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- DRC规则检查中出现Unplated multi-layer pad (s) detected . . .
本文详细解析了在DRC规则检查中遇到Unplated Multi-Layer Pad警告的原因及解决方法，重点介绍了如何正确处理miniUSB PCB封装中的安装孔，确保电气规则合规。 mini USB的PCB封装有两个安装孔 (multi-pad )， 并且这两个multi-pad 分别与管脚1 (USB IN) 和5 (GND) 相连，而电气规则设置默认不允许无沉铜通。 如果这两个multi-pad没有网络连接，常见的如安装孔: 可以选择关闭此电气规则:或者按照DRC提示找到相应孔进行处理 (Net–No Net)，即可，如下图。 文章浏览阅读1 7w次，点赞5次，收藏23次。
- CSDN博客-专业IT技术发表平台
CSDN是全球知名中文IT技术交流平台,创建于1999年,包含原创博客、精品问答、职业培训、技术论坛、资源下载等产品服务,提供原创、优质、完整内容的专业IT技术开发社区
- 深度学习在图像处理中的应用（tensorflow2. 4以及pytorch1 . . .
本教程涵盖图像分类、目标检测及语义分割等任务，详细讲解并实践多种经典与前沿网络模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，通过tensorflow2 4与pytorch1 10双框架对比学习。
- TensorFlow深度学习实战（2）——使用TensorFlow构建神经网络
在 《神经网络基础》 中，我们学习了如何从零开始构建了一个神经网络，更具体的说，我们编写了执行正向传播和反向向传播的函数。 在本节中，我们将使用 TensorFLow 库构建神经网络，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。 1 TensorFlow 简介与安装 TensorFlow 是一个强大的 开源软件 库，由 Google Brain 团队开发用于 深度神经网络。 Tensorflow 于 2015 年 11 月首次发布后迅速发展。 GitHub 上的星标数量是衡量开源项目流行度的一个标准。
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文章浏览阅读1 3k次，点赞26次，收藏8次。 动手学深度学习一步步整起来_动手学深度学习csdn
- PyTorch 深度学习实践 第2讲-CSDN博客
B站 刘二大人 ，传送门 PyTorch深度学习实践——线性模型 代码说明：1、函数forward ()中，有一个变量w。 这个变量最终的值是从for循环中传入的。 2、for循环中，使用了np arange。 若对numpy不太熟悉，传送门 Numpy数据计算从入门到实战 3、 python中zip ()函数的用法 y_pred = forward(x) l_sum = 0 y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) l_sum += loss_val w_list append(w) mse_list append(l_sum 3) 本节课最后留的作业： 传送门 第二讲--线性模型（作业）
- FasterRCNN目标检测实践纪实 - 顿学累功 - 博客园
笔者也不确定CPU版TensorFlow和GPU版的TensorFlow可以并存否，不过据我资料搜索显示可以并存，不过，笔者也是初学，为了安全起见，就决定先卸载掉CPU版的TensorFlow，在Anaconda Prompt中输入pip uninstall TensorFlow，有时候可能显示没有找到或无法卸载之类的提示，为了保险，笔者进入Anaconda文件系统内部（笔者的路径：D:\DevelopmentTools\Anaconda3\Lib\site-packages），手动将TensorFlow和TensorBoard两个文件夹删除掉了，也就是说这个完全可以手动删除，但要把相关的删除干净为好，不一定非得要命令行卸载。 下面开始GPU版TensorFlow的安装：
- Python-TensorFlow2. 0深度学习实战教程-CSDN博客
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本教程旨在通过实际案例引导学习者掌握 TensorFlow 2 0在深度学习 模型 构建中的应用。介绍了Eager Execution和 Keras API等新特性，并重点演示了CNN、RNN和GAN三种网络结构在图像识别、序列数据分析和生成新样本中的实战应用。教程还包括实践指南、数据预处理
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