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- AlexNet:开启深度学习图像识别新纪元
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一、引言在深度学习的璀璨星空中,AlexNet无疑是一颗极为耀眼的明星。它于2012年横空出世,并在ImageNet竞赛中一举夺冠,这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹,让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力,从而掀起了深度学习研究与应用的热潮。二、AlexNet网络架构详解(一)输入层AlexNet的输入图像通常为224x224x3的彩色图像。这一尺寸的确定是
- 北大新模型FAN:新型神经网络架构,填补周期性特征建模空白
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在科学研究和技术发展的浪潮中,周期性现象作为自然界和人类社会的普遍规律,一直备受关注。从天文学中的行星运动到经济学中的商业周期,周期性无处不在,深刻影响着我们的生活和思考方式。然而,传统的神经网络模型,如多层感知器(MLP)和Transformer,在周期性建模方面却存在明显不足。面对这一挑战,北京大学李戈教授的团队提出了一种创新性的网络架构——FourierAnalysisNetworks(FA
- 深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
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- 超详细:数据库的基本架构
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MySQL基础架构下面这个图是我给出的一个MySQL基础架构图,可以清楚的了解到SQL语句在MySQL的各个模块进行执行过程。然后MySQL可以分为两个部分,一个是server层,另一个是存储引擎。server层Server层涵盖了MySQL的大多数核心服务功能,以及所有的内置函数(如日期、时间、数学和加密函数等)。所有跨存储引擎的功能都在这一层实现,比如存储过程、触发器、视图等。Server层主
- 大一软件工程学习日志3
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哈哈ヾノ≧∀≦)o,考完离散了,挺简单的,而且是老师手改,知道成分了吧今天熬了一个通宵,五点睡得,十一点起的。实话实说离散数学期末花个一两天就行了。主要是做题,而且是一种只要一道例题就可以记得方法的科目。加油✊,持续更新
- 2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存
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ChatGPT竟然也不相信诺贝尔奖结果!2024年诺贝尔奖对科研领域来说是个重要的时刻。诺贝尔奖可谓是科学界的“奥斯卡”,每年的获奖者都会引起广泛关注。今年,瑞典皇家科学院公布,约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿荣获诺贝尔物理学奖,这个消息让不少人感到惊讶。诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的基础性研究而获奖。他们的
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本文重点前面我们介绍了VGG神经网络,我们知道VGG是由许多的VGG块构成,那么本文我们将使用pytorch搭建VGG块代码实现:importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padd
- 大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据
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- 机器学习——逻辑回归
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- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
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引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
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- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
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- 黎曼流形优化知识点学习
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一、黎曼流形切空间被赋予一个光滑变化的内积的流形就是黎曼流形Riemannianmanifold。光滑变化的内积称为黎曼度量Riemannianmetric。二、线性空间,向量空间,矩阵空间(一)线性空间线性空间是一个抽象的数学概念,它是指一个集合,其中包含了元素和标量。这些元素之间可以进行加法运算和数乘运算,且仍得到元素。线性空间必须满足向量空间的所有条件,并且还需要满足以下条件:加法交换律:u
- 阿里云通义开源首个推理步骤评估标准,探索AI推理模型新路径
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1月16日,阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM,72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型;在识别推理错误步骤能力上,Qwen2.5-Math-PRM以7B的小尺寸就超越了GPT-4o。同时,通义团队还开源首个步骤级的评估标准ProcessBench,填补了大模型推理过程错误评估的空白。在当前大模型推理过程中,不时存在逻辑错误或编造看似合理的推理步
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- 《C 语言向量运算:点亮人工智能几何计算之路》
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在人工智能蓬勃发展的时代,数学运算作为其坚实的基石发挥着不可替代的作用。而向量的点积与叉积运算,更是在人工智能的几何计算领域有着独特且关键的地位。今天,就让我们一同深入探讨如何在C语言中实现向量的点积、叉积运算,并领略其在人工智能几何计算中的精彩应用。向量,作为既有大小又有方向的量,在几何世界里是极为重要的元素。点积,也被称为数量积,它的几何意义与向量的投影密切相关。当我们计算两个向量的点积时,其
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GESP(C++四级+五级+六级)真题题解c++开发语言算法数据结构csp信奥赛gesp
gesp(C++五级)(7)洛谷:B3968:[GESP202403五级]成绩排序题目描述有nnn名同学,每名同学有语文、数学、英语三科成绩,你需要按照如下规则对所有同学的成绩从高到低排序:比较总分,高者靠前;如果总分相同,则比较语文和数学两科的总分,高者靠前;如果仍相同,则比较语文和数学两科的最高分,高者靠前;如果仍相同,则二人并列。你需要输出每位同学的排名,如遇xxx人并列,则他们排名相同,并
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在编程中,“递归”和“迭代”是两种解决问题的常见方法。这两者本质上都是为了处理复杂的、重复的操作或数据结构,比如树、链表、数学运算等。递归是函数自我调用的一种形式,而迭代则是通过循环控制结构来解决问题。本文将专注于探讨递归与迭代的不同之处、各自的优势与劣势,以及如何在实际开发中选择合适的方式解决问题。1.什么是递归?递归是一种通过让函数调用自身来解决问题的编程技术。每次函数调用时都会生成一个新的执
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本文对《ADI射频与微波技术使用手册》中提到的零中频接收机的原理进行了推导,希望抛砖引玉。零中频数字接收机原理框图如上所示,相比超外差架构,这种架构可以省去混频器。本文主要对其中的数学原理进行推导。首先上图所示结构可以分解为两个相同的部分如下所示,基于此开展数学推导,剩下部分原理相同,可举一反三。设输入信号为,那么输入信号经过相移后得到的信号相当于其希尔伯特变换后信号的虚部,即。因此整个信号处理流
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大数据新视界#AIAI&人工智能机器学习神经网络人工智能诺贝尔物理学奖应用实例未来展望传统物理学
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
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最近在准备期末机考,看实验课的代码,发现有提升效率的空间,就改了改测评过了。这个效率提升是砍掉了循环结构判断车牌号末尾数字的奇偶,改用纯数学方法(提取数字判断奇偶)任务描述为缓解城市交通压力,武汉市交管局对于长江一桥及江汉一桥实行限行,规定如下:
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利用U-Net完成细胞图像分割的详细指南在生物医学领域,细胞图像分割是一个关键步骤,能够帮助研究人员分析细胞结构和功能。U-Net作为一种强大的卷积神经网络结构,广泛应用于医学图像分割任务。本文将详细介绍如何利用U-Net完成细胞图像分割项目,涵盖从数据准备到模型部署的各个步骤。项目步骤概览数据准备数据预处理构建U-Net模型训练模型模型评估图像分割结果可视化调优和优化部署和应用1.数据准备收集数
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数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域:数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具:Python/R/Matlab数据分析与建模Hadoop/Spark大数据处理平台SQL数据库管理与优化Tableau/PowerBI数据可视化工具TensorFlow/PyTorch深度学习框架✅具体问题可以私
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在数据驱动的时代,Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区,成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例,带领大家学习如何使用Python进行数据分析,并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前,我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
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2018.11.27周二雾霾最近儿子进入了一段顺境期,今天表现尤其不错。今天的数学测试成绩喜人,没有出现以往的计算错误,整个卷面书写工整,附加题也在规定时间内完成且做对。为迎接体育测试的锻炼有了质的飞跃。坐位体前屈成绩突飞猛进,估测成绩能达到12cm,这和上次测试的零分来比,简直是逆袭。儿子还在不断锻炼和提升,唯恐到时候掉链子。跑步姿势在我的调教下,逐渐正规起来,速度随之也有了提升。今晚测试的50
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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