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近年来，随着深度学习技术的兴起，计算机视觉领域取得了巨大进步。事实证明，卷积神经网络 (CNN) 在图像识别任务中异常强大，但针对特定问题设计最佳架构仍然是一项具有挑战性的任务。这就是神经架构搜索（NAS）发挥作用的地方。NAS 是一种尖端技术，可以自动发现高性能神经网络架构的过程。
典型案例YOLO-NAS (Neural Architecture Search)文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-628107.html
机器学习笔记 - YOLO-NAS 最高效的目标检测算法之一_坐望云起的博客-CSDN博客YOLO（You Only Look文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-628107.html
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写在前面的话：此系列文章为笔者学习CSAPP时的个人笔记，分享出来与大家学习交流，目录大体与《深入理解计算机系统》书本一致。因是初次预习时写的笔记，在复习回看时发现部分内容存在一些小问题，因时间紧张来不及再次整理总结，希望读者理解。 《深入理解计算机
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随着深度学习、机器学习和神经网络技术的快速发展，计算机视觉领域的应用变得越来越广泛和有趣。本毕业设计旨在探索这一领域的前沿技术，将深度学习模型、神经网络架构、OpenCV图像处理工具，以及卷积神经网络（CNN）的强大能力结合起来，以解决实际图像处理问题。
作者简介 ： 工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究 本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供 1.机器学习 经典案例及源码 ；2.开源机器学习 训练数据集 ；3.机器学习前沿 专业博文 。以案例的形式从实用的角度出发，快速上手机器学习项目，在案
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