分解卷积第3页

Python——程序设计方法

结构化程序设计是一种典型的程序设计方法,是程序设计的基础思想,它是把一个复杂程序逐级分解成若干个相互独立的程序,然后再对每个程序进行设计与实现。

上课不要睡觉了·2025-03-12 17:12

网络安全之RSA算法

RSA的安全性依赖于大数分解。公钥和私钥都是两个大素数（大于100个十进制位）的函数。据猜测，从一个密钥和密文推断出明文的难度等同于分解两个大素数的积

网安-轩逸·2025-03-12 17:11

从“建议者”到“执行者”：Manus如何重新定义AI代理的边界——基于GAIA基准测试的深度技术解析与行业启示

不同于传统AI的“建议生成”模式，Manus实现了从任务分解、工具调用到成果交付的全流程自动化，被用户称为“数字世界中的全能实习生”本文将从技术架构、任务闭环能力、行业影响三个维度，对比Manus与现有

ByteForge·2025-03-12 15:31

搞懂 Manus 技术原理，用开源的 Proxy Lite 你也可以构建自己的智能助理

Manus的技术并没有多么高大上，技术原理主要基于其创新的“多代理架构”（MultipleAgentArchitecture），这一架构通过将复杂任务分解为规划、执行和验证三个阶段，并由多个独立的AI代理协同完成

程序猿李巡天·2025-03-12 14:56

微软的OmniParser简介

介绍AI代理可以通过一系列思维过程分解高度模糊的问题，类似于人类的推理，从而处理这些问题。这些代理可以使用各种工具（包括程序、API、网络搜索等）来执行任务并寻找解决方案。

RA AI衍生者训练营·2025-03-12 14:54

设计模式之建造者模式：原理、实现与应用

引言建造者模式（BuilderPattern）是一种创建型设计模式，它通过将复杂对象的构建过程分解为多个简单的步骤，使得对象的创建更加灵活和可维护。建造者模式特别适用于构建具有多个组成部分的复杂对象。

wenbin_java·2025-03-12 13:21

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

逆向工程是什么？

它的目标不是直接复制它们，而是通过分解、研究和重现其设计或实现过程，以便于修改、改进、学习、维护或者创建兼容组件。

不知道是谁2·2025-03-12 08:10

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

量子计算基础数学

文章目录前言一、向量表示和向量运算向量的表示向量的运算二、线性算子和矩阵线性算子几个简单的常用算子三、特征值和特征向量谱分解（SpecialDecomposition）谱分解的作用四、张量积与迹向量的张量积矩阵的张量积张量积操作规则迹

诸葛思颖·2025-03-12 05:48

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云

我是瓦力·2025-03-12 03:30

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络

shiter·2025-03-12 02:21

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN

Wis4e·2025-03-12 00:09

在pytorch中的卷积操作

卷积操作：#1.卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法

FY_2018·2025-03-12 00:08

7.2 奇异值分解的基与矩阵

一、奇异值分解奇异值分解（SVD）是线性代数的高光时刻。AAA是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，可以是方阵或者长方形矩阵，秩为rrr。

passxgx·2025-03-11 23:24

UVa11604 General Sultan

UVa11604GeneralSultan题目链接题意分析AC代码题目链接 UVA-11604GeneralSultan题意给出一些0和1组成的模式串，问是否存在一个串使得有多种方案将这个串分解成模式串

惆怅客123·2025-03-11 23:51

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

归并排序（二叉树的后续遍历思想和数组的双指针技巧）

实现归并排序的算法，我认为有几个困难需要克服掉1、首先就是要明确归并排序的算法思想，就是二叉数据的后序遍历，就是先从中间分割成两个子数组，然后继续分，直到只剩下一个元素，那么此时就是有序的，这个和构造二叉树时的分解思想十分相似

冰火同学·2025-03-11 20:59

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子

·2025-03-11 19:35

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

PointPillars:数据预处理

在PointPillars算法中，将点云划分为点柱（Pillars）是核心步骤之一，用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示，方便后续2D卷积操作。

壹十壹·2025-03-11 16:55

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下：初始化：首先，将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例

FOUR_A·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解

珠峰日记·2025-03-11 15:20

2025精选VS经典：10款项目管理软件横评榜单

本文将用WBS（工作分解结构）

·2025-03-11 15:57

ES6之解构

文章目录ES6之解构一、数组解构1.基本解构2.部分解构3.默认值4.剩余参数5.嵌套解构6.交换变量二、对象解构1.基本解构2.重命名3.默认值4.剩余参数三、函数参数结构1.数组参数解构2.对象参数解构

Hopebearer_·2025-03-11 15:17

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

【LAMMPS学习】四、运行 LAMMPS(1)基础知识

4.运行LAMMPS本部分解释了在安装可执行文件或下载源代码并构建可执行文件后如何运行LAMMPS。命令文档页面描述了输入脚本的结构以及它们可以包含的命令。

北行黄金橘·2025-03-11 08:58

【贪心算法2】

力扣122.买卖股票最佳时机Ⅱ链接:link思路要求最大利润，可以分解成子问题求解，在最低价格买入，最高价格卖出。

m0_46150269·2025-03-11 07:18

深度学习与普通神经网络有何区别？

例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

分治法的适用条件及基本步骤，快速幂算法

分治法所能解决的问题一般具有一下几个特征*该问题的规模缩小到一定程度就可以容易的解决*该问题可以分解为若干个规模较小的问题*利用该问题分解的子问题的解可以合并为该问题的解*该问题所分解出的各个子问题是相互独立的

王哈哈嘻嘻噜噜·2025-03-11 02:07

动态规划经典算法详解与C++实现

动态规划经典算法详解与C++实现动态规划（DynamicProgramming）是解决复杂问题的重要方法，通过将问题分解为重叠子问题并记录中间结果实现高效计算。

金外飞176·2025-03-11 00:54

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

微服务的认识与拆分

微服务架构通过将应用分解为一组小的、独立的服务来实现，每个服务围绕特定业务功能构建，并能独立部署与扩展。这种架构增强了开发灵活性、提高了系统的可维护性和扩展性，使得团队可以更快地响应变化和市场需求。

道法自然，人法天·2025-03-10 18:37

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

2023年全国职业院校技能大赛网络系统管理赛项模块A：网络构建（样题6）-网络部分解析-附详细代码

目录附录1：拓扑图附录2：地址规划表1.VSU2.SW33.SW44.SW55.SW66.SW77.R18.R29.R310.AC111.AC212.EG113.EG2附录1：拓扑图附录2：地址规划表

高山我的梦·2025-03-10 16:51

建造者模式

关键点：分步构建：将对象的构建过程分解为多个步骤，每个步骤负责构建对象的一个部分。封装构建过程：将构建过程封装在建造者类中，客户端无需了解具体的

智想天开·2025-03-10 16:51

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

C语言------指针从入门到精通

第二部分主要是分解指针的实现逻辑,通过19个例子,再结合代码公式把不同类型的指针及指针的应用详细解析。指针是干啥用的?指针是一个特殊的变量，它里面存储的数值被解释成为内存里的一个地址。

Oracle_666·2025-03-10 12:56

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

任务并行：将任务分解成多个子任务，每个子任

kkchenjj·2025-03-10 08:54

关于JavaScript（你所不知道的小秘密）

GeckoOpera：最初是presto，现在用的是blinkSafari：webkit引入JS的方式页面内嵌标签（可在head内或body内）外部引入（常用方法）JS基本语法变量：变量声明：声明，赋值分解

Taptaq·2025-03-10 03:22

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