分解卷积

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

链接：原文出处作者：FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵
守得云开现月明·2025-02-27 07:39

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(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·2025-02-27 05:57

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

mysql联合查询效率_MySQL单表多次查询和多表联合查询，哪个效率高？

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解。简单地，可以对每个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。
红茶漫山·2025-02-27 02:25

【算法】 ‘abb‘ 型子序列问题——前后缀分解 python

‘abb’型子序列题目描述leafee最近爱上了abb型语句，比如“叠词词”、“恶心心”leafee拿到了一个只含有小写字母的字符串，她想知道有多少个“abb”型的子序列？定义：abb型字符串满足以下条件：字符串长度为3。字符串后两位相同。字符串前两位不同。输入描述:第一行一个正整数第二行一个长度为的字符串（只包含小写字母）1≤≤1e5输出描述:“abb”型的子序列个数。示例1输入6abcbcc输
查理零世·2025-02-26 22:56

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

面向对象编程（OOP）基础：Java入门指南

通过将复杂的系统分解成较小的部分（即对象），可以更清晰地理解和解决问题。在Java中，OOP的核心概念有三个：类、
小志开发·2025-02-26 18:59

ChatGPT版本差异分析大全

2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越：通过CoT（链式推理）技术分解复杂问题，在医学临床案例测
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

DeepSeek 智慧城市应用：交通流量预测（918）

**摘要：**本文探讨了利用DeepSeek技术框架解决城市交通流量预测问题的方法，主要内容包括基于时空图卷积网络（ST-GCN）的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理API服务的搭建，旨在为智慧城市的交通管理提供高效
web13508588635·2025-02-26 16:18

第5关：线性代数

numpy的线性代数线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是任何数组库的重要组成部分，一般我们使用*对两个二维数组相乘得到的是一个元素级的积，而不是一个矩阵点积。
-阿呆-·2025-02-26 14:00

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。
算法资料吧！·2025-02-26 06:06

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。
mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数
有幸添砖java·2025-02-25 22:11

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径
xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

AI提示工程的挑战与演进

以下是具体分析：一、当前AI工作流的提示挑战复杂任务分解与逻辑连贯性多步骤任务建模困难涉及跨工具、多模态的任务（如“分析数据→生成图表→撰写报告”）需精确拆解子任务并定义依
大囚长·2025-02-25 16:59

GEO数据结构

目录1.GEOADD2.GEODIST3.GEOHASH3.GEOHASH4.GEOPOS6.GEOSEARCH7.GEOSEARCHSTORE应用场景代码的逻辑分解：比较难懂的部分：RedisGEO查询与分页
代码代码快快显灵·2025-02-25 15:51

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
superace7911·2025-02-25 15:50

经典算法思想总结

一般解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解LeetCode455.分发饼干：455.分发饼干-力扣（LeetCode）121.买卖股票的最佳时机
2301_80148369·2025-02-25 13:05

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。
彬彬侠·2025-02-25 13:00

云原生架构概念

它的核心优势在于支持微服务架构，使得应用程序能够分解为独立、松耦合的服务，每个服务都可以单独开发、部署和扩展，从而提高了敏捷性和迭代速度。
睡不醒的小泽·2025-02-25 09:08

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,
开源技术探险家·2025-02-25 07:55

HTTP和HTTPS详解

HTTP的工作过程一次HTTP操作称为一个事务，其整个工作过程如下：1）地址解析如用客户端浏览器请求这个页面：localhost.com:8080/index.htm从中分解出协议名、主机名、端口、对象路径等部分
Cedicn·2025-02-25 01:08

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

奇异值分解求线性方程组的最小二乘解

此类问题可以很方便地采用SVD奇异值分解来求解。一.讨论基于线性代数的解析解关于线性方程组的解析解存在性的讨论在之前的博客中已经介绍，主要基于向量组的线性相关性理论。
果壳中的robot·2025-02-24 23:57

ATB概念之：算子tiling

Tiling技术通常用于将大的计算任务分解成更小的块，这些小块可以在内存中更高效地处理，或者更适合并行计算环境。
·2025-02-24 23:48

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

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络，并模拟数据进行演示。
go5463158465·2025-02-24 20:06

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

2025年如何挑选最适合企业的5大项目管理平台：从实战角度拆解核心逻辑与避坑指南

某建筑公司曾采购某国际大厂系统，结果工程师连任务分解都不会用，最终回归Excel+微信群。
·2025-02-24 14:58

基于企业架构视角建模

基于企业级架构视角的模型建设有助于打破组织内IT系统的孤岛式建设，核心任务是对银行内战略的分解、传导，帮助企业将零散的能力“聚沙成塔”，确保战略意图和绩效指标逐层落实到每一个流程步骤、程序模块、操作规范中
fajianchen·2025-02-24 09:13

边缘计算的学习

边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘
川朴老师·2025-02-24 08:38

力扣hot100——排序链表（常见方法，归并排序）

解题思路：分解（Divide）：将待排序的列表递归地分成两半，直到每个子列表只包含一个元素（此时每个子列表都是有序的）。解决（Conquer）：递归地对每个子列表进行排序。
01_·2025-02-24 00:09

将混合专家（Mixture of Experts, MoE）路由机制引入时序预测方向的思路的拆解和优化建议

from=from_copylink现有方法与MoE的对比分析传统分解方法（如季节-趋势分解
放空儿·2025-02-23 22:00

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

神经网络可视化工具

11款神经网络可视化工具，组会汇报、论文插图、科研学术必备01TensorSpace可以在网页上直接使用，是一种3D模型展示神经网络，适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开
G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

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

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

快速排序（Quick Sort）

1、快速排序的核心是分治思想:分治思想（DivideandConquer）是一种通过分解问题、解决子问题、合并结果来解决复杂问题的策略。
闯闯爱学习·2025-02-23 10:29

线代[8]｜北大丘维声教授《怎样学习线性代数？》（红色字体为博主注释）

该篇文章为大学工科专业线性代数课程脉络的梳理性质文章，仅仅到“二次型”为止与考研大纲相同，并未涉及“哈密顿—凯莱定理、奇异值分解（SVD）、广
汉密士20240101·2025-02-23 09:55

短时傅里叶变换（STFT）与逆变换（ISTFT）

引言短时傅里叶变换（Short-TimeFourierTransform,STFT）是一种将信号分解为时间和频率成分的技术，广泛应用于音频处理、语音分析和音乐信息检索等领域。
niuguangshuo·2025-02-23 09:22

动态规划（Dynamic Programming）详解

详解目录动态规划简介动态规划核心思想动态规划问题的基本要素动态规划应用步骤经典动态规划问题解析动态规划优化技巧实际应用案例动态规划的优缺点总结与学习资源1.动态规划简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种解决复杂问题的算法设计范式，通过将原问题分解为相对简单的子问题
程序猿000001号·2025-02-23 00:44

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

解读matlab之小波库函数,解读matlab之小波库函数

图14wavedec函数中的核心函数为dwt函数，作多少尺度的分解就调用几次dwt函数。4waverec函数waverec函数是多尺度一维离散小波重构函数。
weixin_39735509·2025-02-22 23:08

【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

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
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