调皮樱桃

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2年10月21天

Python产生100个1—100的随机数放入列表Num中,输出列表中的数,然后将它们排序,并输出排序结果。

import random #内建函数Num=[]for i in range(101): Num.append(random.randint(1,100)) #append()将参数添加到列表末尾,random.randint(),产生随机数1~100print('排序前:' +str(Num))Num.sort() #sort()排序print('排序后:' +str(Num))提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档Python产生100...

常用的即插即用的注意力机制模块(SE、CBAM)1、SENet2、CBAM

CBAM注意力机制是由通道注意力机制(channel)和空间注意力机制(spatial)组成。传统基于卷积神经网络的注意力机制更多的是关注对通道域的分析,局限于考虑特征图通道之间的作用关系。CBAM从 channel 和 spatial 两个作用域出发,引入空间注意力和通道注意力两个分析维度,实现从通道到空间的顺序注意力结构。空间注意力可使神经网络更加关注图像中对分类起决定作用的像素区域而忽略无关紧要的区域,通道注意力则用于处理特征图通道的分配关系,同时对两个维度进行注意力分配增强了注意