如果你需要购买磨粉机，而且区分不了雷蒙磨与球磨机的区别，那么下面让我来给你讲解一下： 雷蒙磨和球磨机外形差异较大，雷蒙磨高达威猛，球磨机敦实个头也不小，但是二者的工
随着社会经济的快速发展，矿石磨粉的需求量越来越大，传统的磨粉机已经不能满足生产的需要，为了满足生产需求，黎明重工加紧科研步伐，生产出了全自动智能化环保节能立式磨粉
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gp圆锥破碎机的设计旨在最大程度地提高破碎腔内给料物料的流 动，例如将下机架的排料区域设计为最大开口结构。 GP圆锥破碎机的另一个非常重要的独有特性是，破碎腔料位对性能的影
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® GP300S™圆锥破碎机是经济高效的中碎破碎设备，常用于骨料生产和矿山业务，提供固定式和移动式机型。 GP300S™的重型设计、优质组件的使用和优化的磨耗件，可有效降低
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® GP100™圆锥破碎机是受欢迎的 ® GP™系列圆锥破碎机产品系列中最小的型号，常用作骨料生产的中碎、细碎或超细碎破碎机，特别是在骨料生产中性能最佳。
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2016年2月1日 图纸描述 GP液压圆锥破通过单个液压缸升降动锥，实现了排矿口调整、清腔、过铁和过载保护等多种功能；配置电子智能排矿口控制系统，实现了更多生产过程控制和作业优
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1 GP 系列圆锥破碎机结构型式 G P 系列液压圆锥机，分中碎型与细碎型两大 类，各有若干规格产品，从而构成了一个产品系列， 以满足不同用户的要求。中碎型与细碎型的结构区别 主要在
2019年6月1日 gp破碎机的结构使小规格的圆锥破 碎机具有较大进料口，这种特点对中碎 作业尤其重要，即可将粗碎颚式破碎机 的排料口调整至更大，从而提高破碎系 统的处理能力。
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2013年11月21日 gp系列圆锥破碎机分为中碎型与细碎型两大类，主要区别在于破碎腔的形状与长度的不同。 本文将对该系列圆锥破碎机的结构特点进行总结介绍。 首页
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圆锥破碎机其结构主要有机架、水平轴、动锥体、平衡轮、偏心套、上破碎壁(固定锥)、下破碎壁(动锥)、液力偶合器、润滑系统、液压系统。
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圆锥破碎机全套图纸（141张图纸）zip 第 1 页，共 24 页2213总图 序 代 号名 称 净重kg 材 料附 注 号数量单件总计 2213 0000S155BC标准粗型圆锥破碎机21873装配图 总重不含工具、基础
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® HP500™圆锥破碎机是一款多用途岩石破碎机，常用在骨料生产、采石场应用和矿山作业的中碎、细碎或超细碎破碎段。 HP500™高产高效、运营和磨耗件成本低、使用寿命长，
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2021年1月15日 Decoderonly架构被广泛应用于各种NLP任务，其中最著名的是OpenAI的GPT系列模型（如GPT、GPT2和GPT3）。在预训练之后，模型可以进行有监督微调，用于特定的下游任务（如机器翻译、文本生成等）。在传统
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在本系列文章的第一部分中，我们回顾了 Transformer 的基本工作原理，初步了解了 GPT2 的内部结构。在本文中，我们将详细介绍 GPT2 所使用的自注意力机制，并分享只包含解码器的 transformer 模型的精彩应用。选
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2024年6月27日 SqueezeandExcitation Networks（压缩和激励网络） 论文SqueezeandExcitation Networks 论文中文版：SqueezeandExcitation Networks中文版 代码GitHub hujiefrank/SENet: SqueezeandExcitation Networks 一、论文出发点 为了提高网络的表示能力，许多现有的工作已经显示出增强空间编码的好处。
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一 背景介绍 GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型，其论文原文为 languagemodelsareunsupervisedmultitasklearners GPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的文本数据，GPT2的预训练语料库相较于GPT而言增大了将近10倍。二 GPT2与GPT 模型的区别 3 GPT2模型结构 GPT2 模型由多层
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2022年5月26日 文章浏览阅读3k次，点赞7次，收藏13次。Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉方向。今天，为了方便读者学习，我们将试图把模型简化一点，并逐一介绍里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解，并提供ppt下载。
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2024年3月21日 Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下： 第一步获取输入句子的每一个单词的表示向量 X，X由单词的 Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的Feature） 和单词位置的 Embedding
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2020年3月29日 文章浏览阅读10w+次，点赞133次，收藏565次。本文详细介绍了生成对抗网络（gan）的基本原理和工作流程，包括生成模型和判别模型的博弈过程，以及gan在训练过程中的损失函数。gan作为一种强大的深度学习模型，已在计算机视觉等多个领域展现出广泛应用前景，但同时也存在训练难度大、网络收敛
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评论来自 Right, the Raw Mats required to build Jeeves as it stands are: Kings Amber*2 = (1 Autumns Glow + Eternal Life) *2 = 2 Autumns Glow + 2 Eternal Life Handful of Cobalt Bolts * 30 = 15 Cobalt Bars(at 2 bolts per 2 bars in average) = 15 Cobalt ores Titansteel Bars * 8 = (3 * Titanium Bars + Eternal Fire + Eternal Earth + Eternal Shadow) * 8 = (6 * Titanium Ores +
相关论文链接： GPT Improving Language Understanding by Generative PreTraining 2018Paper GPT2 Language Models are Unsupervised Multitask Learners 2018Paper GPT3 "Language Models are FewShot Learners"NeurIPS 2020 Paper InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback, Arxiv 2022 Paper GPT4 "GPT4 Technical
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文章浏览阅读39k次，点赞10次，收藏52次。文章目录一、前言二、wganGp原理三、wganDiv原理四、代码结构设计过程41生成tfrecord42设计残差网络结构搭建resBlock模块43 搭建generate网络：44搭建discriminator网络：45定
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所以 GPT2 的核心思想就是，当模型的容量非常大且数据量足够丰富时，仅仅靠语言模型的学习便可以完成其他有监督学习的任务，不需要在下游任务微调。 模型结构 在模型结构方面，整个 GPT2 的模型框架与 GPT1 相同，只是做了几
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传统图形绘制的缺点 流程图、思维导图、饼状图、柱状图等图形具有可视化的特性，能够帮助用户激发思考、深化思维。 以流程图为例，流程图是一种图形化展示流程、程序、系统或组织结构的工具，它能够帮助用户更好地理解和掌握复
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2023年9月25日 文章浏览阅读10w+次，点赞467次，收藏14k次。本文详细介绍了卷积神经网络的工作原理，包括图像原理、卷积操作、数据填充的重要性、模型结构（输入层、卷积和激活、池化层、多层堆叠、全连接层），以及为何学习CNN。重点展示了如何通过卷积实现平移不变性，以及卷积过程中的关键参数如步长
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2024年3月12日 文章浏览阅读1w次，点赞41次，收藏68次。本文详细介绍了多层感知机（mlp）的概念、结构，特别是全连接层的作用，以及如何通过添加非线性（激活函数）将线性模型升级为多层结构。文章还探讨了mlp中的超参数如隐藏层数量、输出大小以及学习率等，以及反向传播算法在参数更新中的作用。
2020年12月17日 软件工程实验全文共4页，当前为第1页。软件工程实验全文共4页，当前为第1页。作业一 软件工程实验全文共4页，当前为第1页。软件工程实验全文共4页，当前为第1页。1请画出由下列文字描述的系统流程图，请
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2020年3月29日 文章浏览阅读10w+次，点赞133次，收藏565次。本文详细介绍了生成对抗网络（gan）的基本原理和工作流程，包括生成模型和判别模型的博弈过程，以及gan在训练过程中的损失函数。gan作为一种强大的深度学习模
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2024年10月9日 文章浏览阅读68k次，点赞35次，收藏126次。yolo11采用改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取能力，提高了物体检测的精确度和复杂任务的表现。yolo11引入精炼的架构设计和优化的训练流程，实现更快的处理速度，同时保持精度和性能之间的最佳平衡。
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6 天之前 YOLOv8和YOLOv11是YOLO（You Only Look Once）系列中的两个版本，它们在目标检测和图像分割领域都有出色的表现。以下是它们之间的主要区别： 一、网络结构与特征提取能力 YOLOv8： 采用了较深的网络结构和更复杂的特征提取方法，以提高模型性能。支持多尺度检测，能够检测不同大小的目标。
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SPPF SPP 论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition （201406， ） Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化）通过在特征图上执行不同大小的池化操作，并将结果进行整合，从而得到固定尺寸的输出。这种技术可以有效地处理尺寸变化多样的目标，从而提高了神经网络的泛化能力和鲁
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2023年9月25日 文章浏览阅读10w+次，点赞467次，收藏14k次。本文详细介绍了卷积神经网络的工作原理，包括图像原理、卷积操作、数据填充的重要性、模型结构（输入层、卷积和激活、池化层、多层堆叠、全连接层），以及为何学习CNN。重点展示了如何通过卷积实现平移不变性，以及卷积过程中的关键参数如步长
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文章浏览阅读39k次，点赞10次，收藏52次。文章目录一、前言二、wganGp原理三、wganDiv原理四、代码结构设计过程41生成tfrecord42设计残差网络结构搭建resBlock模块43 搭建generate网络：44搭建discriminator网络：45定义网络的损失函数：a首先得到判别网络和生成网络：b定义训练判别网络gantraind：c
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2024年10月1日 2024年9月27日，Ultralytics在线直播长达九小时，为YOLO11召开“发布会” YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，它以尖端的准确性、速度和效率重新定义了可能性。
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今天介绍一款在线绘制基因结构的工具Gene Structure Dispaly Server，简单好用功能还挺强大。运用它能够绘制清晰的基因结构，清晰明了地展示外显子、内含子及UTR的位置。还可以联合其他数据绘制
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一 背景介绍 GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型，其论文原文为 languagemodelsareunsupervisedmultitasklearners GPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的文本数据，GPT2的
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2021年1月15日 Decoderonly架构被广泛应用于各种NLP任务，其中最著名的是OpenAI的GPT系列模型（如GPT、GPT2和GPT3）。在预训练之后，模型可以进行有监督微调，用于特定的下游任务（如机器翻译、文本生成等）。在传统
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2024年10月9日 文章浏览阅读68k次，点赞35次，收藏126次。yolo11采用改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取能力，提高了物体检测的精确度和复杂任务的表现。yolo11引入精炼的架构设计和优化的训练流程，实现更快的处理速度，同时保持精度和性能之间的最佳平衡。
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文章浏览阅读39k次，点赞10次，收藏52次。文章目录一、前言二、wganGp原理三、wganDiv原理四、代码结构设计过程41生成tfrecord42设计残差网络结构搭建resBlock模块43 搭建generate网络：44搭建discriminator网络：45定义网络的损失函数：a首先得到判别网络和生成网络：b定义训练判别网络gantraind：c
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WGANGP和WGANDiv都保留了WGAN的一些特点，如使用Wasserstein距离来衡量生成器和判别器之间的距离，使用weight clipping等。 不同之处在于，WGANGP使用了梯度惩罚来强制判别器满足Lipschitz连续性，而WGANDiv则使用了一种新的多样性评价指标——divergence
2024年3月12日 文章浏览阅读1w次，点赞41次，收藏68次。本文详细介绍了多层感知机（mlp）的概念、结构，特别是全连接层的作用，以及如何通过添加非线性（激活函数）将线性模型升级为多层结构。文章还探讨了mlp中的超参数如隐藏层数量、输出大小以及学习率等，以及反向传播算法在参数更新中的作用。
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2024年1月25日 文章浏览阅读8k次，点赞40次，收藏67次。本文详细解析了GPU的硬件架构，比较了CPU和GPU在计算单元、内存、控制单元以及核心协作方式上的差异，强调了GPU的并行处理优势，特别提到了FMA指令、tensorcores和raytracingcores在GPU中的作用，以及GPU编程模型SIMD的应用和限制。
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2024年10月9日 本周的任务：基于YOLOv8n和YOLOv8s模型的结构，手写出YOLOv8l的模型输出。为了完成这个任务，我首先深入分析了yolov8yaml的参数配置，这让我对模型的细节有了更深入的理解。接着，我研究了backbone模块和head模块，这些是模型中至关重要的部分。通过分析YOLOv8n和YOLOv8s，我能够逐步构建出YOLOv8lyaml文件
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2020年7月10日 文章浏览阅读34w次，点赞217次，收藏429次。我学东西有个特点，喜欢从原理的层面彻底弄懂一个知识点，这几天想弄明白fpga的查找表，但发现很多博文写的很模糊，看了以后仍然不是很明白。当然，可能是作者自己弄懂了，但没有站在新人的角度来详细的解释。
