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Adobe Creative Cloud for mac(acc)
Adobe Creative Cloud for mac是一种数字中枢，您可以通过它访问每个 Adobe Creative Suite 桌面应用程序、联机服务以及其他新发布的应用程序，自由发挥您的想像力。包括修改照片、设计图形和插图、编辑视频等等，支持新的标准和硬件，并简化日常任务。
1.3K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏腾讯移动品质中心TMQ的专栏
浅谈ACC建模测试
我这次挑选了google ACC建模测试方法进行分享，讲解如何使用ACC建模测试，以及ACC建模方法的适用场景。 3、登堂入室 ACC（Attributes Components Compatibilities）是Google测试团队使用的一种建模方法，详情ACC的使用可以参考文章：http://www.cnblogs.com 这里因为文章写的挺详细的，所以就不照搬文章的内容再讲述一遍，重点跟大家描述ACC建模的适用测试场景。 4、举不胜举 ACC可以帮助我们解决什么问题？ ACC可以帮你快速的做出正确的测试策略。实践ACC的过程中，个人觉得产品的属性决定了产品的功能，也决定了产品功能的重要性。 下面是我根据launcher桌面应用做的ACC的heap maps ,根据heaps可以得到我们测试时间应该是从深到浅的渐变，如果制作一个跟金钱有关系的软件，你会发现钱涉及的功能的集中了ACC表格的大部分深红
2.6K70发布于 2018-02-05 - 来自专栏NLP算法工程师之路
Tqdm实时显示Loss和Acc
# formatted automatically based on argument's datatype t.set_postfix(loss=random(),acc sleep(0.1) t.update(1) 输出结果： Epoch 0: 100%|██████████| 10/10 [00:01<00:00, 9.94it/s, acc =0.0863, loss=0.999] Epoch 1: 100%|██████████| 10/10 [00:01<00:00, 9.93it/s, acc=0.459, loss=0.921]
7K20发布于 2019-12-18 - 来自专栏GiantPandaCV
提升分类模型acc(三)：优化调参
往期文章回顾： 提升分类模型acc(一)：BatchSize&LARS 提升分类模型acc(二)：Bag of Tricks 二、Tricks 本文主要分一下几个方向来进行讲解 权重平均 蒸馏 分辨率 train_size crop_size acc@top-1 224 224 82.18% 224 256 82.22% 224 320 82.26% 在自己的业务数据集上实测结果如上表，可以发现测试的时候实际有
1.5K30发布于 2021-11-12 - 来自专栏GiantPandaCV
提升分类模型acc(一)：BatchSize&LARS
实验结果如下： 模型 epoch LR batchsize dataaug acc@top1 ResNet50 90 0.1 256 randomcropresize,randomflip 76.422% randomcropresize,randomflip 76.132% ResNet50 90 1.6 4096 randomcropresize,randomflip 75.75% 很明显可以看出来，当bs增加到4k的时候，acc 实验结论 模型 epoch LR batchsize dataaug acc@top1 trust_confidence ResNet50 90 0.4 1024 randomcropresize,randomflip 5结论 8卡进行分布式训练，使用1k的bs可以很好的平衡acc&speed。 LARS一定程度上可以提升精度，但是需要调参，做业务可以不用考虑，刷点的话要好好训练。 6结束语 本文是提升分类模型acc系列的第一篇，后续会讲解一些通用的trick和数据处理的方法，敬请关注。 END
1.8K20发布于 2021-09-14 - 来自专栏GiantPandaCV
提升分类模型acc(二)：图像分类技巧实战
简单的回顾一下第一篇文章的结论: 使用大的batchsize训练会略微降低acc，可以使用LARS进行一定程度的提升，但是需要进行适当的微调，对于业务来说，使用1k的batchsize比较合适。 实验结论: 20% imagenet数据集 & CMT-tiny 模型 数据集 数据增强 训练周期 acc@top-1 CMT-tiny imagenet-train-20%-val-all randomcrop 个人常用的方法就是cosinedecay，比较喜欢最后的acc曲线像一条"穿天猴", 不过要相对多训练几k个iter，cosinedecay在最后的acc上升的比较快，前期的会比较缓慢。 实验结论: 模型 数据 epoch trick acc@top-1 R50-vd imagenet1k 300 aug+mixup+cosine+ls 78.25% 上面的精度是笔者自己跑出来的比paper 6六、结束语 本文是提升分类模型acc系列的第二篇，后续会讲解一些通用的trick和数据处理的方法，敬请关注。
1.7K20发布于 2021-10-08 - 来自专栏项勇
笔记86 | 视频在ACC起来后会跳进度问题分析
Author：li_xingwang 通过打印分析得到如下结论： 1.断ACC之后保存有进度到 private void save() { if(isPlaying()) mCurrentPos FileUtils.setPermissions("/data/tw/video", 0666, -1, -1); } catch (Exception e) { } } 2.ACC mMediaPlayer.getCurrentPosition(); } return mSeekWhenPrepared; } ---- Author：xiangyong 补充一下，我们发现ACC isPlaying())) { //之前有退回的问题 current(mCurrentPos, false); } 基本就解决了ACC起来跳秒问题 但但但是，有客户测试到ACC起来后播了十几秒后又回退起始位置播放
96830发布于 2019-03-06 - 来自专栏Mac软件的分享
Adobe Creative Cloud for mac(acc多媒体制作工具集合)
图片Adobe Creative Cloud for mac(acc多媒体制作工具集合) Creative Cloud 包含了多种应用程序，包括Photoshop、Illustrator、InDesign
1.8K10编辑于 2023-03-15 - 来自专栏DrugOne
Acc. Chem. Res. | 药物发现中的自由能计算
自由能计算是量化药物与靶标结合亲和力的关键工具。结合自由能反映了配体与受体结合时体系能量的变化，是药物筛选与优化中的核心指标。虽然自由能理论框架早在几十年前已建立，但其在药物-靶标体系中的高效应用仍是计算化学的重要挑战。
30820编辑于 2025-10-14 - 来自专栏素质云笔记
python + sklearn ︱分类效果评估——acc、recall、F1、ROC、回归、距离
一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告 1、准确率 第一种方式：accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics
7.7K70发布于 2018-01-02 - 来自专栏深度应用
·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88）
37ms/step - loss: 0.2329 - acc: 0.9040 - val_loss: 0.4041 - val_acc: 0.8700 Epoch 00010: val_acc improved 0.4916 - val_acc: 0.7400 Epoch 00012: val_acc did not improve from 0.87000 Epoch 13/20 25/25 [===== =========================] - 1s 38ms/step - loss: 0.1746 - acc: 0.9220 - val_loss: 0.5208 - val_acc: - loss: 0.0565 - acc: 0.9820 - val_loss: 0.8307 - val_acc: 0.8800 Epoch 00015: val_acc improved from - loss: 0.0012 - acc: 1.0000 - val_loss: 1.1088 - val_acc: 0.8600 Epoch 00020: val_acc did not improve
1.4K30发布于 2019-06-27 - 来自专栏集智书童
Scaling ViT将ImageNet Top-1 Acc刷到90.45%啦！！！
视觉Transformer(ViT)等基于注意力的神经网络最近在许多计算机视觉基准测试中取得了最先进的结果。比例是获得出色结果的主要因素，因此，了解模型的scaling属性是有效设计的关键。虽然已经研究了扩展Transformer语言模型的规律，但尚不清楚Vision Transformers如何扩展。
1.9K40发布于 2021-07-07 - 来自专栏我爱计算机视觉
天池布匹疵点检测大赛解决方案与Baseline（acc:85%左右,mAP:52%左右）
该代码基于mmdection开源框架，结构清晰、步骤完整，对小白来说也简单易上手，可以很方便进一步优化参数和改进，结果达到acc 85%左右、mAP 52%左右。
3.4K31发布于 2019-12-27 - 来自专栏全栈程序员必看
蓝牙音频传输格式:ACC,SBC,APTX和LDAC_蓝牙sbc和aac的区别
先转载一部分通用的知识 众所周知，蓝牙耳机的音频解码主要分为sbc,aac,aptx,ldac,Ihac等几种。下面是简单的介绍。、、
48K30编辑于 2022-10-03 - 来自专栏深度应用
·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline（基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780）
[深度应用]·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline（基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780） 个人网站--> http://www.yansongsong.cn Github项目地址 33ms/step - loss: 0.0638 - acc: 0.9766 - val_loss: 0.2460 - val_acc: 0.9242 Epoch 00046: val_loss did 48/50 32/32 [==============================] - 1s 33ms/step - loss: 0.0148 - acc: 0.9969 - val_loss: ==========================] - 1s 34ms/step - loss: 0.0061 - acc: 0.9984 - val_loss: 0.0404 - val_acc: : 0.9969 - val_loss: 0.0172 - val_acc: 0.9924 最后是进行预测与提交，代码在上面大家可以自己运行一下。
2.2K31发布于 2019-06-27 - 来自专栏阻容感
风华高科ACC02K系列车规电阻：0402微型封装满足严苛汽车电子需求
风华高科推出的ACC02K系列车规级厚膜贴片电阻器，以0402超微型封装、全系±100ppm/℃低温漂特性及AEC-Q200认证，为车身控制、信息娱乐、导航系统等关键应用提供精准稳定的电流管理解决方案。 型号编码解析（以ACC02K6193FT为例）AC：系列代号，代表车规厚膜片式固定电阻；C：额定功率代号，对应1/16W；02：型号代号，对应0402封装；K：精度代号，此处代表±1%（部分型号中“J” 典型应用场景：车身电子控制系统：刹车模块、门控电路的电流检测（低阻值型号如ACC02K10R0FT=10Ω）车载信息娱乐系统：音频功放的分压电路（中阻值型号如ACC02K2403FT=240kΩ）ADAS 传感器供电：摄像头模组的精密偏置（高精度±0.5%型号如ACC02K1000DT）风华高科ACC02K系列车规电阻凭借高精度、宽温域、高可靠性等核心优势，已成为汽车电子系统的关键基石。 随着新能源汽车与智能驾驶技术的持续发展，ACC02K系列将进一步赋能车载电路的小型化、高可靠设计，为汽车电子产业的创新升级提供坚实支撑。
25010编辑于 2025-10-25 Acc. Chem. Res.｜面向基于结构的共价药物发现的计算与人工智能系统
近年来，共价药物发现领域持续升温，正迎来一场备受瞩目的复兴浪潮。截至2025年，美国食品药品监督管理局（FDA）已累计批准超过125种共价药物，这一数字不仅彰显了共价治疗策略的临床价值，更预示着其在未来药物研发版图中的重要地位。与此同时，随着计算能力提升和数据资源积累，深度学习正在加速渗透药物发现流程，并在共价位点识别、虚拟筛选、分子对接和先导优化等关键环节展现出越来越大的应用价值。针对这一发展趋势，研究人员在《Accounts of Chemical Research》发表题为“Computational and AI-Driven Ecosystem for Structure-Based Covalent Drug Discovery”的文章，系统提出了一个面向基于结构的共价药物发现的计算与AI驱动生态体系。该工作将高质量数据库、AI/物理模型、可交互操作工作流与实验反馈整合为协同闭环，旨在贯通从位点发现到实验验证闭环的完整研发链条，并指出AI的作用并非替代专家，而是在药物化学规则、实验约束和人工审阅基础上提升研发效率与决策质量。
11110编辑于 2026-03-30- 来自专栏YOLO大作战
YOLOv8改进： RevCol，大模型架构设计新范式，ImageNet 90% Top-1 Acc | ICLR 2023
摘要：介绍最新的工作“Reversible Column Networks”，将解耦学习（disentangled feature learning）的思想引入模型设计中，提出以reversible column为单元来传递信息，既保证特征解耦，同时信息在网络中的传递不受到损失。整个网络结构包括了多个子网络（我们称为column），column间加入可逆的连接，通过将输入反复接入column，逐渐分离low-level的纹理细节和semantic语义信息。这样做的好处在于，既能够保证在预训练中保持高精度，又保证了low-level的信息不丢失以在下游任务（detection，segmentation）中能够达到更好效果。为了验证这套设计模式在大模型大数据下的表现，我们在RevCol上做了一个2B参数的纯CNN超大模型，且只使用了3x3的卷积核。在ImageNet-1K上达到了90%的Top-1 Accuracy，下游的检测和分割任务上双双达到60+的水平，COCO AP box 63.8%，ADE 20k mIoU 61.0%。此外，RevCol架构依然遵循了可逆神经网络的设计范式，也就继承了可逆网络天然的节省显存的优势，文中的大部分实验均可在2080ti上完成。而节省显存这件事，对于大模型训练无疑是重要的。
70640编辑于 2023-10-14 - 来自专栏AIGC 先锋科技
从 MaxViT 到 ACC-ViT：视觉 Transformer 的紧凑型网络实现参数与性能的双重优化 ！
Acc-ViT 使用作者提出的注意力和卷积块，作者设计了ACC-ViT，一种混合的、分层的视觉 Transformer 架构。 图3展示了ACC-ViT达到的top-1验证准确度，并与流行的最先进模型进行了比较。 在类似参数范围和FLOPs下，ACC-ViT的表现超越了最先进的MaxViT和MOAT模型。 对于所有其他模型，ACC-ViT的表现甚至更为令人印象深刻。ACC-ViT的小型和微型版本比其他模型的小型和基础版本更准确。 可以观察到，在大多数指标上，ACC-ViT超过了其他模型，这在大型数据集上更为明显。对于小型数据集BUSI，ConvNeXt证明是最佳模型，ACC-ViT成为第二佳。 ACC-ViT明显能够检查和区分整个金鱼和橡皮擦（如图4a和b所示）。此外，在分类图4c中的火烈鸟示例时，ACC-ViT关注了整个火烈鸟群，而Swin和MaxViT分别关注了子集和不相关的像素。
73210编辑于 2024-07-08 - 来自专栏深度学习知识
【哈工大版】Dynamic ReLU：Adaptively Parametric ReLU及Keras代码（调参记录17）
- val_acc: 0.6386 Epoch 5/5000 14s 29ms/step - loss: 1.3169 - acc: 0.6028 - val_loss: 1.1671 - val_acc - acc: 0.6928 - val_loss: 0.9051 - val_acc: 0.7574 Epoch 13/5000 14s 29ms/step - loss: 1.0536 - acc: - acc: 0.7479 - val_loss: 0.8176 - val_acc: 0.7991 Epoch 26/5000 14s 29ms/step - loss: 0.9374 - acc: - acc: 0.7711 - val_loss: 0.7934 - val_acc: 0.8156 Epoch 39/5000 14s 29ms/step - loss: 0.8978 - acc: - acc: 0.7843 - val_loss: 0.7970 - val_acc: 0.8190 Epoch 52/5000 14s 29ms/step - loss: 0.8768 - acc:
49100发布于 2020-05-27
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