是Dream呀

在计算机视觉领域，网络架构设计正经历从手工特征工程向自动特征学习的范式转变。传统卷积神经网络（如VGG、ResNet）通过堆叠相同拓扑结构的模块来构建深度网络，但这种单一维度的扩展方式逐渐显现出局限性

Hello，大家好！这里是《Dream 的深度学习笔记》,本系列将聚焦三个学习方面： 论文解读：拆解经典论文与最新突破 技术实现：从模型搭建到实际部署 应用案例：涵盖图像识别、深度学习、人工智能等热门

Swin Transformer（Shifted Window Transformer）是计算机视觉领域中一种创新的Transformer变体，它结合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力和Tra

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一、前言 在AI技术飞速发展的2025年，编程方式正经历着前所未有的变革。作为一个在代码堆里摸爬滚打了五年的程序员，我从未想过有一天写代码会变成 "聊天"。如今写代码早已不是从零敲一行行的苦力活了，有

1. 研究背景与问题 1.1 人类活动识别（HAR）的重要性 人类活动识别（HAR）在健康监测、智能家居、运动辅助等领域有着广泛的应用。随着可穿戴设备的普及，基于传感器数据的HAR成为了研究热点。传统

周末闲来无事，刷朋友圈时看到有人提到了一款叫 Trae 的工具，说是能“无需手动写代码”，还能“一键生成项目”。作为一个对新技术充满好奇的人，我立马来了兴趣，心想：这玩意儿真有这么神奇？

我们都深知目前就业压力大，读研也只是短暂的避风港，找工作的这座大山迟早要面临，我们很多人的目标就是想冲一冲互联网大厂，我身边的很多同学早早开始为未来实习打下基础，甚至很多人都拿到了不错的offer，下

一、前言 随着数字化浪潮的推动，人工智能技术正在以前所未有的速度深刻改变着我们的生活、工作方式以及社会结构。AI技术的飞速发展不仅为各行业带来了前所未有的机遇，也同时引发了关于其风险与挑战的广泛关注。