发展的首要因素,水利基础设施对我国的经济增长的促进作用没有预期的高。农业基础设施对我国农业生产具有促进作用,因此要继续加大投资、优化结构、重视农业基础设施维护,从而构成我国未来农村经济持续、稳定增长的强大动力。

Oracle 基础知识总结

一个做单选，多选，判断题 练习的小工具。 题库中的题可以在表中手工录入，也可以用EXCEL导入。题库中的小部份答案有错。练手工具。

CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息，而Transformer可以捕获长距离依赖关系，因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合，使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构，最初应用于自然语言处理领域，一些研究最近尝试将Transformer应用到计算机视觉领域。 在Transformer应用到视觉之前，卷积神经网络是主要研究内容。受到自注意力在NLP领域的影响，一些基于CNN的结构尝试通过加入自注意力层捕获长距离依赖关系，也有另外一些工作直接尝试用自注意力模块替代卷积，但是纯注意力模块结构仍然没有最先进的CNN结构表现好。

OpenSSL 网络安全 安全技术 基础，技术，指令

对于入门级的小白来说，此文档非常实用，关于数控机床最基础的的入门级，亲测实用

本文介绍了PLC（可编程序控制器）的基础知识，包括其简介、特点和应用。PLC是一种以微处理器为核心的数字运算操作的电子系统装置，专为在工业现场应用而设计。它采用可编程序的存储器，用以在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时/计数和算术运算等操作指令，并通过数字式或模拟式的输入、输出接口，控制各种类型的机械或生产过程。本文还介绍了PLC的历史和发展，以及PLC编程的基本概念和方法。对于初学者来说，本文是PLC编程入门的基础知识。