卷积层第10页

【计算机网络】常见tcp/udp对应的应用层协议，端口

TCP和UDP对应的常见应用层协议基于TCP的应用层协议协议全称用途默认端口HTTPHyperTextTransferProtocol超文本传输协议80HTTPSHTTPSecure加密的超文本传输协议

{⌐■_■}·2025-03-12 04:06

大数据技术4：Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别(3)

Lambda架构总共由三层系统组成：批处理层（Batc

2301_76348014·2025-03-12 03:32

从http到Axios和fetch全解析

基本概念HTTP是一种基于请求与响应的应用层协议，它是无状态的，意味着每个请求都是独立的，服务器不会保存客户端的状态信息。通常，用户通过客户端（如

浪裡遊·2025-03-12 03:01

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

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

仿京东放大镜效果

题目：仿京东放大镜效果基础知识：获取鼠标在盒子内的坐标分析：整个案例可以分为三个功能模块鼠标经过小图片盒子，黄色的遮挡层和大图片盒子显示，离开隐藏2个盒子功能黄色的遮挡层跟随鼠标功能移动黄色遮挡层，大图片跟随移动功能效果

-Camellia007-·2025-03-12 03:55

物联网设备接入系统后如何查看硬件实时数据?

以下是设计思路和实现步骤：1.系统架构设计实时查看硬件设备信息的系统通常采用以下架构：数据采集层:硬件设备通过传感器采集数据，发送到InfluxDB。

动亦定·2025-03-12 03:55

《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

TCP/IP四层模型

TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起，一是因为它非常经典，二是因为它是目前事实上的网络通信标准，研究它的实用价值最大。TCP/IP当初的设计者真的是非常聪明，创造性地提出了“分层”的概念，把复杂的网络通信划分出多个层次，再给每一个层次分配不同的职责，层次内只专心做自己的事情就好，用“分而治之”的思想把一个“大麻烦”拆分成了数个“小麻烦”，从而解决了网络通信的难题。你应该对TCP

ashane1314·2025-03-12 02:48

【HarmonyOS NEXT】swiper中图片高度不一致时，如何设置居中

【解决方案】可以在image外嵌套一层Flex，设置居中，且高度为100%。

Mayism123·2025-03-12 02:47

今日学习之 Java TCP通信技术与群聊程序开发

一、TCP通信技术基础TCP（传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。

java修仙传·2025-03-12 01:46

Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍

它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int)：指定沿着哪个维度

qq_27390023·2025-03-12 01:42

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。

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

PCB的历史与发展

一、历史（一）起源探索阶段1、早期尝试：1903年，德国发明家阿尔伯特・汉森首创利用“线路”观念应用于电话交换机系统，利用金属箔切割成线路导体，在线路交点上设置导通孔实现不同层间的电气互联，这是现代PCB

二年级程序员·2025-03-12 00:07

《物联网安全特辑：从智能设备到工业控制系统的攻防博弈》

设备分层威胁模型感知层传感器数据篡改网络层无线协议劫持平台层云API滥用应用层移动APP逆向设备控制权夺取0x01固件逆向：解剖设备的灵魂固件提取三板斧方法1：OTA升级包捕获#使用Wireshark过滤

程序员没睡醒·2025-03-11 22:14

http与https的区别

HTTPhttp是一个应用层协议，由请求和响应构成，是一个标准的客户端服务器模型。

weixin_30467087·2025-03-11 22:13

STM32固件库文件调用原理详解 | 零基础入门STM32第二十二步

师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、固件库的核心组成1.启动代码（StartupFiles）2.内核相关程序（CMSIS层）3.外设驱动库（StdPeriph_Driver）二、文件调用原理剖析1.启动流程全景图

触角01010001·2025-03-11 21:10

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

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

【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

【Spring】_Spring事务与事务传播机制

目录1.创建项目、数据库及MyBatis配置1.1创建数据库及java实体类1.2使用yml配置MyBatis1.3对应三层架构开发2.Spring编程式事务2.1编写UserController类2.2

_周游·2025-03-11 18:43

likeadmin 安装与使用指南

service:服务层目录，提供业务逻辑。frontend:

强和毓Hadley·2025-03-11 18:11

LeetCode hot 100—二叉树的层序遍历

（即逐层地，从左到右访问所有节点）。

rigidwill666·2025-03-11 16:32

TTP/HTTPS、TCP/IP 协议、RPC、Socket 通信机制

1.TTP/HTTPSTTP(HTTP)和HTTPS（HypertextTransferProtocolSecure）是基于TCP/IP协议的应用层协议，主要用于客户端和服务器之间的数据传输。

种豆走天下·2025-03-11 16:00

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

python catia catalog文件_Python封装的获取文件目录的函数

注意，其中文件名如1.txt，文件路径如D:\文件夹\1.txt；direct为第一层子级importos#filePath输入文件夹全路径#mode#1递归获取所有文件名;#2递归获取所有文件路径;#3

卢新生·2025-03-11 13:05

Linux tcpdump -any抓的包转换成标准的pcap

在Linux中使用tcpdump-any抓包并转换为标准pcap文件时出现额外字段，通常与链路层协议头部的差异以及pcap文件格式的兼容性有关。

812503533·2025-03-11 13:02

Spring MVC 拦截器

前言SpringMVC提供了一个拦截器的机制，它专门用于拦截controller层的路由请求。它的本质是：AOP面向切面的编程，也就是说符合横切关注点的功能都可以考虑使用拦截器实现。

跪在镜子前喊帅·2025-03-11 12:26

Vue数据响应式原理

前言Vue是一个结构的框架,也就是数据层、视图层、数据-视图层；响应式的原理就是实现当数据更新时，视图层也要相应的更新响应式实现基于发布订阅模式和数据劫持实现1.发布订阅模式：vue使用发布订阅模式来实现数据变动的通知和更新

tuoluoo·2025-03-11 11:51

flask实现mvc模式

Flask实现MVC模式Flask本身并没有严格的Controller层，但我们可以通过视图函数（ViewFunctions）充当Controller，使其符合MVC模式。

dev.null·2025-03-11 11:47

刷题前必学！二叉树！用JavaScript学数据结构与算法

数据结构中的树，对于现实世界中的树简化——树根抽象为“根节点”，树枝抽象为“边”，树枝的两个端点抽象为“结点”，树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下：二、树的重点树的层次计算规则：根结点所在的那一层为第一层

·2025-03-11 11:18

Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例

一、概述RaspberryPi的图形组件集中在Yocto项目的meta-raspberrypi层中的recipes-graphics目录下。

嵌入式Jerry·2025-03-11 11:14

内容中台的核心架构是什么？

模块化架构设计解析内容中台的模块化架构通过分层解耦实现灵活扩展，其核心由基础资源层、能力服务层与业务应用层构成。

清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别？

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两大核心协议，主要区别如下：核心差异对比连接模式TCP：面向连接，需通过三次握手建立可靠通道。UDP：无连接，直接发送数据报，无需预先协商。

晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

TCP 是用来解决什么问题？

TCP通过序列号对数据包进行排序，确保数据按正确的顺序交付给应用层。数据包重复：在网络中，数据包可能会被多次传输，导致接收端收到重复的数据包。TCP通过序列号和确

晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

tcp和http的区别

TCP:TCP是一种传输层协议，负责在网络上可靠地传输数据。它提供了数据的可靠性，通过三次握手建立连接，以及数据的顺序和完整性保证。TCP是面向连接的，通信双方在数据传输之前需要建立连接，传

2301_76723322·2025-03-11 08:24

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

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

句子改写器在线转换的原创性提升策略

以下从技术底层到应用层拆解核心方法，辅以实验数据验证其可行性：一、语义拓扑重构技术（SemanticTopologyReconstruction）原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇（LexicalLevel

hjehheje·2025-03-11 05:27

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头（inductionheads）等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

在K8S中，svc底层是如何实现的？

在Kubernetes中，Service是集群内部的一个抽象层，用于定义一组Pod的逻辑分组，并提供统一的访问入口点，同时还可以对这些Pod提供负载均衡和网络代理功能。

Dusk_橙子·2025-03-11 02:06

python中os.path模块

os.path.abspath（相对路径）-----返回对应路径的绝对路径os.path.abspath(".")importos.pathprint(os.path.abspath("."))E:\python练习上一层路径

魏大橙·2025-03-11 01:28

ESP-IDF架构浅析

其核心组成部分包括：硬件抽象层(HAL)：ESP-IDF为ESP32芯片提供了硬件抽象层，用于与底层硬件的交互（如GPIO、PWM、SPI、I2C、UART等外设的控制）。

V.Code1024·2025-03-11 01:27

洛谷 P3884 [JLOI2009] 二叉树问题

P3884[JLOI2009]二叉树问题题目描述如下图所示的一棵二叉树的深度、宽度及结点间距离分别为：深度：444宽度：444结点8和6之间的距离：888结点7和6之间的距离：333其中宽度表示二叉树上同一层最多的结点个数

exm-zem·2025-03-10 23:18

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