- 基于Python Anaconda环境,使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案
神经网络15044
仿真模型算法机器学习pythoncnnlstm
以下是一个基于PythonAnaconda环境,使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。内容涵盖数据预处理、模型构建、训练优化、预测可视化和结果分析等核心环节,代码与文字说明共计超过6000字。基于CNN-LSTM的碳交易价格预测系统设计与实现一、项目背景与目标1.1碳交易市场概述碳交易作为应对气候变化的重要市场机制,其价格波动直接影响企业减排决策。准确预测碳价(CarbonEmis
- Pytorch模型安卓部署
python&java
pytorch人工智能python
Pytorch是一种流行的深度学习框架,用于算法开发,而Android是一种广泛应用的操作系统,多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上,个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情,因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署,PyQt部署以及exe打包,ncnn部署,tensorRT部署,MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
- Gen AI:重塑未来的创造力工具箱
一杯酒zpy
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目录页一、GenAI工具箱助力大学生涯1.通用GenAI工具2.GenAI科研辅助1.文献阅读与论文写作2.数据分析与可视化3.AI翻译工具二、GenAI办公、学习助手1.PPT制作2.表格制作3.AI思维导图4.AI办公5.AI图像处理6.AI视频处理7.AI音频处理8.AI编程工具9.AI搜索引擎说明:网盘资源密码获取:关注微信公众号【土木岛】,后台回复文件框中提示的对应关键词自动发送。点击查
- OpenCV边缘填充方式详解
慕婉0307
opencv基础opencv计算机视觉人工智能
一、边缘填充概述在图像处理中,边缘填充(BorderPadding)是一项基础而重要的技术,特别是在进行卷积操作(如滤波、边缘检测等)时,处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域,因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括:图像滤波(如高斯滤波、中值滤波等)卷积神经网络(CNN)中的卷积层形态学操作(如膨胀、腐蚀)图像特征提取二、OpenCV中
- Python打卡训练营-Day43-复习日
traMpo1ine
python
@浙大疏锦行作业kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件
- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
loop_syntax648
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人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
- cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测,附代码链接
时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务,对自动驾驶和机器人等应用至关重要,下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
- DAY 43 复习日 CNN训练与Grad-CAM可视化(模块化实现)
沐兮兮兮
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目录Kaggle图像分类项目:项目结构一、数据准备模块1.config/paths.py2.data/preprocessing.py3.data/dataset.py二、模型定义模块1.models/cnn_model.py2.models/grad_cam.py三、训练脚本train.py四、可视化模块1.utils/visualization.py2.visualize.py五、实用工具ut
- 基于PyTorch的MNIST手写数字识别(配置手写板使用)
热心不起来的市民小周
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基于PyTorch的MNIST手写数字识别(配置手写板使用)代码详见:https://github.com/xiaozhou-alt/CNN_MNIST文章目录基于PyTorch的MNIST手写数字识别(配置手写板使用)一、项目介绍二、数据集介绍三、项目实现1.环境准备2.项目文件夹结构3.数据预处理4.开始训练!(1)数据加载(2)数据转换(3)模型定义(4)训练过程(5)评估测试四、结果展示一
- Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet
您懂我意思吧
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1、概念AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破(第二名为26.2%),其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》,这篇论文是深度学习火爆发展的一个里程碑和分水岭,加上硬件技术的发展,深度学习还会继续火下去。2、AlexNet网络结构由于受限于当时
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
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目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- 60天python训练营打卡day41
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学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->De
- 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法:让计算效率 “飞” 起来
heimeiyingwang
算法深度学习算法人工智能
一、为什么需要Winograd卷积算法?从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而,卷积操作作为CNN的核心计算单元,其计算量巨大,消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大,传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现,犹如一把利刃,直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换,大幅
- yolov11转ncnn
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yolo模型pt格式文件转ncnn,以适用于移动端的部署。原先要经过onnx,onnxsim等转换,cmake编译,现直接可生成(如何从YOLO11导出到NCNN以便顺利部署)。fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLO11modelmodel=YOLO("yolo11s.pt")#ExportthemodeltoNCNNformatmodel.export(for
- 第五章 卷积神经网络(CNN)
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第五章卷积神经网络(CNN)5.1卷积神经网络的组成层在卷积神经网络中,有3种最主要的层:卷积运算层池化层全连接层一个完整的神经网络就是由这三种层叠加组成的。结构示例拿CIFAR-10数据集举例,一个典型的该数据集上的卷积神经网络分类器应该有[INPUT-CONV-RELU-POOL-FC]的结构,INPUT[32*32*3]包含原始图片数据中的全部像素,长宽都是32,有RGB3个颜色通道。CON
- CNN算法(一)——残差网络ResNet-50
晋丑丑
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一、完整代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlib,warningsimportmatplotlib.pyplotaspltimportcopyi
- A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis
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作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.BackgroundandKeyConceptsIntroductionKeyTerms&Concepts3.CoreTechnicalConceptsandOperationsConvolutionalNeuralNetwork(CNN)StructureofaCNNLayerBuildingBlocksofCNNConvolutionalLaye
- 微算法科技(NASDAQ:MLGO)采用量子卷积神经网络(QCNN),检测区块链中的DDoS攻击
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量子计算区块链
随着区块链技术的广泛应用,其安全性问题日益凸显。DDoS攻击作为一种常见的网络攻击手段,也对区块链网络构成了严重威胁。传统的检测方法在应对复杂多变的DDoS攻击时存在一定局限性,而量子计算的发展为解决这一问题带来了新的契机。微算法科技(NASDAQ:MLGO)深入研究量子卷积神经网络(QCNN),并对其在检测区块链中的DDoS攻击方面进行了一系列创新改进。量子卷积神经网络(QCNN)是结合了量子计
- VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读
TigerZ*
AIGC算法AIGC计算机视觉人工智能图像处理
一、概述1、是什么是一系列多模态大型语言模型(MLLM),其中包括2B、7B、72B三个版本,整体采用视觉编码器(标准VIT输出后面接patchmerger)+LLM形式。比较创新的是统一视觉处理方式(3DCNN统一视频、图片)+图像缩放方式(自适应缩放)+3DLLM位置编码。能够处理包括文本、图像在内的多种数据类型,具备图片描述、单图文问答、多图问对话、视频理解对话、json格式、多语言、age
- 【python实用小脚本-111】基于PyTorch的人脸口罩检测系统技术文档
Kyln.Wu
Pythonpythonpytorch开发语言
项目概述本项目是一个基于PyTorch框架开发的人脸口罩检测系统,能够识别图像中人物是否佩戴口罩,并区分三种状态:正确佩戴口罩(绿色框)、不正确佩戴口罩(橙色框)和未佩戴口罩(红色框)。该项目由开发者Abhinand(GitHub:abhinand5)创建,代码托管在GitHub上。系统架构系统采用FasterR-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork
- 多目标跟踪
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侦探联盟:多目标跟踪大作战适合对象:高中生关键点:多目标跟踪、传统方法、深度学习、卡尔曼滤波、匈牙利算法、CNN、Re-ID序章:神秘的闹市阴影夜晚的星城,一场盛大的街头音乐节即将开幕。灯光下,形形色色的人在广场上游走。人声、音乐声交织成宏大的交响。突然,警局接到一封匿名信:有人要在音乐节上搞破坏,还不止一个人。“多目标追踪联盟”火速集结:他们擅长在人群中盯梢,每一个侦探都有独特的本领。今天,他们
- 多层次特征融合的中医药材推荐方法研究
罗伯特之技术屋
物联网及AI前沿技术专栏计算机软件及理论发展专栏信息资源管理与发展专栏机器学习神经网络人工智能
摘要深度学习技术迅速发展,在中医药材推荐任务中被大量使用。针对传统神经网络模型在中医药材推荐应用中推荐精度不高、模型参数量较大等问题,提出一种多层次特征融合的轻量级药材推荐方法。在TextCNN模型参数量少、特征抽取全面等特点的基础上,进一步融合症状语义特征和序列特征,从而获取更全面的症状药材特征完成中医药材推荐任务,并将其在中医药材公开数据集上进行验证。实验表明,该方法对药材推荐的F5得分达到0
- 基于深度学习的智能图像语义分割系统:技术与实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习人工智能python分类音视频机器学习sklearn
前言图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。这一技术在自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)及其变体,为图像语义分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像语义分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像语义分割的基本概念1.1什么是图像语义分割?图
- 基于深度学习的特征映射模块(FMS)实现与分析
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基于深度学习的特征映射模块(FMS)实现与分析引言在现代计算机视觉任务中,特征提取是至关重要的一步。传统的CNN虽然在很多任务上表现良好,但面对复杂图像信息时仍显得力不从心。为了解决这一问题,研究者们不断探索新的方法和技术,以更高效地捕捉和表示图像中的特征。今天,我将带大家深入探索一个结合了深度学习与小波变换的特征映射模块(FMS)。该模块不仅利用了传统的卷积神经网络(CNN),还引入了离散小波变
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
LNL13
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在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
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作业:kaggle找到一个图像数据集,用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶:并拆分成多个文件importosimporttorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransform
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面对解决小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。那么什么是预训练网络呢?定义:预训练网络(pretrainednetwork)是一个保存好的网络,之前已经在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好。作用:如果这个原始数据集足够大且足够通用,那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型,因此这些特征可用于各种不通的计算机视觉问题,即使这些新问题涉及的
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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'。
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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:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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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
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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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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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:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
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java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
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:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
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 {
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
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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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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
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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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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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
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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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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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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