中心差分卷积

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。
AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。
max500600·2025-03-16 23:04

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

基于python的家政预约管理系统源码+运行步骤

前台功能包括：首页、详情页、用户中心、家政入驻模块。后台功能包括：总览、家政管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。
冷琴1996·2025-03-16 23:59

matlab代码通过一系列的计算和绘图操作，将ZHLY空域的3D结构、跑道、中心点以及地形以可视化的方式展示出来

%完整版ZHLY空域3D可视化代码%定义中心点ZHLY的坐标lat_ZHLY=34+44/60+29/3600;%转换为十进制度数lon_ZHLY=112+23
神经网络15044·2025-03-16 22:25

python+django+vue医院门诊挂号预约管理系统57wsx

开发语言：Python框架：django/flaskPython版本：python3.7.7数据库：mysql数据库工具：Navicat开发软件：PyCharm主要功能有：管理员功能：系统首页、个人中心
QQ_402205496·2025-03-16 22:24

AcWing-差分矩阵

题目：差分矩阵（二维差分）输入一个n行m列的整数矩阵，再输入q个操作，每个操作包含五个整数x1,y1,x2,y2,c，其中(x1,y1)和(x2,y2)表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。
门左有棵树·2025-03-16 21:49

Solana

Solana的核心技术特点1.历史证明（ProofofHistory,PoH）2.混合共识机制3.低费用模型4.开发者生态5.存储模式Solanavs其他主流链的关键区别1.性能对比2.开发模型对比3.去中心化与安全性
倒霉男孩·2025-03-16 19:07

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。
一勺汤·2025-03-16 19:05

YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息

在医学图像分割领域面临诸多问题，如U形架构卷积网络难以提取全局信息，混合架构因计算资源受限在实际医疗场景应用受阻，轻量化网络在保证性能与提取全局信息上存在矛盾。
一勺汤·2025-03-16 19:04

LVPECL（Low Voltage Positive Emitter-Coupled Logic）电平详解

电平范围：差分摆幅：约600mV（峰峰值），单端摆幅±300mV。共
美好的事情总会发生·2025-03-16 19:02

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。
清风AI·2025-03-16 19:00

PHP语言的区块链扩展性

PHP语言的区块链扩展性引言区块链技术因其去中心化、透明性和不可篡改的特性而备受关注，已被广泛应用于金融、物流、供应链管理、数字身份等多个领域。而在构建区块链应用时，开发语言的选择至关重要。
叶雅茗·2025-03-16 16:16

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求，服务器集中处理并响应资源，依赖中心化架构
@ANONYME·2025-03-16 16:46

强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)

这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi
wxchyy·2025-03-16 14:29

Cisco ACI Simulator 6.0(9c)M - ACI 模拟器

作者主页：sysin.orgACISimulator介绍思科以应用为中心的基础设施(ACI)被概念
·2025-03-16 12:59

订单管理系统 大学生数据库大作业/数据库实践MYSQL

123456再IDEA中加载Springboot依赖（可以直接新建一个任意名称的文件夹，项目导入spring的框架），启动spring项目打开index.html输入用户名和密码，点击注册，再点击登录点击个人中心
陌路物是人非·2025-03-16 12:13

企微扫码登录

企微扫码登录企微的扫码登录官网有较为详细的文档扫码授权登录-文档-企业微信开发者中心(qq.com)，对主要流程有详细说明且对部分代码有示例。
庸懒·2025-03-16 11:33

结构体6~10（2356. 成绩排序、1740. 统计每个数出现的次数、1940. 混合牛奶、1314. 仰卧起坐成绩统计、1953. 新生舞会、1346. 等比例缩放照片）

题单地址：题单中心-东方博宜OJ1372.活动选择在贪心专题有详细讲解：贪心1~7-CSDN博客2356.成绩排序问题描述（补充一道我觉得有代表性的题目）【具体要求】虽然现在学校已经不允许将学生每次的考试成绩公布
是帅帅的少年·2025-03-16 10:27

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。
earthzhang2021·2025-03-16 10:56

《Hello YOLOv8从入门到精通》4， 模型架构和骨干网络Backbone调优实践

一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。
Jagua·2025-03-16 10:54

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。
SomeB1oody·2025-03-16 08:13

echarts雷达图实现动态扫描效果

最终实现效果图：首先画出一个雷达图，然后使用css画出旋转光圈效果定位到雷达图正中心，就实现了该特效。其中绿色扇形光圈是顺时针转动的。
阔爱滴二狗子·2025-03-16 06:35

PCDN 与边缘计算的结合：未来内容分发的新趋势

PCDN通过P2P技术，利用用户节点的闲置资源进行内容分发，有效减轻了中心服务器的压力，降低了传输成本。然而，在面对实时性要求极高的业务场景时，PCDN仍存在一定局限。
yczykjyxgs·2025-03-16 05:26

SDN技术解码：架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论

例如，某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度，业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构：控制-转发-应用的协同生态•控制层
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

NPU的应用场景：从云端到边缘

NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。
绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

3.计算执行·NPU根据模型结构，依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。
绿算技术·2025-03-16 02:28

DPU的未来：技术趋势与挑战

随着数据中心的不断发展，DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战：1.更高性能·支持更高的网络带宽（如400GbE、800GbE）和更低的延迟。
绿算技术·2025-03-16 02:58

数据处理的革命性引擎

随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化，传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。
绿算技术·2025-03-16 02:28

应用场景下的芯片分类

从数据中心级别的高性能芯片，到消费类产品级别的日常应用芯片；从工业类产品级别的稳定可靠芯片，到汽车电子级别的高要求芯片；再到军工和国防级别的专用芯片，不同类型的芯片正以其独特的功能和应用场景，满足着多样化的需求
绿算技术·2025-03-16 02:58

关于scipy中uniform_filter函数的注意事项

我不希望使用for循环和均值卷积核来对二维数组进行滤波，因为这个线性运算且可用通过数字搬移来实现。
明·煜·2025-03-16 01:26

TPAMI 2024 | 学习人类教育智慧：以学生为中心的知识蒸馏方法

题目：LearningFromHumanEducationalWisdom:AStudent-CenteredKnowledgeDistillationMethod学习人类教育智慧：以学生为中心的知识蒸馏方法作者
小白学视觉·2025-03-16 01:55

C++学习：类和对象（一）

面向过程编程（ProceduralProgramming）是一种以过程（或函数）为中心的编程范式。
随便取个六字·2025-03-16 00:46

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用，重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的图像处理应用，并通过优化技巧提升性能。
·2025-03-16 00:16

PECL（Positive Emitter-Coupled Logic）电平详解

一、PECL电平的定义与核心特性PECL（正射极耦合逻辑）是一种基于射极耦合逻辑（ECL）技术的高速差分信号标准，采用正电源供电（如5V或3.3V）。
美好的事情总会发生·2025-03-15 22:05

专业第三方软件测评中心分享

一、什么是软件测试需求分析?软件测试需求就是了解软件测试要测试什么项目，只有明确了测试需求，才能确定如何进行测试工作、测试时间、测试人员、测试环境、测试工具等等，这些都是测试计划设计的基本要素，因此测试需求则是测试计划的基础与重点。测试需求分析是分析软件应满足的用户需求点，总结出一份软件需求规格说明书，测试人员按照需求规格说明书进行测试。二、为什么要进行软件测试需求分析?1、软件测试需求是设计测试
第三方软件测评·2025-03-15 20:48

如何平衡用户需求与商业目标冲突

有效的方法包括深入理解用户需求、建立用户为中心的设计理念、制定合理的优先级策略、实施敏捷开发流程、建立透明沟通渠道。其中，深入理解用户需求不仅是平衡双方利益的基础，也是企业可持续发展的核心。
·2025-03-15 18:09

如何平衡用户需求与商业目标冲突

有效的方法包括深入理解用户需求、建立用户为中心的设计理念、制定合理的优先级策略、实施敏捷开发流程、建立透明沟通渠道。其中，深入理解用户需求不仅是平衡双方利益的基础，也是企业可持续发展的核心。
·2025-03-15 18:36

基于Docker及Kubernetes技术构建容器云（PaaS）平台概述_基于kubernetes iaas(1)

||PlatformControl[平台控制层]|整个平台的控制中心，
2401_83946044·2025-03-15 15:16

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 大型网站架构技术一览与Web开发技术发展历程

文章目录大型网站架构技术一览1.前端架构2.应用层架构3.服务层架构4.存储层架构5.后台架构6.数据采集与监控7.安全架构8.数据中心机房架构Web开发技术发展历程一、静态HTML阶段二、CGI脚本模式阶段三
诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:06

千问大模型携手超算互联网：算力驱动下的安全新征程

这一事件，标志着人类算力资源整合迈入新阶段——超算中心不再仅是巨型计算机的集合，而是演化为承载智能的“数字大脑”。
·2025-03-15 10:53

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能区块链应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能区块链应用开发引言区块链技术作为一种去中心化、安全可信的分布式账本技术，正在各个领域得到广泛应用。
·2025-03-15 10:20

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用，重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的图像处理应用，并通过优化技巧提升性能。
·2025-03-15 10:50

微信小程序根据不同用户切换不同`TabBar`，简单易懂

根据不同用户身份显示不同的tabbar众所周知微信小程序全局文件app.json里面的"tabBar"里面的list只能放置2-5个，要想实现3个tabbar,必须得复用tabbar,三种身份都需要个人中心
Duaigi·2025-03-15 09:51

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a
星绘搜题·2025-03-15 09:50

计算机网络原理第七章,北大计算机网络原理第七章.pdf

北大计算机网络原理第七章计算机网络计算机网络北京大学计算中北京大学计算中心王竹威王竹威zhuweiw@zhuweiw@第七章应用层应用层要做什么？应用层要做什么？
weixin_39716043·2025-03-15 08:12

四季沐歌太阳能24小时全国统一售后官方受理客服中心

四季沐歌太阳能官方全国统一售后服务热线号码400-8867-917；四季沐歌太阳能官方24小时服务电话400-8867-917；四季沐歌太阳能官方全国售后服务客服电话:400-9988-698；四季沐歌太阳能官方全国售后服务中心电话
删了吧85·2025-03-15 08:35

安全中心建设关键技术之机器学习

1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为，需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中，首先需要获取手机银行和网上银行
sinfoyou·2025-03-15 07:33

西门子洗衣机24小时全国统一售后官方受理客服中心

西门子洗衣机官方全国统一售后服务热线号码400-9988698；西门子洗衣机官方24小时服务电话400-9988698；西门子洗衣机官方全国售后服务客服电话:400-9988-698；西门子洗衣机官方全国售后服务中心电话
wwe53119362·2025-03-15 03:56

微信小程序点餐系统的设计与实现（开题报告+源码+论文）_在线点餐外卖系统设计与实现文献

管理员功能有个人中心，外
2301_82243979·2025-03-15 02:44
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