卷积核第21页

低配服务器部署项目的思考

阿里云首次注册赠送12月的免费ECS服务器（配置项cpu:2核ram:2gbandwidth:1Mbps操作系统：centos7）问题：毕竟使用免费的云资源（我想估计是仅供学习使用的），使用低配的云服务去构建公司官网

我叫扣德尔·2024-02-05 00:16

幻兽帕鲁服务器多少钱——幻兽帕鲁服务器价格介绍

2024年幻兽帕鲁服务器价格表更新，阿里云、腾讯云和华为云Palworld服务器报价大全，4核16G幻兽帕鲁专用服务器阿里云26元、腾讯云32元、华为云26元，阿腾云atengyun.com分享幻兽帕鲁服务器优惠价格表

腮帮子疼·2024-02-04 23:51

设置nginx进程可打开最大的文件数

涉及到的nginx配置参数：worker_processes：表示操作系统启动多少个工作进程在运行，一般这个参数设置成CPU核数的倍数worker_connections：表示nginx的工作进程(workerprocess

Zebul博·2024-02-04 22:41

自建服务器监控工具uptime kuma

web服务器使用雨云提供的2核2g这里使用1panel的uptimekuma首先，如果你使用雨云，那么可以直接省去安装1panel的烦恼直接选择预装后，等待部署完成即可看到面板信息，进入面板，点击应用商店在应用商店里找到

风屿Wind·2024-02-04 22:06

RocketMQ源码分析（五）消息的存储

以下是核

甘_·2024-02-04 21:16

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

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机器学习之心·2024-02-04 21:23

回归预测 | Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

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机器学习之心·2024-02-04 21:53

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

效果一览文章概述WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言1.多变量单输出，回归预测。

前程算法屋·2024-02-04 21:53

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

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机器学习之心·2024-02-04 21:52

秦厚荣简历

秦厚荣教授的主要研究方向为代数数论与代数K理论，曾创造性地提出了确定代数整数环上Milnor群的方法，首次得到了关于Tate核的完整结果，证明了多个长期未获解决的猜想，并主持了包括国家

ATINER·2024-02-04 21:35

python 面试题6

"""1、描述并发和并行的概念并发：当前任务数大于cpu核数,通过任务调度算法,实现多个任务一起执行(实际是快速切换执行)并行：当前任务数小于cpu核数在,每个任务单独执行2、简单python线程的缺陷

足__迹·2024-02-04 20:31

RFCN 精简讲解

一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案，并且在RPN和FastRCNN网络中实现了卷积层共享。

KyleLou·2024-02-04 20:03

阿里云2021双11云服务器秒杀:1核2G仅58元;2核8G仅234元起

阿里云2021双11上云狂欢节秒杀活动正在火热进行中!秒杀价是此次双11活动中价格最便宜的了,怎样用最少的钱获得最多的优惠?阿里云官网已实名认证的注册会员用户皆可领取双11加油包,消费满额还可以抽奖,最高能抽iPhone13Pro（256G,颜色随机）.不管是秒杀还是消费满额抽奖都仅剩11月11号这一天了,想购买秒杀云服务器的朋友需要抓紧了.阿里云2021双11.png阿里云双11云服务器秒杀时间

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-04 20:01

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

《低功耗方法学》翻译——第七章：功率门控示例

SALT芯片用90纳秒工艺技术实现，包含ARM处理器，AMBA总线以及对应的外设，新思科技（Synoposys）的USBOTG数字核和物理层PHY。ARM核与USB核独立电源门控。

在路上-正出发·2024-02-04 19:54

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

【Spring】Spring 启示录

一、OCP开闭原则核⼼：在扩展系统功能时不需要修改原先写好的代码，就是符合OCP原则的，反之修改了原先写好的代码，则违背了OCP原则的若在扩展系统功能时修改原先稳定运⾏程序，原先的所有程序都需要进⾏重新测试

QX_Java_Learner·2024-02-04 18:53

别冤枉了陈道明，人家只是没被杏仁核绑架罢了

大家好，我是大妞。本文1770字，阅读需要5分钟。图片来自网络，任何问题请联系大妞。春节里热搜：某圈大佬们的聚会上，陈道明为小花挡架。直接飚了脏话:“你tm没看过跳舞啊！”有人说你陈道明飚完脏话，还不是与这些大佬们一起该喝酒喝酒，该抽烟抽烟，该弹琴弹琴？那难道当场撕破脸皮，拂袖而去才能对得上"清高"二字么？就算再气，再拉不下面子，也能忍一时的下作。陈道明表明了他绝对是个理智高于情绪的人。要是陈道明

爱美丽大妞爱思考·2024-02-04 18:01

卷积层和反卷积层输出特征图大小计算

计算公式：卷积层（nn.Conv2d）的输出特征图大小计算公式：输出特征图的宽度=（输入特征图宽度-卷积核宽度+2*填充）/步长+1输出特征图的高度=（输入特征图高度-卷积核高度+2*填充）/步长+1输出特征图的通道数

SimpleLearing·2024-02-04 17:51

数字图像处理中的拉普拉斯变换

拉普拉斯算子通过以下3x3的离散核（模板）来近似计算二阶导数：0101-41

小鱼tuning·2024-02-04 17:50

图像的拉普拉斯变换实现

它可以使用卷积操作来实现，通常使用拉普拉斯核（3x3矩阵）进行卷积。具体而言，对于灰度图像，拉普拉斯变换的表达式为：

SimpleLearing·2024-02-04 17:49

Convolutional Neural Networks CNN -- Explained

ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？

许喜远·2024-02-04 17:47

对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现

摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取，对CNN

白小李·2024-02-04 17:46

Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体

介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。

取名真难.·2024-02-04 17:15

阿里云轻量应用服务器特惠108元和297.98元1年性能介绍，看下是否值得购买

最近几个月，阿里云有两款特惠轻量应用服务器，2核2G3M特惠价格只要108元1年，2核4G4M特惠价格只要297.98元1年，那么这两款轻量应用服务器到底怎么样呢？可以用来做什么？是否值得购买呢？

阿里云最新优惠和活动汇总·2024-02-04 16:15

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost的主要特点：性能高效：XGBoost通过并行处理和核外计算来优化计算速度，同时保持高预测精度

uncle_ll·2024-02-04 16:57

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐

丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

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丁希希哇·2024-02-04 14:42

轻松小段子

这有人赌博警车：vivo…vivo…vivo……3核

林三岁_20e2·2024-02-04 14:33

Keras中内置的预训练模型架构介绍

中内置的模型架构主要包括以下几种：1.MobileNet系列（MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3）：-基本原理：MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 12:58

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来

机器不会学习·2024-02-04 12:34

Python | 常用的命令

1如何忽略报错信息2Python常见绘图系列代码2.1绘制对比箱线图2.2分区绘制图形2.3绘制相关系数图（热图）2.4绘制计数的条形图countplot2.5直方图和核密度图的合体distplot3绘图函数封装

写代码的阿呆·2024-02-04 11:30

AngusTester 和 JMeter HTTP 基准测试结果比较

节点节点系统规格IP应用压测节点CentOS7.664位32核(vCPU)3.1GHz主频的Intel®Xeon®Platinum64GiB(内存

AngusTester·2024-02-04 11:08

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。

小哥谈·2024-02-04 11:30

【高速接口-RapidIO】5、Xilinx RapidIO核例子工程源码分析

献上链接：【高速接口-RapidIO】2、RapidIO串行物理层的包与控制符号【高速接口-RapidIO】3、RapidIO串行物理层的包传输过程【高速接口-RapidIO】4、XilinxRapidIO核详解

夜幕下的灯火·2024-02-04 10:32

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

外接显示器屏幕发白

其他电脑如果安装的是Intel核显驱动的话，在IntelGraphics里面改刷新率就行了。

uiop_uiop_uiop·2024-02-04 10:58

IP网络对讲系统高清可视寻呼话筒管理中心主机10寸大屏有线呼叫器监狱看守所监狱收费站可视对讲系统

SV-2017P网络可视话筒产品简介产品特点专业寻呼主机外形，桌面式设计，采用10.1寸高清IPS屏幕，分辨率1280*720，全虚拟按键加实体按键，外形美观大方；采用工业级4核嵌入式CPU芯片1G内存

深圳锐科达网络音频设备·2024-02-04 09:35

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。

无妄无望·2024-02-04 09:01

迷茫中追寻存在的意义

可能一些人认为思考这个问题是庸人自扰，越长大越发现如果没有一个内在的“核”支撑我们往前走，那我只是一具“行尸走肉”的躯壳而已，过着随遇而安的生活，做着普普

墨泥·2024-02-04 09:55

读书笔记——你的第一本保险指南

>1了解保险关于理赔不再保险范围，不能赔付购客户为如实告知自身情况，不能赔付条款过于苛刻，不能赔付买保险核保师、健康告知是否返本保险公司破产怎么办？

是啵儿·2024-02-04 09:04

模块五_Tomcat&Nginx深度剖析及性能调优

浏览器访问服务器的流程浏览器访问服务器使用的是HTTP协议，HTTP是应用层协议，用于定义数据通信的格式，具体的数据传输使用的是TCP/IP协议HTTP请求处理过程.png二、Tomcat系统总体架构流程处理.pngTomcat两个核⼼

西西弗斯XD·2024-02-04 09:38

机器学习算法之支持向量机（SVM）

SVM特别擅长处理高维数据和非线性问题，通过使用核技巧（kerneltrick），它能够在高维空间中有效地

迎风斯黄·2024-02-04 09:07

TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络

知识点卷积：用原始像素数据与过滤器中的值相乘，以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次卷积结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。

尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的

是Dream呀·2024-02-04 08:20

回归预测 | Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention