卷积公式第10页

DataWhale组队 LeetCode task1

算法+数据结构=程序这一公式简洁地表达了程序设计的核心要素。算法是解决问题的步骤或方法，而数据结构则是数据的组织、存储和管理方式。程序则是算法和数据结构的具体实现。

菜鸟码农01·2025-02-16 02:45

WPS OFFICE制作多级下拉菜单

1.名称管理器—新建名称【公式】选项卡下的【名称管理器】，点击【新建】为省份、市、县这三个级别的下拉框数据新建名称，如图：一组对应关系，如下例：2.数据—数据有效性联动关系设置完成之后，选中要设置下拉框的单元格

Yvonne978·2025-02-15 23:53

PyQt5控件大小获取

有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能

qq_29278863·2025-02-15 23:23

第三章第二十一题（科学：某天是星期几）(Science: day of the week)

这个公式是：h=(q+(26(m+1)/10+k+k/4+j/4+5/j))%7其中：h是一个星期中的某一天（0为星期六；1为星期天；2为星期一；3为星期二；4为星期三；5为星期四；6为星期五）。

xjlovewjh·2025-02-15 21:07

不坑盒子Office插件：全能助手，办公效率的革命性提升

化学公式编辑：自动排版化学方程式，让科学文档更专业。表格智能填充：一键编号填充，

不坑老师·2025-02-15 16:01

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准

目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2卷积神经网络

格图素书·2025-02-15 12:01

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式

XD742971636·2025-02-15 09:07

通达信关于时间的公式观察日1:=YEAR=2021 AND MONTH=9 AND DAY=27；

这里写自定义目录标题通达信关于时间的公式通达信关于时间的公式年:2021;月:9;日:27;观察日1:=YEAR=2021ANDMONTH=9ANDDAY=27;STICKLINE(观察日1,3617,3663,10,1

weixin_44418748·2025-02-15 09:06

通达信公式（转帖）

一、行情函数HIGH最高价返回该周期最高价。用法：HIGHH最高价返回该周期最高价。用法：同HIGHLOW最低价返回该周期最低价。用法：LOWL最低价返回该周期最低价。用法：同LOWCLOSE收盘价返回该周期收盘价。用法：CLOSEC收盘价返回该周期收盘价。用法：同CLOSEVOL成交量（手）返回该周期成交量。用法：VOLV成交量（手）返回该周期成交量。用法：同VOLOPEN开盘价返回该周期开盘价

qq_41771776·2025-02-15 08:03

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

欧拉公式在信号处理中的魔法：调幅信号的生成与频谱分析

欧拉公式在信号处理中的魔法：调幅信号的生成与频谱分析“数学不是枯燥的符号，而是宇宙的诗歌。”当我们用欧拉公式解开调幅信号的频谱密码时，仿佛看到电磁波在时空中跳动的频率之舞。

CSer、子瑜·2025-02-15 06:17

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

PDF文件提取开源工具调研总结

概述PDF是一种日常工作中广泛使用的跨平台文档格式，常常包含丰富的内容：包括文本、图表、表格、公式、图像。

塞大花·2025-02-14 22:37

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

焦损函数（FocalLoss）与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容

·2025-02-14 22:31

手把手教你搭建自己的微信编辑器

功能特性支持Markdown所有基础语法、数学公式提供对Mermaid图表的渲染和GFM警告块的支持丰富的代码块高亮主题，提升代码可读性允许自定义主题色和CSS样式，灵活定制展示效果提供多图上传功能，并可自定义配置图床便捷的文件导入

@菜鸟进阶记@·2025-02-14 22:37

变分边界详解

起因当时看VAE论文时有这么一段，但是看完直接一头雾水，这都那跟哪，第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详，只好自己来写一篇，希望能解答后来人的疑惑。

半度、·2025-02-14 21:27

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

IPS,IPS，FPS

**为什么会有不同的公式？**-**IPS(ImagesperSecond)**和**FPS(

NLstudy33·2025-02-14 14:06

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么

小宇爱·2025-02-14 11:46

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），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，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

RIME-CNN-SVM故障诊断

构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

Stm32读取海德汉光栅尺（绝对位置）

所用光栅尺为海德汉的LS138，其每隔1cm左右就会有一个绝对位置标志，海德汉的说明书有公式用于解算绝对位置。但

fengyuzhe13·2025-02-14 09:32

PS-UI设计规范

显示器显示的画面就越真实，越清晰PPI：ios所特有的像素密度单位，表示每英寸所拥有的像素数量，像素密度越高，显示器显示的画面就越真实，越清晰视网膜屏幕：分辨率超过人眼识别极限的分辨率屏幕DPI屏幕密度计算公式

jimoluoluo1989·2025-02-14 08:56

【备考2024年11月份软考系统架构设计师】【第一章节】计算机组成与体系结构章节（3-5分左右）

会区分就行）3.1冯诺依曼结构3.2哈佛结构3.3嵌入式-芯片（了解一下）3.4例题4.存储系统内容（本章重点）4.1层次化存储结构4.2Cache4.2.1“Cache+主存储器”的系统的平均周期（记住公式

九离⠂·2025-02-14 06:09

ViT和Transformer

后来会思考在卷积之后再使用transformer，例如resNet50模型中，最后一层仅为14×14大小的矩阵。而本文是直接采用transformer模型，只需要对图片做一下预处理。

Landon9·2025-02-14 06:37

软考中级软件设计师第二章第六节磁盘管理

想要寻找到某个数据，就要从磁道开始寻找，扇区会自己旋转，这样一定能找到自己要找的数据，只是需要进行等待，因此，存取时间的计算公式为：存取时间=寻道时间+等待时间寻道时间：磁头移动到磁道所需的时间。

烟锁迷城·2025-02-14 05:02

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎

·2025-02-14 05:05

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

动态规划LeetCode-1049.最后一块石头的重量Ⅱ

动规五部曲（dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组）dp含义：dp[j]表示容量为j的背包，所背的物品价值最大

欧了111·2025-02-14 02:19

RAG中的双编码器与跨编码器模型

RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【

·2025-02-14 01:01

Excel中不用复杂公式根据指定X列的数值N复制整行数据N行简单方法

Excel中不用复杂公式根据指定X列的数值N复制整行数据N行简单方法1、在“数据表”sheet1中对指定X列（假设X列的数字从X2开始到Xn结束）求和，和为Y。

prince_zxill·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声，最终得到纯噪声\(x_T\)。每步定义为：\[q(x_t|x_{t-1})=\mathcal{N}\left(x_t;\sqrt{1-\beta_t}x_{t-1},\beta

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

自定义公式校验规则、常用的JavaScript正则公式合法校验、自定义公式合集、前端校验规则、字符串校验

vue开发中,会使用到自定义公式校验合法性,判断公式是否符合逻辑,整理个人使用过的自定义公式页面保存时对输入的字符串进行校验的一套规则(文章最后有完整代码)目录1.正则判断2.校验数字(输入数字不超过十位数

a_dream(前端)·2025-02-13 23:05

DeepSeek R1：开启AI推理新时代，强在哪里？

DeepSeekR1：开启AI推理新时代阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎

·2025-02-13 20:19

R-CNN架构

第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM

·2025-02-13 16:07

将 DeepSeek 接入 WPS，办公效率飞起

选中文本后，点击“调用DeepSeek”按钮，即可实现AI对话、写作、排版、绘画、校对、翻译、数据分析、公式执行等多种功能。

deepseek01·2025-02-13 15:07

常见的深度学习模型总结

2.卷积神经网络(Convolutio

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

厘米和磅的转换关系

由此可以推导出厘米与磅的换算公式：1厘米=72/2.54≈28.35磅1磅=2.54/72≈0.0353厘米换算示例厘米转换为磅若有一个长度为5厘米，将其转换为磅，可以使用上述换算公式进行计算

爱代码的小黄人·2025-02-13 13:23

DataWhale 数学建模导论学习笔记（第一章）

3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果，解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模：1.前面的向量和矩

ryanYu_127·2025-02-13 12:50

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法，介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体在半导体数据处理中的应用，分析了模型训练与优化的关键技术

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

MySQL核心技术原理之：内存与磁盘管理

2.2MySQL存储管理概览3.基本概念术语说明3.1数据类型3.2数据模型4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解4.1BufferPool缓存管理4.1.1缓存的基本概念4.1.2BufferPool

AI天才研究院·2025-02-13 05:21

python+OpenCv笔记（十一）：中值滤波

OpenCvAPI:cv2.medianBlur(src,ksize)参数：src:输入的图像ksize：卷积核的大小代码编写：importnumpyasnpimportcv2ascvimportrando

ReadyGo!!!·2025-02-13 03:05

Markdown的使用