分组卷积第29页

计算机网络概述

文章目录前言一、计算机网络最重要的功能二、因特网三、三种交换方式1.电路交换2.报文交换3.分组交换四、计算机网络的定义和分类1.定义2.分类五、计算机网络常用的性能指标1.速率2.带宽3.吞吐量4.时延

动力猿本猿·2024-02-10 19:24

845.【系统架构2】基于架构的软件开发（ABSD）过程

架构需求：重在掌握标识构件的3步：生成类图、对类进行分组、把类打包成构件架构设计：将需求阶段的标识构件映像成构件进行分析。

七镜·2024-02-10 18:37

keras 池化层

池化层又称下采样，是对卷积层的降维处理，常用的池化有最大池化、平均池化。

与AI零距离·2024-02-10 18:00

华为OD机试 - 结队编程（Java & JS & Python & C & C++）

题目描述某部门计划通过结队编程来进行项目开发，已知该部门有N名员工，每个员工有独一无二的职级，每三个员工形成一个小组进行结队编程，结队分组规则如下：从部门中选出序号分别为i、j、k的3名员工，他们的职级分贝为

伏城之外·2024-02-10 18:10

pytorch：torch_scatter.scatter_max（）

torch_scatter.scatter_max(src,index,dim=-1,out=None,dim_size=None,fill_value=None)根据index将src分组，求每一组中的最大值输出到

A2333fun·2024-02-10 16:54

PET亲子沟通学习第十七课：《没事的时候也要多表达》

一个完整的肯定性我信息由三个部分组成：行为、影响加感受。这三个部分随意组合都没有问题。第二种、表白性我信息。表白性我信息就是告诉别人你的想法、感受、兴趣等。

五月_2fb7·2024-02-10 14:43

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决，真理是阶段性的产物

在各种可视化基准测试中，基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络，如卷积和循环神经网络。由于transformer具有较高的性能

羞儿·2024-02-10 13:02

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

人工智能大事记-持续更新中

卷积1989年，YannLeCun写了另外一篇旷世之

城市中迷途小书童·2024-02-10 13:44

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

(全网最全)微型计算机原理与接口技术第六版课后习题答案-周荷琴，冯焕清-第10章模数（A/D）和数模（D/A）转换-中国科学技术大学出版社

包含A/D和D/A的实时控制系统主要由哪几部分组成？什么情况下要用多路开关?第二段文字是在旧版第四版答案中添加的一个问题：什么情况下要用多路开关？2。.什么叫采样、采样率、量化、量化单位？

㱘郳·2024-02-10 11:27

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-卷积码原理

目录一、引言二、卷积编码的发展历史2.1卷积码的起源2.2主要发展阶段2.3重要里程碑三、卷积编码的基本概念3.1基本定义3.2编码器框图3.3编码多项式3.4网格图(Trellis)描述四、MATLAB

瑶光守护者·2024-02-10 10:09

LeetCode热题100——字母异位词分组（2）

题目链接：https://leetcode.cn/problems/group-anagrams/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked哈希、排序排序后得到的字符串是相同的，作为哈希表的键classSolution{publicList>groupAnagrams(String[]strs){//创建一个哈希表h，键值分别对应排

duanyq666·2024-02-10 09:44

《时分秒》教学反思

刚开始，我从四个方面的开始教学:一是认识钟面，知道钟面有哪些部分组成，各表示什么，并用教具钟表进行教学;二是认识时间:时、分、秒，知道1时=60分，1分=60秒，在让学生理解时与分的关系时，又用教具钟表向学生演示时针走一大格

刘楼小学赵洁琼·2024-02-10 09:22

APP用户流量分组管理，挖掘更大广告变现收益

流量分组是指开发者根据一定的规则对用户群体进行分组，包括用户属性、用户行为、地理位置等，同时支持开发者自定义属性和规则。开发者可对不同分组配置不同的瀑布流，实现精细化运营。

AdSet聚合广告平台·2024-02-10 09:36

卷积神经网络（CNN）

1.构成由输入层、卷积层、池化层、全连接层构成。

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

MySQL学习笔记：第五天（一）高级查询

分组函数分组函数常用函数分组函数常用到以下五个函数：MIN：最小值MAX：最大值SUM：总和AVG：平均值COUNT：返回满足条件的每组记录条数注意：MIN和MAX可以用于任何数据类型SUM和AVG函数都是只能够对数值类型的列或表达式操作

Yokily·2024-02-10 07:40

mysql多表关联count某张表_MySQL使用JOIN COUNT多个表

AutoincrementnameDocumentsid->Primary/Autoincrementcustomer_idDocuments_itemsid->Primary/Autoincrementdocument_id我想获得按客户名称分组的文件和文件项目总数

乌合之子但愿君·2024-02-10 07:10

铱塔 (iita) 开源 IoT 物联网开发平台，基于 SpringBoot + TDEngine +Vue3

铱塔智联平台包含了品类、物模型、消息转换、通讯组件（mqtt/EMQX通讯组件、小度音箱接入组件、onenetStudio接入组件）、modbus透传接入、云端低代码设备开发、设备管理、设备分组、规则引擎

AIoT科技物语·2024-02-10 07:33

Request

request对象就是用来获取请求数据的对象继承体系：request获取的请求数据由三部分组成：请求头，请求行，请求体请求体只有post请求才有请求体，可以使用输入流读取对应的数据因为不同的doXxx方法

海色ha1se·2024-02-10 07:58

Pandas数据清洗手册：从缺失值到多层索引，掌握完整数据处理技巧【第70篇—python：Pandas数据清洗】

判断缺失值2.删除空值3.填补空值4.替换元素5.分割元素6.字符串操作7.数据类型转换8.去重9.自定义函数10.处理日期数据11.缺失值插值12.透视表13.数据合并14.数据采样15.处理异常值16.分组统计

一见已难忘的申公豹·2024-02-10 07:24

单片机学习笔记---蜂鸣器工作原理

目录蜂鸣器介绍蜂鸣器的驱动方式ULN2003D芯片工作原理实战预备知识：基础乐理音名的分组全音和半音的关系音高的表示五线谱中的符号定义简谱上的符号定义C调音符与频率对照表相关计算蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件

Vera工程师养成记·2024-02-10 07:18

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

保研机试算法训练个人记录笔记（四）——哈希算法

目录两数之和字母异位词分组最长连续序列力扣热题100——哈希算法两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。

不会写代码！！·2024-02-10 07:47

物联网安全与隐私保护之物联网数据安全

1.概述1.1数据安全的CIA原则：数据机密性、完整性、可用性1.2密码算法分类哈希密码算法对称密码算法：分组密码算法、流密码算法公钥密码算法：RSA1.3密码分析已知密文攻击已知明文攻击选择明文攻击选择密文攻击

慢三步上篮·2024-02-10 06:14

这时光，多遗憾那！

灵魂与肉体这两部分组成了我们生命的始终。时光的白昼来回交替，一个细胞问世，一个也会凋谢，那么这开始与结束的过程中，我们要以怎样的姿态度过，又能以怎么得姿态度过。

羽落安若兮·2024-02-10 06:55

immutable使用

groupBy之后，获取数据constallDatasGroupBy=allDataValues.toList().groupBy(x=>x.get('floor'))使用groupBy将List转为以某个元素分组的

萱苏m·2024-02-10 05:27

算法学习系列（三十二）：背包问题

目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始

lijiachang030718·2024-02-10 05:12

LeetCode78-子集详解

合并两个有序链表详解Leetcode22-有效括号生成详解Leetcode24-两两交换链表中的节点详解Leetcode27-移除元素详解Leetcode46-全排列详解Leetcode49-字母异位分组详解

白羊by·2024-02-10 05:01

JVM相关问题

1JVM组成1.1JVM由那些部分组成，运行流程是什么？

五星颠勺大厨·2024-02-10 04:49

计算机网络——05Internet结构和ISP

Internet结构和ISP互连网络结构：网络的网络端系统通过接入ISPs连接到互连网住宅、公司和大学的ISPs接入ISPs相应的必须是互联的因此任何2个端系统可相互发送分组到对方导致的“网络的网络”非常复杂发展和演化是通过经济的和国家的政策来驱动的问题

Aubyn11·2024-02-10 02:48

recycleview实现分组列表

最近看到diycodeAPP中一个列表分组界面，起初是用listview嵌套gridview实现的，效果一样只是有些复杂，但是后来看了下源码，是用recycleview实现的，并且还很简单，最后就尝试了一下

你好好吖·2024-02-10 01:12

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

这里写目录标题1.我的模型结构是这样的：2.每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2),nn.Conv1d(8,32,1),nn.BatchNorm1d(32),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

卷积层Conv1d包含的元素分别是什么，经过卷积层，数据的形状发生变化吗？

nn.Conv1d是一个一维卷积层，它通常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。这个层包含以下主要元素：输入通道数（In_channels）：这是输入数据的通道数。

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

为梦而生~·2024-02-10 01:47

浮点数加、减运算步骤

1位，阶码8位，尾数23位双精度double8个字节64位符号位1位，阶码11位，尾数52位1.2浮点的表示方法浮点数在机器中的形式如下所示，采用这种数据格式的机器称为浮点机浮点数由阶码j和尾数S两部分组成

想做后端的前端·2024-02-10 00:46

MYSQL-第四周

以下为查询内容：--完整的查询指令：--selectselect选项字段列表from数据源where条件groupby分组having条件orderby排序limit限制;--select选项--all

张叁疯_·2024-02-09 23:57

自然环境下，4种水稻叶片病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在98.6%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

1.数据集介绍：自然环境下，4种水稻叶片病虫害数据集Bacterialblight（白叶枯病）共1548张，Blast（稻瘟病）共1440张，BrownSpot（褐斑病）共1600张，Tungro(水稻東格魯桿狀病毒)共1308张。自然环境下，水稻叶片病虫害数据集。2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种水稻叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下Bacterialblight（白叶

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

4种玉米叶病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在99.06%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

1.数据集介绍：Blight(枯萎病),1145张照片Common_Rust（1306张照片）Gray_Leaf_Spot（574张照片）Healthy（1162张照片）2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种玉米叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下2.2.picture文件装的是，运行hf.py文件后，将data文件夹的四种原始数据，随机打乱分成训练集和测试集：2.3.mode

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习目标检测人工智能算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2024-02-09 22:52

MongoDB聚合： $sortByCount

$sortByCount聚合根据指定表达式的值对输入文档进行分组，然后计算每个不同分组中的文档数。

原子星·2024-02-09 21:57

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类

jk_101·2024-02-09 20:30

计算机网络相关题目及答案（第八章）

a.Wireshark分组112是由客户还是由服务器发送的?b.服务器的IP地址和端口号是什么?c.假定没有丢包和重传，由客户发送的下一个TCP报文段的序号将是什么?

小嘤嘤怪学·2024-02-09 20:52

LLVM实战之将.ll文件转换成bitcode文件

LLVMbitcode(也称为字节码——bytecode)由两部分组成：位流（bitstream，可类比字节流），以及将LLVMIR编码成位流的编码格式。

Aria_J·2024-02-09 19:36

CT重建平行射线滤波反投影

文章目录直接反投影投影与Radon变换滤波反投影法(FBP)傅里叶切片定理平行射线下的滤波反投影重建卷积与傅里叶反变换直接反投影该方法是沿着射线来的方向把一维信号反投影回去，可以想象成把投影穿过图像区域反

73826669·2024-02-09 18:09

3DCaricShop: A Dataset and A Baseline Method for Single-view 3D Caricature Face Reconstruction

3.13DCaricShop数据集3.2提出的baseline方法进行三维重建3.2.1概述3.2.2流程1.参数化建模（PCA）2.隐式三维重建3.3D关键点预测4.关键点引导的模型匹配3.2.3VC-GCN（视图协同图卷积网络

理想很丰满，现实很骨感·2024-02-09 18:07

《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记

的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移（水平或是垂直方向运动）在经过pooling操作（pooling不具有平移不变性）带来结果相差很大的问题（特别针对小目标），而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释

m_buddy·2024-02-09 18:37

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