分组卷积神经网络

YashanDB实例架构

数据库实例只在运行态存在，包括一组线程和内存空间，YashanDB采取多线程架构，内存空间由共享内存区域和私有内存区域两部分组成。每个正在运行的数据库至少与一个数据库实例相关联。
YashanDB·2025-02-25 02:16

Python解决“数字分组求偶数和”问题

Python解决“数字分组求偶数和”问题问题描述测试样例问题解决代码问题描述小M面对一组从1到9的数字，这些数字被分成多个小组，并从每个小组中选择一个数字组成一个新的数。
啥都鼓捣的小yao·2025-02-25 01:04

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念
智算学术·2025-02-25 00:31

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。
那雨倾城·2025-02-24 23:21

单独使用 HAVING 的条件

在SQL中，HAVING子句通常与GROUPBY一起使用，用于对分组后的结果进行过滤。
零点溯灵·2025-02-24 22:49

CURL库网页爬取：从错误处理到结果验证

CURL库由两个主要部分组成：libcurl（CURL库）和curl（命令行工具）。libcurl是一个跨平台的C语言库，提供了丰富的API用于网络通
小白学大数据·2025-02-24 16:39

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号
cjl30804·2025-02-24 15:31

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。
yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。
yyc_audio·2025-02-24 14:26

Linux操作系统——计算机硬件软件体系1

学习视频：Linux操作系统参考资料VMware的三种网络类型1.1冯诺依曼体系机构数据指令统一用二进制表示顺序执行程序计算机硬件有运算器、控制器、存储器输入和输出设备五大部分组成1.2计算机硬件组成存储器
唔嗯雯的学习笔记·2025-02-24 14:56

C++MFC常用控件

_按钮(Button)_编辑框(EditControl)_标签(StaticText)_超级列表框(ListControl)_分组框(GroupBox)_复选框(CheckBox)_树形框(TreeControl
刘欢(C#)·2025-02-24 14:52

P4447 [AHOI2018初中组]分组【贪心】

题目描述小可可的学校信息组总共有n个队员，每个人都有一个实力值a[i]a[i]a[i]。现在，一年一度的编程大赛就要到了，小可可的学校获得了若干个参赛名额，教练决定把学校信息组的nnn个队员分成若干个小组去参加这场比赛。但是每个队员都不会愿意与实力跟自己过于悬殊的队员组队，于是要求分成的每个小组的队员实力值连续，同时，一个队不需要两个实力相同的选手。举个例子：[1,2,3,4,5][1,2,3,4
ln2037·2025-02-24 12:07

[AHOI2018初中组] 分组---贪心算法

举个例子：[1,2,3,4,5]是合法的分组方案，因
^O^凡人多烦事·2025-02-24 12:32

实时系统vxWorks - zynq7020移植vxWorks

FSBL（BOOT.bin）：由fsbl.elf、bitstream和SSBL三部分组成。fsbl.elf用于完成PS初始化工作，加载PLbitstream文件，运行SSBL（bootrom）。
不只会拍照的程序猿·2025-02-24 11:58

python绘图之密集散点图

密集散点图主要目的是生成一个可视化图表，展示insurance数据集中bmi（身体质量指数）和charges（医疗费用）之间的关系，并通过不同的维度对数据进行分组和区分，以便更清晰地观察数据的分布和特征
pianmian1·2025-02-24 01:19

tcp udp区别

UDP有不提供数据包分组、组装和不能对数据包进行排序的缺点，也就是说，当报文发送之后
有趣的难受·2025-02-24 01:18

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

【CS知识点】一文搞懂 正则表达式

目录基本语法单个字符匹配字符集匹配重复匹配位置匹配选择匹配分组和捕获分组和捕获分组捕获反向引用贪婪匹配与懒惰匹配贪婪匹配懒惰匹配零宽断言应用场景实例：微信号匹配在数字时代，文本数据无处不在，从简单的日志文件到复杂的网页内容
星河天欲瞩·2025-02-23 17:56

Jenkins 中针对视图分组（11）

一、将没有在视图的项目进行归纳操作；新增的项目规则，并入到某就一个视图中，但常规是设置一个规则，后续按照规则走，就不用单独设置1、首先到控制台页面，如果没有视图分组就点击加号新增；已存在视图，直接切换过去
ifanatic·2025-02-23 16:44

初识Linux

一、认识操作系统我们知道，一个完整的计算机系统是由硬件系统和软件系统两大部分组成。其中，计算机软件系统分为系统软件和应用软件系统软件的主要功能是对计算机硬件和软件资源进行管理。
2025-2-21·2025-02-23 16:09

【练习】PAT 乙 1052 卖个萌

题目萌萌哒表情符号通常由“手”、“眼”、“口”三个主要部分组成。
柠石榴·2025-02-23 12:46

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络
顾漂亮·2025-02-23 12:15

Python的那些事第二十八篇：数据分析与操作的利器Pandas

本文从Pandas的基础概念入手，深入探讨其核心数据结构（Series和DataFrame），并结合实际案例，详细阐述数据导入导出、数据清洗、数据处理、分组聚合、数据可视化
暮雨哀尘·2025-02-23 12:13

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

该框架以卷积神经网络为核心，结合多阶段数据预处理流程（包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理），实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

每次请求时，检查 JWT Token的有效期并决定是否需要刷新

JWTtoken是由三个部分组成的：header、payload和signature，有效期信息通常在payload中。JWT的payload中有一个exp字段，它表示tok
panplan.top·2025-02-23 08:49

Pytest测试用例中的mark用法（包含代码示例与使用场景详解）

pytest提供了丰富的功能来简化测试用例的编写，其中的mark功能允许我们对测试用例进行标记和分组，以便于选择性运行和管理。
测试界媛姐·2025-02-23 02:00

自动化之ansible（二）

中playbook（剧本）官方文档：Ansibleplaybooks—AnsibleCommunityDocumentation1、playbook的基本结构一个基本的playbook由以下几个主要部分组成
likeyou~coucou·2025-02-23 00:45

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。
爱丫爱·2025-02-22 23:40

Python 开源项目大杂烩

SQLAlchemy——数据持久层框架简介SQLAlchemy主要由两部分组成，一个SQL工具包和一个关系对象映射(ORM)，它能让开发者完全发挥出SQL的灵活性与强大的能量。
ocelotandsnake·2025-02-22 23:34

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation
985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

RocketMQ(3)-SpringBoot集成简单测试

文章目录测试RocketMQ服务可用性providerconsumerconsumer监听消费testRocketMQ组的概念RocketMQ分组使用场景rocketmq的重试注意：项目中引用的rocketmq
gzh-程序员灿灿·2025-02-22 20:43

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。
Jason_Orton·2025-02-22 20:08

XML详解

XML简介：是ExtensibleMarkupLanguage的缩写，可扩展标记语言，是一种简单的存储语言，使用一系列的标记来描述结构化数据XML的文档结构1.XML声明：以下几个部分组成version
离别情诗雨·2025-02-22 17:16

软件体系结构

简单来说，就像是建筑的蓝图，规定了软件系统由哪些部分组成，各部分之间如
不熬夜达人·2025-02-22 17:14

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。
煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

RocketMQ结构介绍

消息转发模型RocketMQ主要由Producer、Broker、Consumer三部分组成，其中Producer负责生产消息，Consumer负责消费消息，Broker负责存储消息。
北漂人Java·2025-02-22 07:26

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

SQL FIRST() 函数详解

它通常与GROUPBY子句结合使用，用于返回每个分组中的第一个记录。本文将详细解释FIRST()函数的用法、参数、返回值以及与它的关联函数。
lsx202406·2025-02-22 01:02

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

【正则表达式】

这里写目录标题目录：1.背景知识1.1正则表达式在Linux中的应用场景1.2正则表达式引擎类型2.元字符2.1字符匹配元字符2.2数量限定元字符2.3位置限定元字符2.4分组和引用元字符3.其他3.1
布鲁惠比寿·2025-02-21 19:46

美团一面：说说synchronized的实现原理？

以下是详细解析：1.对象头与MarkWord每个Java对象在内存中由三部分组成：对象头（Header）：存储对象的元数据，包括锁状态、GC分代年龄等。
K&&K·2025-02-21 18:07

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox
chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。
reset2021·2025-02-21 16:13

输入搜索、分组展示选项、下拉选取，el-select 实现：即输入关键字检索，返回分组选项，选取跳转到相应内容页 —— VUE项目-全局模糊检索

【效果图】：分组展示选项【去界面操作感受一下】—>便捷简洁的企业官网【录制效果视频展示】：菜单栏-快速检索1【流程】：（1）读取目标数据，如果是多个，需要多次读取；（2）对数据进行分组，放入特定分组数据结构
菲力蒲LY·2025-02-21 14:56

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。
数据媛·2025-02-21 14:53

【深度学习】Unet的基础介绍

它的结构由两个主要部分组成：下采样（编码器）：图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样（解码器）：逐渐恢复图像的尺寸，并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合，以保持细节。
牧歌悠悠·2025-02-21 11:34

【鸿蒙实战开发】OHPM鸿蒙模块使用

概述OHPM（OpenHarmonyPackageManager）由OpenHarmony三方库中心仓网站、命令行工具、OpenHarmony三方库中心仓仓库三个部分组成，其功能如下：●OpenHarmony
「已注销」·2025-02-21 11:00

【Python爬虫(12)】正则表达式：Python爬虫的进阶利刃

目录一、引言二、正则表达式高级语法详解2.1分组（Grouping）2
奔跑吧邓邓子·2025-02-21 10:53

使用GDI+、文件和目录和打印API，批量将图片按文件名分组打包成PDF

代码写了两个小时，速度太慢（包括学习文档的时间）#include#include#include#includeusingnamespaceGdiplus;#pragmacomment(lib,"Gdiplus.lib")enum{IDLEN=30,FNAME=IDLEN+5,//.pdf};intmain(void){GdiplusStartupInputgsi;ULONG_PTRtok;Gdi
黄铎彦·2025-02-21 02:01
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