分解卷积第5页

信号处理基础：信号的时域和频域分析_（9）.傅里叶变换

通过傅里叶变换，可以将复杂的时域信号分解为一系列简单的基本频率分量，这对于信号的分析、处理和设计具有重要意义。傅里叶变换在信号处理领域有着广泛的应用，包括滤波、频谱分析、通信系统设计等。

kkchenkx·2025-03-05 07:48

微前端架构

1.微前端架构概述1.1定义与核心概念微前端架构是一种现代Web应用的架构风格，它借鉴了微服务的理念，将前端应用分解为一组小型的、独立交付的前端应用，每个应用可以独立开发、独立部署，并且可以由不同的团队使用不同的技术栈进行开发

qmwneb946·2025-03-05 05:33

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

1.1发展简史1980s~2000s：基于统计的浅层模型，如TF-IDF（直接表征词的重要性）、LSA（通过矩阵分解降维

来自于狂人·2025-03-05 02:02

一篇文章带你入门C语言函数

在实际开发中，我们会将一个大型程序分解为多个小的、功能单一的函数，每个函数负责完成一个特定的任务。这样可以提

二年级程序员·2025-03-05 01:58

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

它打破了传统循环神经网络（RNN）按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖关系上的局限，另辟蹊径地采用多头注意力机制

范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

【菜笔cf刷题日常-1600】C. Balanced Stone Heaps（二分求min/max）

思路：求最小值的最大值，首先想到用二分解决。直接枚举答案，判断方法从尾向前

IamDickman·2025-03-04 21:57

蓝桥杯 2022 Java 研究生省赛 3 题质因数个数

publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan=newScanner(System.in);//唯一分离定律任何一个数都可以被分解为两个质数相乘的形式

菜鸟0088·2025-03-04 20:20

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

详解LLM 核心技能-大文本分块技术

大模型入门学习·2025-03-04 13:21

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块

闲人编程·2025-03-04 01:29

规控算法工程师的技术图谱和学习路径

一、技术图谱核心模块数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值分解（用于控制系统建模与优化）。微积分：梯度下降、泰勒展开、动态系统建模（支持控制算法推导）。概率论与统计学：贝叶斯理论、马尔可

执于代码·2025-03-03 23:09

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、

执于代码·2025-03-03 23:09

2025年广东省职业院校技能大赛高职组“软件测试”赛项—测试计划模板

2025年广东省职业院校技能大赛高职组“软件测试”赛项—测试计划模板文章目录2025年广东省职业院校技能大赛高职组“软件测试”赛项—测试计划模板教务管理系统测试计划1.概述2.测试任务3.测试资源4.功能分解

旺仔Sec·2025-03-03 21:56

Python 编程题第三节：完数、质数分解、判断某年某天

一个数等于除他以外的的所有因子之和被称为完数l2=[]forainrange(1,1001):sum=0foriinrange(1,a):ifa%i==0:sum+=iifsum==a:l2.append(a)print(l2)质数分解很巧妙

MYX_309·2025-03-03 12:44

分治算法+题目

分治算法+题目分治算法是什么题目：合并K个升序链表总结分治算法是什么把问题分解后进行求解，相比于不分解直接求解，时间复杂度更低。符合这个特征的算法，我们才称之为「分治算法」。

好好学Java吖·2025-03-03 08:38

快速上手 Unstructured：安装、Docker部署及PDF文档解析示例

分区功能：Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素

大F的智能小课·2025-03-03 01:46

贪心算法理解与Python实现

贪心算法适用条件贪心选择性质：局部最优解能导致全局最优解最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解实现步骤将问题分解为多个子问题定义每个步骤的最优选择标准执行贪心选择并缩小问题规模重复直到问题解决示例1

LWENBiN8668·2025-03-03 00:07

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。

浪九天·2025-03-02 21:19

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

并且我们演示了如何用时频变换，和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法

林聪木·2025-03-02 10:09

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

卷积的定义数学概念：在数学上，卷积是一种操作，通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。

abments·2025-03-02 06:05

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

卷积核的初始化随机初始化：在大多数情况下，卷积核（滤波器）的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种：均匀分布初始化：权重从一个均匀分布中抽取值。

abments·2025-03-02 06:05

2025 年考研数学二大纲原文(完整版)

150分，考试时间为180分钟.二、答题方式答题方式为闭卷、笔试.三、试卷内容结构高等教学约80%线性代数约20%四、试卷题型结构单项选择题10小题，每小题5分，共50分填空题6小题，每小题5分，共30分解答题

WEL测试·2025-03-02 04:20

基于STM32F103的0.96寸OLED显示屏驱动程序IIC（注释详细_复制可用）

显示的原理是将图像或文字分解为一组组小点,并通过控制每个点的亮度或颜色来显示信息。这些小点通常是很小的正方形，并且由有机发光二极管组成。

巨大蜗牛·2025-03-01 22:12

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

第十五个问题-什么是CoT？

二、技术原理显式推理路径要求模型将解题过程分解为多个可解释的中间步骤示例：复制问题：小明有5个苹果，吃掉2个后又买

释迦呼呼·2025-03-01 20:53

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

动态规划（Dynamic Programming）

它通过将问题分解为更小的子问题，并存储子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。一、动态规划的核心思想重叠子问题：问题可以被分解为若干个子问题，且这些子问题会重复出现。

六七_Shmily·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。

那年一路北·2025-03-01 13:09

【模块】GNConv卷积模块

论文《GCNet:Non-localNetworksMeetSqueeze-ExcitationNetworksandBeyond》1、作用GCNet（GlobalContextNetwork）结合了非局部网络（Non-LocalNetwork，NLNet）的长距离依赖捕捉能力和Squeeze-ExcitationNetwork（SENet）的轻量级特性，有效地建模全局上下文信息。通过简化非局部块

dearr__·2025-03-01 10:47

算法系列之动态规划

它通过将问题分解为更小的子问题，并存储这些子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。本文将介绍动态规划的基本概念、适用场景、复杂度分析，并通过Java代码实现经典的动态规划问题。

修己xj·2025-03-01 08:03

【人工智能】数据挖掘与应用题库（1-100）

答案：对6、[u(x)×v(x)]'=u(x)'×v(x)'答案：错7、链式法则的步骤可以概况为：分解、各自求导、相乘、回代。答案

奋力向前123·2025-03-01 08:29

【Math】奇异值分解（SVD）详解及 Python 实现

1.什么是奇异值分解（SVD）奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是矩阵分解的一种方法，它将任意矩阵AAA分解为三个矩阵的乘积：A=UΣVTA=U\SigmaV

SimpleLearing·2025-03-01 00:34

Squid代理服务之反向代理模式

我们通过结构化的技术分解，深入探讨其核心机制和实际应用场景。

·2025-02-28 16:28

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

金融风控与医疗影像算法创新前沿

医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络（3D-CNN）架构，实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割，诊断准确率较传统方法提升23.6%。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

JavaScript系列（89）--前端模块化工程详解

模块化概述小知识：模块化是指将一个复杂的系统分解为独立的、可复用的模块。在前端开发中，模块化有助于提高代码的可维护性、可测试性和可重用性，同时促进团队协作和大型应用的开发。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-02-28 01:09

【音视频】编解码相关概念总结

在将PS流通过网络传输时，通常会将其分解成一个个NALU，然后通

gma999·2025-02-27 23:15

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1

Colinnian·2025-02-27 23:41

【模块】AKConv卷积模块

AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制

dearr__·2025-02-27 22:10

每日Attention学习24——Strip Convolution Block

ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类PSP设计，采用四个并行分支提取不同维度的信息相比于经典的横向/纵向条形卷积

xiongxyowo·2025-02-27 22:08

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。

清风AI·2025-02-27 21:03

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在

chenjj4003·2025-02-27 21:29

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。

周玄九·2025-02-27 17:54

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb

谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

《日程管理技巧与工具推荐：如何让日程管理更有趣？》

[]()任务管理工具任务管理工具就更厉害了，它能帮你把任务分解成具体的步骤，设置优先级、截止日期，还能实时更新任务状态。比如

·2025-02-27 13:58

Sobel边缘检测算法：图像处理的关键技术

Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测，被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法，

Fkvision·2025-02-27 07:41

推荐频道

分解卷积