卷积核

A 核（应用核）与 R 核（实时核）分享

引言：嵌入式计算的“双核”分工在现代嵌入式系统与集成电路设计中，处理器核的功能分化是应对复杂场景需求的关键趋势。

·2025-07-08 12:16

YARN container cpu超核如何解决

在ApacheHadoopYARN中，ContainerCPU超核（即Container使用的CPU资源超过分配量）是一个常见问题，可能导致集群性能下降或不稳定。

fzip·2025-07-08 08:19

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN

AI天才研究院·2025-07-08 05:23

多核CPU如何实现数据共享与通信

操作系统提供的同步原语（如锁）和核间中断（IPI）辅助协调核心间的通信与同步。这些机制共同确保了多核之间的高效数据共享和通信。

你一身傲骨怎能输·2025-07-08 05:50

如何在YashanDB中实现数据分区管理

分区管理的核

·2025-07-07 23:57

如何在YashanDB中实施高效的数据清洗

核

·2025-07-07 22:26

基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用

BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De

despacito,·2025-07-07 22:31

Kubernetes (K8s) 详解：从入门到进阶

核心概念在深入Kubernetes的架构和使用之前，我们需要了解一些核

半夏一·2025-07-07 22:31

Python训练营打卡 Day50

网络结构：ResNet由多个残差块组成，每个残差块包含两个或三个卷积层，以及一个

·2025-07-07 22:58

什么是深度学习框架中的计算图？

操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据

杰瑞学AI·2025-07-07 20:17

在Linux环境下从0私有化部署Dify

系统环境服务器配置：官方建议2核4G以上；Liunx版本：RockyLinuxrelease9.4；Docker版本：28.1.1；Dify版本：

·2025-07-07 14:40

OneCode采用虚拟DOM结构实现服务端渲染的技术实践

二、虚拟DOM结构设计2.1组件树层次结构OneCode的虚拟DOM基于组件化思想构建，每个组件通过Component类实现，包含以下核

·2025-07-07 14:36

amd 5600g和5600x性能差距

23年，矿难于是买的5600g，想用核显撑一段时间。后面入手了4K显示器，发现核显还是有点吃力。于是又购置了6650XT显卡但是依然有个问题，喔配置5600g+6650xt+32g内存+1t固态。

jioulongzi·2025-07-07 13:28

torch.nn.init.kaiming_normal_

fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal_使用正态分布对输入张量进行赋值fan_in如果权重是通过线性层（卷积或全连接

·2025-07-07 10:40

【Pytorch】8.torch.nn.conv2d

这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似，都是完成CV领域的卷积操作，这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开

Elephant_King·2025-07-07 10:37

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

CNN（卷积神经网络）：为

·2025-07-07 09:28

OpenCV教程——图像模糊。均值模糊，高斯模糊，中值模糊，双边模糊，高斯分布

图像模糊操作背后是数学的卷积计算。卷积操作的原理：常用的图像模糊的方法：均值模糊高斯模糊中值模糊双边模糊这四种模糊方式有时也被称为：均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。

·2025-07-07 07:46

初始CNN(卷积神经网络)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。

超龄超能程序猿·2025-07-06 21:04

典型的几种神经网络

骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数

Victor Zhong·2025-07-06 19:23

2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成？（秩为1的矩阵）

二维高斯核，Rank秩等于一的矩阵之前，我在学习图像处理的时候，会经常用到Gaussianblur，也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中，现成的图像处理库。

松下J27·2025-07-06 18:40

xilinx SDK为什么可以通过ID找到DMA控制器的基地址

1.硬件设计阶段：Vivado的配置生成(1)IP核参数化当在Vivado中配置AXIDMAIP核时，所有硬件参数（如基地址、数据宽度、中断号等）会被记录在设计描述文件中。

·2025-07-06 17:59

《卷积神经网络到Vision Transformer：计算机视觉的十年架构革命》

点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer

HeartException·2025-07-06 17:57

亿级流量架构：Envoy+Quarkus超高性能网关实战

通过实测对比，该方案在4核8G环境下实现6.3万QPS（是SpringCloudGateway的5.25倍），P99延迟仅9ms（降低81%），内存占用21

Star_Sea_77·2025-07-06 08:51

YOLOv11深度解析：Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南

其三大创新点如下：1.1C3k2模块：动态卷积核的灵活设计取代YOLOv8的C2f模块，C3k2通过参数c3k动

芯作者·2025-07-06 08:20

python内积卷积

内积就是点乘，卷积先取反。

AI算法网奇·2025-07-06 08:44

Day.47

冻结卷积：iffreeze_epochs>0:model=freeze_model(model,freeze=True)forepochinrange(epochs):ifepoch==freeze_epochs

·2025-07-06 06:05

python训练60天挑战-day51

的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高kaggl的一个图像数据集；数据集地址：LungNoduleMalignancy肺结核良恶性判断三层卷积

·2025-07-06 04:21

ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络

摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。然而，vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer（如SwinTransformer）重新引入了若干ConvNet的先验知识，使Transformer成为实用的通用视觉

·2025-07-06 01:32

Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers

十有久诚·2025-07-05 23:53

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020

AI大模型应用工坊·2025-07-05 22:16

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法

本文使用ASTER（多光谱热辐射传感器）和Sentinel（多光谱成像卫星）数据，采用卷积神经网络（CNN）及CNN-集成学习（CNN-EL）方法实现高精度岩性分类。

神经网络15044·2025-07-05 20:00

Python训练营-Day41

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().

m0_72314023·2025-07-05 20:57

DPDK开发环境配置

1.准备运行环境1.Vmware虚拟机2.Ubuntu20.0464位系统（Kernelversion>=4.19）（uname-r）3.系统安装（4核8G看配置情况吧）4.glibc>=2.7(forfeaturesrelatedtocpuset

唯独不开心·2025-07-05 16:33

《明远智睿RK3506开发板：多核异构，赋能高可靠性工业应用新型形》

多核异构，高效协同RK3506开发板采用了三核A

riveting·2025-07-05 14:51

python打卡day41@浙大疏锦行

知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入

风逸hhh·2025-07-05 14:17

【ICLR 2022】时序精选论文08｜Pyraformer: 基于金字塔注意力机制与多尺度辨识卷积的时间序列预测模型（代码解读附源码）

ICLR2022PYRAFORMER:LOW-COMPLEXITYPYRAMIDALAT-TENTIONFORLONG-RANGETIMESERIESMODELINGANDFORECASTINGPyraformer要解决的问题基于时间序列数据面临的挑战：建立一个灵活但简约的模型，能够捕获不同范围的时间依赖性。时间序列通常表现为短期和长期的重复模式，将他们考虑在内是准确预测的关键。即能够获得一个同时

OverOnEarth·2025-07-05 12:35

MOBILEVIT: 轻量级、通用且适用于移动设备的视觉Transformer

摘要轻量级卷积神经网络（CNN）是移动视觉任务的事实标准。它们的空间归纳偏置使得它们能够在不同的视觉任务中以较少的参数学习表示。然而，这些网络在空间上是局部的。

AI专题精讲·2025-07-05 12:01

视觉表征和多模态融合

方法：卷积神经网络(CNN)：传

一只齐刘海的猫·2025-07-05 11:27

Coablt strike官方教程中文版

安装和设置系统要求CobaltStrike的最低系统要求2GHz+以上的cpu2GBRAM500MB+可用空间在Amazon的EC2上，至少使用较高核数的CPU（c1.medium，1.7GB）实例主机

banacyo14206·2025-07-04 18:36

FocalNet：焦点调制网络

焦点调制由三个组件组成：（i）焦点上下文化（focalcontextualization），通过一组深度可分离卷积层实现，用于从短程到长程编码视觉上下文；（ii）门控聚合（gatedaggregation

AI专题精讲·2025-07-04 18:03

构建个人博客系统：基于Vue和Element UI的静态网页实现

文章目录一、项目概述1.1技术选型理由1.2系统功能规划二、环境搭建2.1初始化Vue项目2.2安装ElementUI2.3配置ElementUI2.4安装其他必要依赖三、项目结构设计四、核

布兰妮甜·2025-07-04 13:27

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

今天，我们将一起踏上一段激动人心的深度学习之旅：使用强大的PyTorch框架，从零开始构建一个卷积神经网络（CNN），来解决经典的CIFAR-10图像分类问题。

电脑能手·2025-07-04 12:21

day41