卷积核分解第9页

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

STM32MP157 Linux系统移植开发篇3：设备树详解

stm32mp157是ARM双核，2个A7核，1个M4核，A7核上可以跑Linux操作系统，M4核上可以跑FreeRTOS、RT-Thread等实时操作系统，STM32MP157开发板所以既可以学嵌入式

华清远见IT开放实验室·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

【Python爬虫(37)】解锁分布式爬虫：原理与架构全解析

目录一、走进分布式系统1.1分布式系统的定义与特点1.2分布式系统的核

奔跑吧邓邓子·2025-02-26 14:57

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

分享一款支持二次开发的多语言订货系统

核货宝多语言订货系统，正是这样一款能全方位满足企业国际化发展需求的优质解决方案，它凭借一系列强大且实用的功能，为企业在国际市场的角逐中筑牢根基。预翻译后人工确认机制智能高效预翻译：核货宝运用

多用户商城系统·2025-02-26 00:51

核货宝：支持二次开发的移动订货系统分享

核货宝移动订货系统凭借其强大的功能和灵活的二次开发特性，成为众多企业优化订货流程、提升业务效率的得力助手。

核货宝订货系统·2025-02-25 23:15

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

支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

SVM不仅可以处理线性可分问题，也能够通过核技巧（KernelTrick）处理非线性可分问题。1.基本概念超平面：在特征空间中，S

数维学长986·2025-02-25 22:38

【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

从入门到放弃之生产环境基于Kubernetes V1.21.10搭建高可用集群

1.资源规划名称系统配置IP组件k8s-master01CentOS7.94核8G500G存储172.16.97.27kube-apiserverkube-controller-managerkube-scheduleretcdk8s-master02CentOS7.94

收破烂的小白·2025-02-25 12:25

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

算力网架构数字经济高质量发展引擎

算力应用场景核

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

DeepSeek高能AI：低成本高效应用突破

核

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

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

pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比

极品小神蛋·2025-02-24 14:24

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

Python 绘图进阶之小提琴图：探索数据分布与多样性

除了常用的箱线图外，小提琴图（ViolinPlot）提供了一种更具信息量的可视化方法，它结合了箱线图和核密度估计图的优点，能够展示数据分布的形状、集中趋势以及数据的多样性。

AIDD Learning·2025-02-24 14:22

python绘图之二维核密度图

二维核密度图能够直观地呈现两个变量之间的联合分布情况。通过平滑的密度曲线，可以观察数据的集中趋势、离散程度以及是否存在多峰等特征。

pianmian1·2025-02-24 14:21

python制图之小提琴图

提琴图（ViolinPlot）是一种结合了箱线图（BoxPlot）和核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的可视化工具，用于展示数据的分布情况和概率密度。

pianmian1·2025-02-24 13:13

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

支持向量机SVM原理详解

.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对www和bbb的极值5.构造对偶问题对偶问题的约束条件：6、通过支持向量求解bbb支持向量的条件7.对偶问题的解法4、非线性如何划分1.非线性数据问题2.核技巧的核心思想

handsomeboysk·2025-02-24 02:57

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。

weixin_39797393·2025-02-24 01:20

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

【登月计划】 DAY3 中期（2-5）：供应商协同与采购--《供应商管理的 “核按钮”！揭秘美的 / 格力如何用 SRM 系统遥控千家工厂》

目录四、乐高教学：SRM系统深度拆解（家电行业版）1.SRM系统：制造业的“供应商遥控器”2.SRM系统核心模块拆解模块1：供应商档案管理（制造业的“供应商微信通讯录”）模块2：供应商绩效评估（制造业的“大众点评”）模块3：供应风险管理（制造业的“天气预报”）3.SRM系统数据流（家电行业协同网络）4.SRM系统避坑指南5.家电行业SRM术语对照表四、乐高教学：SRM系统深度拆解（家电行业版）1.

泛泛不谈·2025-02-23 21:54

DMA IP核的详解与实现

一，DMAIP核使用详解1，时钟DMA具有4个时钟输入，分别是m_axi_mm2s_aclk：MM2S接口m_axi_s2mm_aclk：S2MM接口s_axi_lite_aclk：AXI4-Lite控制接口

寒听雪落·2025-02-23 21:53

基于腾讯 tRPC-Go 单体化改造怎么节省上万核 CPU

微服务一直以来是服务治理的基本盘之一，落地到云原生上，往往是每个K8spods部署一个服务，独立迭代、独立运维。但是在快速部署的时候，有时候，我们可能需要一些宏服务的优势。有没有一种方法，能够“既要又要”呢？本文基于tRPC-Go服务，提出并最终实践了一种经验证可行的方法。本文原文发布在腾讯内网，随着腾讯tRPC框架正式开源,笔者决定将敏感信息脱敏后发布至外网，也助力tRPC的推广。微服务的优劣微

·2025-02-23 21:39

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)