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一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
- Unet源码实现(pytorch)
wyn20001128
pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- 深度学习模块实践手册(第十二期)
加油吧zkf
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56、Ghost模块论文《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》1、作用:Ghost模块是一种轻量级的特征提取模块,旨在通过廉价操作生成更多特征图,减少计算量的同时保持模型性能。传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算,Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤,有效减少了计算复杂度,特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机
- DETR革命:目标检测的Transformer时代
加油吧zkf
目标检测YOLOpython开发语言人工智能图像处理
《DETR从0到1:目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR?在深度学习目标检测发展史上,2014~2019年几乎被基于卷积神经网络(CNN)的检测器统治:两阶段:FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段:YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大,但背后依赖:✅Anchor(先验框)✅NMS(非极大值抑制)✅特征金字塔、手工设计问题:结构复杂、调参困难、不
- 基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解
基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解文章目录基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解1.RELM原理2.分类问题求解3.基于探路者算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快、泛化性能好的优点。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法:若NNN
- 深度学习模块实践手册(第十一期)
加油吧zkf
目标检测目标检测模块解析与实践深度学习人工智能计算机视觉目标检测python
46、缩放点积注意力模块论文《AttentionIsAllYouNeed》1、作用:缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)是Transformer模型的核心组件,旨在解决序列建模中长距离依赖关系捕捉的问题。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题,且并行性较差。该模块通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似度,实
- 【Java】【力扣】102.二叉树层序遍历
思路一个辅助队列(初始化队列:根节点入队)一个节点出队,他的左右孩子入队循环直到队列为空举例代码publicList>levelOrder(TreeNoderoot){if(root==null){returnnewArrayList>();}Queuequeue=newLinkedList>resultList=newArrayListlevel=newArrayList<>();intcurS
- 【DL经典回顾】激活函数大汇总(四)(Softmax & Softplus附代码和详细公式)
夺命猪头
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激活函数大汇总(四)(Softmax&Softplus附代码和详细公式)更多激活函数见激活函数大汇总列表一、引言欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。在人工智能的世界里,激活函数扮演着不可或缺的角色,它们决定着神经元的输出,并且影响着网络的学习能力与表现力。鉴于激活函数的重要性和多样性,我们将通过几篇文章的形式,本篇详细介绍两种激活函数,旨在帮助读者深入了解各种激活函数的
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1.引言在现代健身行业中,正确的运动姿势至关重要,不仅能提升训练效果,还能预防运动损伤。尤其是在进行一些高强度的力量训练时,如深蹲、俯卧撑等,错误的姿势可能导致肌肉不平衡或关节损伤。传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导,但随着人工智能技术的发展,使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正,逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。本文将详细介绍如何基于NanoDet(一个轻量化目标检测模型)开发一个
- 大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁
Mr.小海
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亲持红叶
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文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus(x)=ln(1+e x)\begin{aligned}\operatorname{Softplus}(x)&=\ln\bigl(1+e^{\,x}\bigr)\end{aligned}Sof
- 【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖:从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路
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- 人脸识别实战:使用Python OpenCV 和深度学习进行人脸识别(2)
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
- 神经网络:从模式组合到多层神经网络的进化
MoonlitHan
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这两张图展示了神经网络如何从“简单判断”进化到“复杂识别”:1.模式组合:让神经网络“拆分任务”第一张图的核心是“模式组合”:比如识别数字3时,网络会把任务拆成“识别左半部分”和“识别右半部分”;中间的神经元专门负责提取局部特征(比如左半部分的曲线、右半部分的直线);最终输出层的y₃和y₈会综合这些局部特征,判断图片是不是数字3或8。2.多层神经网络:让AI学会“分层思考”第二张图展示了多层神经网
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- 基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测
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演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术,结合卷积神经网络(CNN)模型、ResNet模型和MobileNet模型,实现对驾驶员分心行为的自动检测。我们通过训练这些模型来识别不同的驾驶员分心行为,包括如发短信、通话、喝水等行为。使用的数据集包含驾驶员行为的图片,并且针对每个行为标注了相应的标签(例如"正常驾驶"、"右手发短信"等)。MobileNetV2是Google于2018
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OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配,全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV(开源计算机视觉库)作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一,在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复,覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
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最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格,或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在
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前言本教程以和平精英为例,主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注,并控制鼠标对其进行锁定射击,同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解,该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。请注意,该教程仅供娱乐教学,若本教程评论超过100,将会开源相关代码并对实际的代码部署进行进一步分析。一、和平精英伤害机制分析在《刺激战场》(现为《和平精英》)中,击中头部的伤害远高于身体其他部位,这是由游戏
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
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<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
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- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(