_Cooper_
_Cooper_

卷积神经网络

卷积

  • 卷积核的维度为(kernel_size, kernel size, input_features)，即深度是由输入的特征数决定的。输出深度（输出特征数）为kernel的个数，每一个kernel扫描输入，寻找一个feature，产生一个feature map。
  • 卷积的过程是内积

GooLeNet中

1*1卷积

  • 作用1-降维：kernel_size为1不能改变长宽，但是kernel的个数决定了输出的深度，可以用来降维。
  • 作用2-多一次提取特征的机会：11卷积把每一个点单独处理，乘以一个parameter(11的kernel)，并且通过了ReLU函数，输出也为一个点，相当于进行了一次全连接，进行了Network In Network的操作，多一次提取特征。

Inception结构

暂时不太理解
参考

你可能感兴趣的:(卷积神经网络)

  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
    要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
  • 探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅 小周不想卷 深度学习
    目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
  • 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二） FFmpeg123 Pytorchcnn深度学习人工智能
    接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程
  • TextCNN：文本卷积神经网络模型 一只天蝎 编程语言---Pythoncnn深度学习机器学习
    目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn
  • 机器学习到底是个啥 旷_9b08
    机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。另外，班会上别班小哥用说用机器学习把图片转换成梵高风格时自己班妹纸那一声声尖叫怕是很难忘掉了。。。好在家里爸妈给了次重新做人的机会，
  • 深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 qq1744828575 pythonpythonplotly
    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
  • 探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器 鲍凯印Fox
    探秘3DUNet-PyTorch：高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域，三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
  • 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model Wils0nEdwards 学习笔记
    概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
  • 《自然语言处理 Transformer 模型详解》 黑色叉腰丶大魔王 自然语言处理transformer人工智能
    一、引言在自然语言处理领域，Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前，RNN及其变体（如LSTM和GRU）是自然语言
  • 9. 卷积神经网络工程实践 路小漫
    小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层(卷积层1)：96个大小为11×11的滤波器，步长为4问题：卷积层的输出是？*答案：55×55×96问题2问题：这一层的超参数的个数是多少？答案：(11×11×3)×96=35k问题3输入：2
  • 深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE） 大嘤三喵军团 深度学习算法网络
    深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局
  • Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉 Hazelyu27 计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
    本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。
  • 微积分在神经架构搜索中的应用 光剑书架上的书 深度强化学习原理与实战元学习原理与实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
  • 目标检测-YOLOv1 wydxry 深度学习目标检测YOLO人工智能
    YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。YOLOv1的主要特点包括：快速的检测速度：相比于传统的目标检测算法，YOLOv1具有更快的检测速
  • 线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则 取个名字真难呐 算法机器学习矩阵人工智能线性代数
    文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
  • Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能 AICurator Pointnet++改进专栏python深度学习pytorch
    简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DilatedReparamBlock，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注，但有两个尚未解决的关键问
  • 基于深度学习的动态场景理解 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络（CNNs）**卷积神经网络（CNNs）**擅长处理图像数据
  • PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块) Midsummer-逐梦 #torchpytorch学习人工智能
    PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
  • Python中的深度学习神经网络 2301_78297473 深度学习python神经网络
    文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
  • 如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？ 道亦无名 人工智能3d深度学习算法
    在3D无序抓取中，深度学习算法的应用极大地提升了系统的识别精度和效率。以下是深度学习算法在3D无序抓取中的具体应用方式：一、物体识别图像预处理：首先，通过3D相机获取的点云数据或深度图像需要进行预处理，包括去噪、滤波、分割等步骤，以提高后续处理的准确性。特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类
  • AI领域常用缩写词 大道不孤,众行致远 技术杂谈人工智能
    学习AI的最大收获是英文水平长了长，多认识了几个单词：人工智能（ArtificialIntelligence，AI）通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence,AGI）生成式AI（AIgeneratedcontent,AIGC）智能体（Agent）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）卷积神经网络（ConvolutionalNeura
  • 学习笔记---自动驾驶 酒饮微醉- 自动驾驶学习笔记自动驾驶
    一、理论知识1.自动驾驶决策概述：自动驾驶决策层是系统的核心，负责根据感知层信息建立模型，分析并制定决策策略，控制车辆行驶。2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序
  • 【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包 zhangbin_237 Python机器学习机器学习pythoncnn神经网络自然语言处理开发语言
    Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
  • 【Python机器学习】卷积神经网络（CNN） zhangbin_237 Python机器学习机器学习pythoncnn开发语言自然语言处理
    卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上
  • 深度学习(二) 小泽爱刷题 深度学习人工智能
    CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的
  • 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码） LQS2020 卷积神经网络python
    详细探讨模型PTQ量化每个步骤，涉及更多的技术细节和实际计算方法，以便更好地理解PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前，我们需要从模型中收集统计信息，以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
  • 【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码 matlab科研助手 lstm分类cnn
    ✅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柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
  • ztree设置禁用节点 3213213333332132 JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
    ztree设置禁用节点的时候注意，当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据，否者会获取不到节点对象，导致设置禁用没有效果。 $(function(){ showTree(); setDisabledNode(); });
  • JVM patch by Taobao bookjovi javaHotSpot
    在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch，共四个，有意思，记录一下。   7050685：jsdbproc64.sh has a typo in the package name 7058036：FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM 7060619：C1 should respect inline and
  • 将session存储到数据库中 dcj3sjt126com sqlPHPsession
    CREATE TABLE sessions ( id CHAR(32) NOT NULL, data TEXT, last_accessed TIMESTAMP NOT NULL, PRIMARY KEY (id) );   <?php /** * Created by PhpStorm. * User: michaeldu * Date
  • Vector 171815164 vector
    public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) { for (int i = 0; i < cart.size(); i++) { if (cart.get(i).getId().equals(id)) { cart.remove(i);
  • 各连接池配置参数比较 g21121 连接池
            排版真心费劲，大家凑合看下吧，见谅~     Druid DBCP C3P0 Proxool 数据库用户名称 Username Username User   数据库密码 Password Password Password   驱动名
  • [简单]mybatis insert语句添加动态字段 53873039oycg mybatis
          mysql数据库,id自增,配置如下：       <insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id" parameterType=&
  • struts2拦截器配置 云端月影 struts2拦截器
    struts2拦截器interceptor的三种配置方法 方法1. 普通配置法 <struts>     <package name="struts2" extends="struts-default">         &
  • IE中页面不居中，火狐谷歌等正常 aijuans IE中页面不居中
    问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示，列表页的页面在火狐谷歌中正常，在IE6、7、8中都不中，觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识，仔细查看后发现，列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义，就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
  • String,int,Integer,char 几个类型常见转换 antonyup_2006 htmlsql.net
    如何将字串 String 转换成整数 int? int i = Integer.valueOf(my_str).intValue(); int i=Integer.parseInt(str); 如何将字串 String 转换成Integer ? Integer integer=Integer.valueOf(str); 如何将整数 int 转换成字串 String ? 1.
  • PL/SQL的游标类型 百合不是茶 显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
    游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;   PL/SQL中游标的声明; 1,声明游标 2,打开游标(默认是关闭的); 3,提取数据 4,关闭游标     注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标   隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
  • JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比 bijian1013 JUnit4单元测试
    一.基础知识 JUnit4使用Java5中的注解（annotation），以下是JUnit4常用的几个annotation： @Before：初始化方法   对于每一个测试方法都要执行一次（注意与BeforeClass区别，后者是对于所有方法执行一次）@After：释放资源  对于每一个测试方法都要执行一次（注意与AfterClass区别，后者是对于所有方法执行一次
  • 精通Oracle10编程SQL(12)开发包 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发包 *包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型（例如TABLE类型和RECORD类型）、PL/SQL项（例如游标和游标变量）和PL/SQL子程序（例如过程和函数） */ --包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序，它由包规范和包体两部分组成 --建立包规范：包规范实际是包与应用程序之间的接口，它用于定义包的公用组件，包括常量、变量、游标、过程和函数等 --在包规
  • 【EhCache二】ehcache.xml配置详解 bit1129 ehcache.xml
    在ehcache官网上找了多次，终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了，这个文档包含在ehcache.xml的注释中！ ehcache.xml ： http://ehcache.org/ehcache.xml ehcache.xsd ： http://ehcache.org/ehcache.xsd ehcache配置文件的根元素是ehcahe   ehcac
  • java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL 白糖_ javaeclipsespringtomcatWeb
    今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题：在web.xml中配置了spring的上下文监听器： <listener> <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class> </listener>  随后启动
  • angular.element boyitech AngularJSAngularJS APIangular.element
    angular.element 描述:     包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串，把它作为一个jQuery元素来处理。（类似于jQuery的选择器啦）     如果jQuery被引入了，则angular.element就可以看作是jQuery选择器，选择的对象可以使用jQuery的函数；如果jQuery不可用，angular.e
  • java-给定两个已排序序列，找出共同的元素。 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class CommonItemInTwoSortedArray { /** * 题目：给定两个已排序序列，找出共同的元素。 * 1.定义两个指针分别指向序列的开始。 * 如果指向的两个元素
  • sftp 异常，有遇到的吗？求解 Chen.H javajcraftauthjschjschexception
    com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460) at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154) at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
  • [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么? comsci 人工智能
         我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....      我们可以尝试一下...在某些神经
  • 通过LAC和CID获取经纬度信息 dai_lm laccid
    方法1： 用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html，然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0)，如果数据正确就可以获得相应的经纬度 方法2： 发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
  • JAVA的困难分析 datamachine java
    前段时间转了一篇SQL的文章（http://datamachine.iteye.com/blog/1971896），文章不复杂，但思想深刻，就顺便思考了一下java的不足，当砖头丢出来，希望引点和田玉。   -----------------------------------------------------------------------------------------
  • 小学5年级英语单词背诵第二课 dcj3sjt126com englishword
    money 钱 paper 纸 speak 讲，说 tell 告诉   remember 记得，想起 knock 敲，击，打 question 问题 number 数字，号码   learn 学会，学习 street 街道 carry 搬运，携带 send 发送，邮寄，发射   must 必须 light 灯，光线，轻的 front
  • linux下面没有tree命令 dcj3sjt126com linux
    centos p安装 yum -y install tree   mac os安装 brew install tree   首先来看tree的用法 tree 中文解释：tree 功能说明：以树状图列出目录的内容。 语　　法：tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
  • Map迭代方式，Map迭代，Map循环 蕃薯耀 Map循环Map迭代Map迭代方式
    Map迭代方式，Map迭代，Map循环   >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年
  • Spring Cache注解+Redis hanqunfeng spring
    Spring3.1 Cache注解  依赖jar包： <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
  • Guava中针对集合的 filter和过滤功能 jackyrong filter
    在guava库中，自带了过滤器(filter)的功能，可以用来对collection 进行过滤，先看例子：    @Test public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() { List<String> names = Lists.newArrayList("John"
  • 学习编程那点事 lampcy 编程androidPHPhtml5
    一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！ 接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
  • 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip nannan408 ByteBuffer
    1.前言。   如题，limit其实就是可以读取的字节长度的意思，flip是清空的意思，mark是标记的意思 。 2.例子. 例子代码: String str = "helloWorld"; ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes()); Sy
  • org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1 Everyday都不同 $转义el表达式
    最近在做Highcharts的过程中，在写js时，出现了以下异常：   严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
  • 用Java实现发送邮件到163 tntxia java实现
    /* 在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件？如何接收邮件？如何访问多个文件夹等。问题零散，而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。 本人之前所做过一个java项目，其中包含有WebMail功能，当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间，总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题，因此把我的一些经验帖出来，希望对大家有些帮助。 此篇仅介绍用
  • 探索实体类存在的真正意义 java小叶檀 POJO
    一. 实体类简述    实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口，在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的 POJO（Plain Old Java Objects）简单的Java对象   它的一般格式就是 public class A{ private String id; public Str
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他