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整点关于发票的知识，本科做比赛，研究生买设备时候都要和报销打交道，有时候没接触过，还真不是很明白 发票基础知识什么是发票​ 发票是指在购销商品、提供或者接受服务以及从事其他经营活动中开具、收取的收付款凭证 发票为何如此重要？​ 发票的存在是对记录经营活动的一种原始证明；是加强财务会计管理，保护国家财产安全的重要手段；是税务稽查的重要依据；更是维护社会经济秩序的重要工具 发票都有哪些种类？​ 按开具方式分为增值税发票管理新系统开具的发票&非增值税发票管理新系统开具的发票两大类 增值税发票管理新系统开具的发票​ 从增值税发票管理新系统开具发票主要有增值税专用发票、普通发票、机动车销售 ...

ImageNet与ILSVRC简介​ ImageNet是一种数据集，而不是神经网络模型。斯坦福大学教授李飞飞为了解决机器学习中过拟合和泛化的问题而牵头构建的数据集。该数据集从2007年开始手机建立，直到2009年作为论文的形式在CVPR 2009上面发布。直到目前，该数据集仍然是深度学习领域中图像分类、检测、定位的最常用数据集之一。基于ImageNet有一个比赛，从2010年开始举行，到2017年最后一届结束。该比赛称为ILSVRC，全称是ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge，每年举办一次，每次从ImageNet数据集中抽取部分样本 ...

总结一些从80年代至今的论文提出的用于计算机视觉的常用卷积神经网络 LeNet​ LeNet是一系列网络的总称，包括LeNet1 - LeNet5，由Yann LeCun等人在1990年《Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network》中提出，是卷积神经网络的HelloWorld。主要用于手写数字体识别。 ​ LeNet是早期成功的神经网络，先使用卷积层来学习图像空间信息，然后使用全连接层来转换到类别空间。 AlexNet​ AlexNet赢了2012年ImageNet竞赛冠军，标志着新一轮的神经网络热潮的开始 ...

MNIST数据集介绍​ MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 作为机器学习在视觉领域的“hello world”，很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”。 ​ MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本) Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 ...

本专栏主要介绍Pytorch中比较好用的API nn.Flatten()​ torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) ​ 作用：将连续的维度范围展平为张量 ​ 参数：开始维度，结束维度 1234567891011input = torch.randn(32, 1, 5, 5) # 随机数# With default parametersm = nn.Flatten() # 默认维度展开 (1, -1)output = m(input)output.size()#torch.Size([32, 25])# With non-d ...