分类神经网络第5页

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优

默默科研仔·2025-03-19 09:41

【python 机器学习】sklearn数据集的使用

`sklearn`内置数据集2.导入`sklearn`数据集3.加载和使用Iris数据集3.1加载数据3.2查看数据3.3使用数据集进行分类任务4.加载和使用Digits数据集4.1加载数据4.2查看数据

人才程序员·2025-03-19 06:51

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

7.7：C++的 STL迭代器的分类和使用！（课程共7300字，8个代码举例）

例子1：使用输入迭代器读取文件中的数据例子2：使用输出迭代器将数据写入文件例子3：使用双向迭代器反转容器中的元素例子4：使用随机访问迭代器进行二分查找例子1：使用输入迭代器读取文件中的数据下面的代码演示了如何使用输入迭代器从文件中读取数据，并计算其平均值。#include#include#include#includeintmain(){std::ifstreamfile("data.txt");

小兔子平安·2025-03-19 05:09

fastapi+angular外卖系统

说明：fastapi+angular外卖系统1.美食分类（粥，粉，面，炸鸡，炒菜，西餐，奶茶等等）2.商家列表（kfc，兰州拉面，湘菜馆，早餐店，重庆小面，潮汕砂锅粥，蜜雪冰城等等）商家item：商家店名

勘察加熊人·2025-03-19 05:06

设计模式详解：提高代码复用性与可维护性的关键

文章目录设计模式详解：提高代码复用性与可维护性的关键1.设计模式的分类2.创建型设计模式2.1单例模式（SingletonPattern）工作原理：代码示例：线程安全：2.2工厂方法模式（FactoryMethodPattern

誰能久伴不乏·2025-03-19 04:51

【数据结构之树】

2.树的常见分类（1）普通树（2）二叉树（BinaryTree）（3）满二叉树（FullBinaryTree）（4）完全二叉树（CompleteBinaryTree）（5）二叉搜索树（BinarySearchTree

武帝为此·2025-03-19 02:11

深度学习中的Channel，通道数是什么？

-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是

%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解

TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

Hive函数大全：从核心内置函数到自定义UDF实战指南（附详细案例与总结）

目录背景‌一、Hive函数分类与核心函数表‌1.内置函数分类‌2.用户自定义函数（UDF）分类二、常用函数详解与实战案例‌1.数学函数‌2.字符串函数‌3.窗口函数‌4.自定义UDF实战‌三、总结与优化建议‌

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-18 23:45

DBA（数据库管理员）常用的 Linux 命令

以下是分类整理的一些常用Linux命令，涵盖文件管理、进程管理、性能监控、网络管理等多个方面，帮助DBAs高效地完成工作。1.文件和目录管理列出文件和目录ls：列出目录内容。

笑远·2025-03-18 22:43

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

[测试]性能测试的概念, 常见指标, 分类

2.常见性能测试指标并发数吞吐量响应时间并发用户、系统吞吐量、系统响应时间之间的关系事务TPS和QPS资源利用率3.性能测试关注点终端用户系统运维人员软件设计开发人员性能测试人员4.性能测试分类基准测试并发测试负载测试压力测试稳定性测试

姜西西_·2025-03-18 21:33

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer

yxx122345·2025-03-18 20:59

分布式电商项目谷粒商城学习笔记＜4＞

文章目录十五、压力测试1.一些基本概念2.JVM内存机制3.压测记录4.Nginx动静分离5.优化三级分类查询十六、redisson分布式锁与缓存1.概念2.redis3.缓存失效缓存穿透缓存雪崩缓存击穿互斥锁

怎么又有bug单·2025-03-18 18:39

php开发转go的学习计划及课程资料信息

以下是为该课程体系整理的配套教材和教程资源清单，包含书籍、视频、官方文档和实战项目资源，帮助你系统化学习：Go语言学习教材推荐（PHP开发者适配版）一、核心教材（按学习阶段分类）1.基础语法阶段（阶段一

老李要转行·2025-03-18 16:00

Scheme语言的作用域

本文将深入探讨Scheme语言中的作用域及相关机制，从定义、分类、实现到对编程实践的影响进行详尽的分析。1.什么是作用域？作

祝瑾萱·2025-03-18 16:29

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

Python基础知识---数据与变量、进制转换

程序=数据+指令程序=数据结构+算法软件的分类：系统软件：主要负责管理操作计算机底层的硬件，为用户提供一个操作的界面，为用户提供最基本的计算机功能WindowsLinuxMACAndroidIOSHarmonyOS

银白101·2025-03-18 15:23

iOS底层原理之Category分类实现原理解析

Category是Objective-C中一种强大的特性，它允许我们向现有的类中添加新的方法，而无需修改原始类的源代码。在本文中，我们将深入探讨Category的实现原理，并提供相应的源代码示例。在Objective-C中，Category是一种用于扩展现有类的机制。通过Category，我们可以为现有的类添加新的方法，或者重写现有类的方法。使用Category，我们能够在不修改原始类的情况下，为

UaCode·2025-03-18 14:17

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

注意力机制+多尺度卷积

multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。

·2025-03-18 13:50

CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 5367 不合群数

本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。

热爱编程的通信人·2025-03-18 13:01

MySQL 基本查询语句

1.SQL分类1.DDL（DataDefinitionLanguages、数据定义语言），这些语句定义了不同的数据库、表、视图、索引等数据库对象，还可以用来创建、删除、修改数据库和数据表的结构。

一个在阴影中的菜鸟·2025-03-18 11:45

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。

爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

如何进行需求管理

其中，需求收集要求从多渠道获取真实、全面的用户和市场反馈；需求分析则强调对需求进行分类、优先级排序与详细讨论；需求变更控制主张建立严格的审批和追踪机制，确保需求动态调整时产品始终聚焦核心价值。

·2025-03-18 08:15

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

网络安全最新HVV（护网）蓝队视角的技战法分析_护网技战法报告(1)，2024年最新网络安全开发基础作用

（非常重要）2、渗透测试基础（一周）①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF

2401_84520093·2025-03-18 06:04

中国智能汽车行业市场需求趋势与发展战略规划建议报告2022-2028年版

鸿晟信合研究院【报告目录】:第1章：智能汽车行业发展综述1.1智能汽车的界定1.1.1智能汽车的概念1.1.2智能汽车结构1.1.3智能汽车的体系架构1.1.4智能汽车核心价值分析1.1.5《国民经济行业分类与代码

qq_1106715599·2025-03-18 06:29

prompt 工程整理（未完、持续更新）

论文部分以我个人的理解对其做了一些分类，并附上一些简短的理解，若读者对其感兴趣，可通过论文名称进行搜索。后续有时间，会持续更新和补充。

clvsit·2025-03-18 05:55

可有一个描述数据资源的规范？

一个数据资源的收集站点，它可用来存放这些数据，支持良好的分类、引用、访问，个人或组织可以选择数据是私有还是开放的。可以通过AI将网络上的数据转换成标准的格式。

stone5·2025-03-18 05:54

构建我的标签体系（进行中）

对象未建有专门的表打标签有分类的标签如“安全等级”，可以是“高”，“中”，“低”之一，这类标签，本质上是一个字段属性，取值是一个固定范围的列表，不过以标签形式来存储实现而已。

stone5·2025-03-18 05:53

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。

程序先锋·2025-03-18 04:41

Java—异常体系

文章目录异常和错误java异常的分类：非运行时异常运行时异常受检异常（非运行时异常）如何处理？

且将&·2025-03-18 03:05

Java受检异常和非受检异常

1.异常分类Java中所有异常都是java.lang.Throwable的子类，其两个直接子类为Error和Exception。Error错误，JVM内部的严重问题，比如资源不足等。无法恢复。

tiepiche·2025-03-18 03:04

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。

m0_57781768·2025-03-18 02:52

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。

盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。

Start_Present·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备

小风_·2025-03-18 00:41

51 单片机指令系统入门

目录基本概念讲解一、机器指令二、汇编指令（一）汇编指令的一般格式（二）按字节数分类的指令三、高级指令总结基本概念讲解指令是计算机（或单片机）中CPU能够识别并执行的基本操作命令。

二年级程序员·2025-03-18 00:38

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

以下是ChatGPT的所有模型及其分类介绍：通用模型GPT-4：OpenAI的旗舰模型，是一个大型多模态模型，能够比以前的模型更准确地解决困难问题，具有更广泛的通用知识和先进的推理能力。

即兴小索奇·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】目录C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码

_Csharp·2025-03-17 23:34

锁的策略）

一、锁的分类第一组：乐观锁和悲观锁这是两种不同的锁的实现方式。乐观锁：在加锁之前，预估当前出现锁冲突的概率不大，因此在进行加锁的时候就不会做太多的工作。

康kang·2025-03-17 23:03

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