分类神经网络第6页

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。

2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

数智化转型 | 星环科技Defensor 助力某银行数据分类分级

某银行作为数字化转型的先行者，面临着一项艰巨的任务：如何高效、准确地对分布在多个业务系统、业务库与数仓数湖中的约80万个字段进行数据分类和分级。

·2025-01-18 00:56

C++设计模式学习

文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则

痛&快乐着·2025-01-17 23:08

Python pandas离散化方法优化与应用实例

这种方法可以更好地理解数据分布、简化分析、或在分类建模中对特征进行转换。在Python的Pandas库中，cut和qcut是两个强大的工具，分别用于基于固定区间和基于分位数对数据进行离散化。

python慕遥·2025-01-17 23:29

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-01-17 20:18

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容

KeyPan·2025-01-17 15:54

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

3D卷积原理3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂

Undoom·2025-01-17 13:03

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init

NoKnowovo·2025-01-17 13:01

学习HTML5总结（一）

目录Web的构成一、HTML——结构1、html基本的骨架和解释2、标签1、标签2、属性3、标签的分类4、实体字符5、列表6、超链接7、文件的路径3、选择器1、基础选择器2、复合选择器3、关系选择器4、

大学生努力学习·2025-01-17 11:20

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，

dwjf321·2025-01-17 10:36

【YashanDB知识库】druid连接池做断网测试，无法自动重新连接

【标题】druid连接池断网测试，崖山数据库无法自动重新连接【问题分类】驱动使用【关键字】druid，sockettimeout【问题描述】使用崖山数据库23.2.7.100进行适配过程中反馈崖山数据库不能自动重连

·2025-01-17 10:58

【YashanDB知识库】原生mysql驱动配置连接崖山数据库

【问题分类】功能兼容【关键字】YAS-07202、YAS\_MYERROR，不兼容【问题描述】本项目的架构是hadoop+hive+yashandb使用崖山数据库，将mysql相关的创建表语句进行初始化同步使用崖山

·2025-01-17 10:58

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮

池央·2025-01-17 09:30

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。

海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

（pdf）:python33+(0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

AI代理的分类体系与发展路径：从概念重构到基础设施升级

目前AI代理的定义过于宽泛，需要更详细的分类以促进研究和应用的发展当前定义的宽泛性AI代理（AIAgents）作为人工智能领域的重要概念，涵盖了从简单的自动化工具到复杂的自主决策系统的广泛范围。

XianxinMao·2025-01-17 07:08

详解国家标准的不同分类

GB和GB/T的主要区别体现在标准的性质、意义、定义以及法律效力上。一、标准的性质•GB：GB是国家标准的代号，它表示的是必须执行的强制性标准。这类标准通常对全国经济、技术发展有重大意义，且在全国范围内统一执行。•GB/T：GB/T表示的是推荐性国家标准，其中“T”代表推荐的意思。这类标准在生产、交换、使用等方面，通过经济手段或市场调节而自愿采用。二、意义与定义•GB：强制性标准是保障人体健康、人

怎么睡不醒(づ ●─● )づ·2025-01-17 06:04

事务隔离机制（超详细）

一、定义与目的二、隔离级别的分类三、实现原理四、应用场景与权衡事务隔离机制有几个嘞？一、事务隔离级别的分

上官花雨·2025-01-17 06:33

【YashanDB知识库】YCM Monit进程频繁误告警

【问题分类】功能使用【关键字】YCM、Monit【问题描述】频繁收到告警邮件：Monit进程停止服务【问题原因分析】服务器资源占用较高情况下Monit进程检测的动作失败了。

·2025-01-17 05:43

【YashanDB知识库】YAS-04115 "SELECT" expected but missing

【问题分类】SQL语法不规范【关键字】YAS-04115"SELECT"expectedbutmissing【问题描述】执行报错，不清楚原因【问题原因分析】1、检查语法错误：确保INSERTINTO语法正确

·2025-01-17 05:42

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

通过精准识别与分类，有效减少误报率，提升安全监控效率。使用方式：用户可通过直观的操作界面

大霸王龙·2025-01-17 05:55

交换机和路由器区别（一看就懂）

vlan的路由）支持（不同网络的选路路由，由路由器进行通信和路由）高级路由器功能不支持支持路由器表相比路由器更小的路由表支持多个路由条目NAT功能不支持支持QoS功能支持简单支持多种QoS功能：支持流分类

十九遇你九十与你·2025-01-17 05:53

2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存

诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的基础性研究而获奖。他们的

·2025-01-17 04:56

数据结构————概述

2、数据的逻辑结构的4种分类2.1逻辑结构——数据本身之间的关系●集合：数据元素除了属于同一个集合外，没有其他联系；●线性关系：数据元素之间呈现的是一对一的关系；●树型：数据元素之间呈现的是一对多的关系

i易·2025-01-17 04:19

每天五分钟深度学习框架pytorch:快速搭建VGG网络的基础模块VGG块

本文重点前面我们介绍了VGG神经网络，我们知道VGG是由许多的VGG块构成，那么本文我们将使用pytorch搭建VGG块代码实现：importtorchfromtorchimportnndefvgg_block

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-17 04:16

2025/1/13 笔记——动态路由

一.动态路由1.动态路由的优势可以基于拓扑的变化而进行实时更新2.动态路由的缺点①占用额外的链路资源②安全风险③选路错误的风险3.动态路由的分类（1）基于AS进行的分类AS：自治系统标准编号：0-65535

Y淑滢潇潇·2025-01-17 04:42

网络学习记录2

一、复习网络基础知识(基础&少量&持续)：1、巩固OSPF协议：①OSPF按工作区域分类,分为IGP（InteriorGatewayProtocols内部网关）和EGP（ExteriorGatewayProtocols

Tic..·2025-01-17 04:42

C语言的数据类型及变量，常量

数据类型是编程中用于定义数据性质操作的分类机制。数据类型的选择会影响变量的存储方式、占用内存的大小以及如何将其操作。常见的数据类型（原始的，计算机系统自带）1.

不懂就乱敲·2025-01-17 04:10

思科—网络安全笔记

漏洞漏洞的分类软件漏洞硬件漏洞1.缓冲器溢出：软件写数据的时候，超出数据区的边界范围，导致访问到其他软件的内存数据，可能产生的后果有：系统崩溃，权限提升，数据受损等。

黑客Ela·2025-01-17 04:40

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

Maven 知识点总结

依赖范围3、maven的传递性依赖性质4、optional可选依赖5、exclusion排除依赖6、properties归类依赖7、优化依赖Maven基本使用1、常用命令仓库1、Maven仓库2、仓库的分类

技术人Q·2025-01-17 03:05

机器学习——逻辑回归

逻辑回归技术文档目录简介逻辑回归的基本概念逻辑回归的数学原理逻辑回归的实现步骤代码示例逻辑回归的应用逻辑回归的优化方法逻辑回归的局限性逻辑回归的扩展与变体逻辑回归与其他算法的对比总结简介逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法

口_天_光健·2025-01-17 03:33

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。

KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为

KeyPan·2025-01-17 02:28

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

【YashanDB知识库】过期统计信息导致SQL执行计划变差

【问题分类】性能问题【关键字】统计信息【问题描述】表的统计信息失效后，将会采用该表默认的参数值支持代价计算，该表对应的SQL的执行计划将会变差。

·2025-01-17 00:17

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

从传统的递归神经网络（RNN）到革命性的Transformer架构，本文将全面剖析这一技术发展历程。

非著名架构师·2025-01-17 00:42

【YashanDB知识库】安装共享集群时报错：YAS-05721

【标题】安装共享集群时报错：YAS-05721invalidinputparameter,reason:nodenameinvalid【问题分类】安装部署【关键字】YAS-05721、共享集群、主机名、

·2025-01-17 00:47

【YashanDB知识库】Hive 命令工具insert崖山数据库报错

【问题分类】功能兼容【关键字】spark30041、不兼容【问题描述】本项目的架构是hadoop+hive+yashandb使用崖山数据库，初始化所有的原数据表和数据新建表之后，插入数据时候报错，hadoopcode30041

·2025-01-17 00:46

[Java] 三种Java接收参数的方式的详细说明

按形式分类，纯粹的独立的情况，就三类1、query传参形如GETapi/notice?

·2025-01-17 00:45

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork

盼小辉丶·2025-01-16 23:03

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