那么带着这个目的，我们来继续探讨backbone。 首先，来看看整个项目结构。 ? 跟上一篇angular类似，libs里多了underscore和zepto。...有个地方需要注意的是， 无论在哪里用requirejs引入backbone后，就会多了Backbone和$这两个全局变量，所以后续再使用backbone就不需要拘束于requirejs的AMD写法了。...的方式，而backbone使用(:param)，哪个方式好，见仁见智吧。 这里定义了一个默认路由，和两个业务路由。...backbone跟angular最大区别就是，backbone不关注view层的组件化，更关注的是model和事件机制，而angular则不重点提事件机制，采用双向绑定把数据更新的破事隐藏起来。...有了这个小把戏，大家可以自由发挥了，配置成各种字符串，多个controller集合在一个requirejs模块中等等。。。
王老师在ValseWebinar《物体和关键点检测》中亲自讲解了HRNet，讲解地非常透彻。...以下文章主要参考了王老师在演讲中的解读，配合论文+代码部分，来为各位读者介绍这个全能的Backbone-HRNet。 1. 引入 ? ?...单模型单尺度模型对比 ? Mask R-CNN上结果 3.5 分类任务上的表现 ? ? ps: 王井东老师在这部分提到，分割的网络也需要使用分类的预训练模型，否则结果会差几个点。 ?...图像分类任务中和ResNet进行对比 以上是HRNet和ResNet结果对比，同一个颜色的都是参数量大体一致的模型进行的对比，在参数量差不多甚至更少的情况下，HRNet能够比ResNet达到更好的效果。...所以是否可以认为HRNet属于SENet之后又一个更优的backbone呢？还需要自己实践中使用这种想法和思路来验证。 6.
由于浏览器按照在网页中出现的顺序，读取Javascript文件，然后立即运行，导致在多个文件互相依赖的情况下，依赖性最小的文件必须放在最前面，依赖性最大的文件必须放在最后面，否则代码会报错...当存在多个标签时，浏览器无法同时读取，必须读取完一个再去读取另一个，造成读取时间大大延长，页面响应缓慢。 为了解决这些问题，可以使用DOM方法，动态加载Javascript文件。 ...外部函数库LABjs和RequireJS，可以帮助我们更有效地管理Javascript加载。 下面根据ScriptJunkie的文章，举一个最简单的例子，来说明这两个函数库的基本用法。...在加载完前三个文件后，运行两个函数initScript1()和initScript2()；加载完第四个文件后，再运行函数initScript3()。...接下来是requireJS的改写： require(
由于浏览器按照在网页中出现的顺序，读取Javascript文件，然后立即运行，导致在多个文件互相依赖的情况下，依赖性最小的文件必须放在最前面，依赖性最大的文件必须放在最后面，否则代码会报错...当存在多个标签时，浏览器无法同时读取，必须读取完一个再去读取另一个，造成读取时间大大延长，页面响应缓慢。...外部函数库LABjs和RequireJS，可以帮助我们更有效地管理Javascript加载。 下面根据ScriptJunkie的文章，举一个最简单的例子，来说明这两个函数库的基本用法。...在加载完前三个文件后，运行两个函数initScript1()和initScript2()；加载完第四个文件后，再运行函数initScript3()。...接下来是requireJS的改写： require
接上篇，angular 实战部分，angular比较适合spa项目，这里不借助任何seed和构建工具，直接从零搭建，基本的angular项目结构大致包含如下几个部分： 1）app.js 入口 ... 5）styles／images 静态资源部分 1、常规实现 创建文件夹demo1，按照上述结构分别创建app.js ,index.html文件，创建lib、components、styles和images...本文就以requirejs来实现一下业务模块的按需加载，在此之前首先引入requirejs。 2、引入Requirejs RequireJS 是一个JavaScript模块加载器。...使用RequireJS加载模块化脚本将提高代码的加载速度和质量，实现的是AMD规范，当然类似的还有CMD规范的实现框架seajs。 ...Requirejs中，简单的说一个文件一个模块，即是单文件模块，所以对模块的加载其实本质上是对文件的加载。 假设读者已经了解requirejs的基本使用方式。
它非常适合在浏览器中使用，使用RequireJS加载模块化脚本将提高代码的加载速度和质量。 一、CommonJS和AMD 在介绍requireJS之前，要先说一下模块规范。...二、为什么使用requireJS 传统依次加载多个js文件。...'], function ($, _, Backbone){ // some code here }); require.js会先加载jQuery、underscore和backbone，然后再运行回调函数...但是实际上，虽然已经有一部分流行的函数库（比如jQuery）符合AMD规范，更多的库并不符合，比如underscore和backbone这两个库。...这样的话，如果加载多个模块，就会发出多次HTTP请求，会影响网页的加载速度。
前两篇简单讨论了requirejs+angular和requirejs+backbone的架构，这两个架构，估计也是国内最热门的做法。...浅谈HTML5单页面架构（一）——requirejs + angular + angular-route 浅谈HTML5单页面架构（二）——backbone + requirejs + zepto +...事先说明，由于我的业务范围窄，不一定能把angular和backbone的功能都用一遍，所以以下的分析可能以偏概全，欢迎大家讨论。...对于这种情况，使用angular未免有点杀鸡用牛刀的感觉，而backbone虽然小巧了不少，但是模型的功能也是浪费的。...这里重点是利用了requirejs做模块化和依赖加载，并用了underscore的模版库template。
不同问题的不同模型 如何决定使用哪个模型呢？...一些指导原则: 数据集的大小 特征越少，模型越简单，训练时间越短 有的模型需要大量的数据才能正常运行 可解释性 有的模型易于解释 线性模型可解释性较强，因为我们可以理解系数 灵活性 可以提高准确性，灵活的模型对数据所作的假设较少...KNN就是一个灵活的模型，不假定特征和目标时间存在线性关系 模型评测指标 scikit-learn允许对大多数模型使用相同的方法，这让模型比较变得更容易。...可以选择多个模型，比较它们的某个指标来评估它们的性能，无需任何超参数优化。 注意：有的模型收到scale的影响： K临近法 线性回归 逻辑回归 人工神经网络 所以比较之前先把数据scale。...比较KNN、逻辑回归和决策树模型 如往常一样，拆分数据，并对训练集和测试集做了标准化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing
尽管取得了显著的结果，但在嵌入式或移动设备上部署CNN模型仍然具有挑战性，因为它对计算和内存存储造成了巨大负担。...然而，尽管具有诸多优势，全精度模型和量化模型之间存在显著的准确性差距。这种差距在低位量化情况下（例如4位）尤为明显。尽管如此，研究人员正在积极努力缩小这一差距，使量化变得更加有效。...作者首先训练了一个top-1准确率为72.91%的全精度模型，然后对该模型进行了0%、10%、20%和30%的稀疏比率剪枝。...这些贡献为在资源受限的环境中实现更高效和准确的深度神经网络模型铺平了道路。...CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR IMAGE CLASSIFICATION. 5、推荐阅读 YOLO落地部署 | 一文全览YOLOv5最新的剪枝、量化的进展【必读】 全新ViT Backbone
function doStuff() {} module "localModule" {} es5: var o = require('s.js'); export default只有一个，export可以有多个...：browserify main.js > compiled.js）： 浏览器不兼容nodejs的几个模块 module exports require global AMD（异步加载模块，npm中requirejs...": "backbone.min" } }); define([’’],function(){}) //指明依赖模块和定义模块 加载非amd规范的模块，shim require.config...exports, module){ //AMD a.dosomething(); b.dosomething(); }); js模块化方案 seajs、requirejs...（在线编译，amd和cmd编译器在浏览器中） webpack、browserify（预编译）
ICCV 2023：探索基于生成模型的 Backbone 预训练 前言 请添加图片描述 我们这次要介绍的文章被接收在 ICCV 2023 上，题为：DreamTeacher: Pretraining...这两种方法的特征数据集可以在离线预先计算，也可以在训练过程中在线创建，以实现快速的内存访问和高效的样本生成和删除，从而适用于任何大小的数据集和特征预训练，同时增加下游Backbone 网络的鲁棒性。...在这里插入图片描述 总结 这篇文章的研究聚焦于提出一种名为 DreamTeacher 的框架，旨在从生成模型向目标图像 Backbone 传递知识（知识蒸馏）。...在这个框架下，进行了多个实验，涵盖了不同的 settings ，包括生成模型、目标图像 Backbone 和评估 benchmark。...其目标是探究生成式模型在大规模无标签数据集上学习语义上有意义特征的能力，并将这些特征成功地传递到目标图像 Backbone 上。
随着网站功能逐渐丰富，网页中的js也变得越来越复杂和臃肿，原有通过script标签来导入一个个的js文件这种方式已经不能满足现在互联网开发模式，我们需要团队协作、模块复用、单元测试等等一系列复杂的需求。...requirejs RequireJS是一个非常小巧的JavaScript模块载入框架，是AMD规范最好的实现者之一。RequireJS压缩后只有14K，轻量。它还同时可以和其他的框架协同工作。...2.1.4.min', jqueryUi: 'libs/jquery-ui.min', underscore: 'libs/underscore-min', backbone...: 'libs/backbone-min', bootstarp: 'libs/bootstrap.min', fancytree: 'libs/jquery.fancytree-all.min...requirejs一共提供了两个全局变量： requirejs/require: 用来配置requirejs及载入入口模块。
目前支持更换yolov5的backbone主干网络为Ghostnet，以及采用eagleeye的剪枝方法支持对yolov5系列的剪枝。...《GhostNet: More Features from Cheap Operations》 先简单介绍一下，目前支持的backbone 在一张图像中存在着很多像素的冗余...，而在CNN模型中这种冗余更是非常多的，提取到了大量无用的特征。...Ghost Module可以适用在任何大型的CNN模型中，已经可以达到即插即用的效果。...Ghost Bottlenecks的作用和残差块的作用一样，结构也和残差块的结构类似 ，就不过多介绍， 大家看过代码一下就能懂 所以，backbone就是由这样的Ghost
之前介绍了好几篇QQ图和曼哈顿图的绘制GWAS的曼哈顿图和QQ图diamante，GWAS分析QQ图挺好，曼哈顿图没有显著性，如何调整阈值，今天介绍一下多个性状或者多个模型的QQ图和曼哈顿图如何绘制。...这里，整理了示例数据和代码，比葫芦画瓢，很容易复现。...多性状的QQ图： 多性状的曼哈顿图： 1，多性状曼哈顿图应用场景 场景一：多环境的数据，一般分开进行分析，结果就是同一个性状在多个环境中有多个结果，如果想把结果合并到一个图中，这就需要多性状曼哈顿图，...场景二：同一个性状，使用多个模型，比如GLM、MLM、Farmcpu等，想把同一个性状不同的模型放在一起，也可以用多性状曼哈顿图。...multraits = TRUE，这个参数是多个性状叠加效果 4，文件介绍 压缩包： 压缩包的文件：
RequireJS与jQuery 插件演示样例 一个简单的组合示比例如以下所看到的，在main.js中加入以下的内容 requirejs.config( { "shim": { "jquery-cookie...jQuery Sidr与RequireJS协作 引用官方的演示样例代码 $(document).ready(function() { $('#simple-menu').sidr();}); 我们须要将上面的初始化代码加入到...app.js的初始化中， define([ 'jquery', 'underscore', 'backbone', 'router', 'jquerySidr'], function...($, _, Backbone, Router){ var initialize = function(){ $(document).ready(function() {
此外，上述网络通常伴随着额外的数据操作，如级联、Shuffle和池化，这些操作的运行时间对于小型模型来说往往很重要。...例如，在GPU、CPU和ARM处理器上，小模型FasterNet-T0分别比MobileVitXXS快3.1倍、3.1倍和2.5倍，而在ImageNet-1k上的准确率高2.9%。...大模型FasterNet-L实现了83.5%的Top-1精度，与Swin-B不相上下，同时在GPU上提供了49%的高吞吐量，在CPU上节省了42%的计算时间。...2.4、FasterNet作为Backbone 鉴于新型PConv和现成的PWConv作为主要的算子，进一步提出FasterNet，这是一个新的神经网络家族，运行速度非常快，对许多视觉任务非常有效。...为了在不同的计算预算下提供广泛的应用，提供FasterNet的Tiny模型、Small模型、Medium模型和Big模型变体，分别称为FasterNetT0/1/2、FasterNet-S、FasterNet-M
目前，主要有两个Javascript库实现了AMD规范：require.js和curl.js。 RequireJS就是实现了AMD规范的呢。...假定主模块依赖jquery、underscore和backbone这三个模块，main.js就可以这样写： require(['jquery', 'underscore', 'backbone']..., function ($, _, Backbone){ // some code here }); require.js会先加载jQuery、underscore和backbone，然后再运行回调函数...举例来说，underscore和backbone这两个库，都没有采用AMD规范编写。如果要加载它们的话，必须先定义它们的特征。 ...虽然CMD与AMD蛮像的，但区别还是挺明显的，官方非官方都有阐述和理解，我觉得吧，说的都挺好： 官方阐述SeaJS与RequireJS异同 SeaJS与RequireJS的最大异同（这个说的也挺好）
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...但这次我只介绍如何导入训练好的模型（图），因为我做不到导入第二个模型并将它和第一个模型一起使用。并且，这种导入非常慢，我也不想重复做第二次。另一方面，将一切东西都放到一个模型也不实际。...在这个教程中，我会介绍如何保存和载入模型，更进一步，如何加载多个模型。...现在我们就可以开始加载模型了。加载模型其实很简单，我们需要的只是两个函数即可：tf.train.import_meta_graph和saver.restore()。...，但如何加载多个模型呢？
前面给大家介绍了使用tidymodels搞定二分类资料的模型评价和比较。 简介的语法、统一的格式、优雅的操作，让人欲罢不能！ 但是太费事儿了，同样的流程来了4遍，那要是选择10个模型，就得来10遍！...所以个大家介绍简便方法，不用重复写代码，一次搞定多个模型！...本期目录： 加载数据和R包 数据预处理 选择模型 选择重抽样方法 构建workflow 运行模型 查看结果 可视化结果 选择最好的模型用于测试集 加载数据和R包 首先还是加载数据和R包，和前面的一模一样的操作...rand_res) %>% roc_curve(play_type,.pred_pass) %>% autoplot() image-20220704145041578 还有非常多曲线和评价指标可选...，大家可以看我之前的介绍推文~ 是不是很神奇呢，完美符合一次挑选多个模型的要求，且步骤清稀，代码美观，非常适合进行多个模型的比较。
现在大家最感兴趣的 JS 库和框架是什么？...jQuery 91.5% Underscore 38.6% AngularJS 28.5% Backbone 18.6% React 15.7% Knockout...jQuery 56.53% AngularJS 15.42% 只用原生不用库 11.13% React 8.14% Ember 3.21% Backbone...不使用加载器 51.53% Browserify 17.72% RequireJS 13.60% webpack 11.49% JSPM 2.87% 其它
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