卷积神经网络复现

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1：Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

【漏洞复现】泛微OA E-Cology getdata.jsp SQL注入漏洞

免责声明：本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息，以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步，并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白，在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时，可能会违反某些法律法规或服务协议。同时，未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。作者不对读者基于本文内容而产生的任何行为或后果承担责任。读者在使用本文所
0x0000001·2025-03-17 23:37

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。
shanks66·2025-03-17 12:12

如何利用 AI 技术快速定位和修复生产环境问题

摘要生产环境的问题往往难以复现，排查成本高，直接影响用户体验。
·2025-03-17 10:33

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络
@金色海岸·2025-03-17 09:24

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理
Katie。·2025-03-17 07:38

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。
AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

【Agent】OpenManus 项目架构分析

这是我录制的一个视频，主要是描述我理解的OpenManus的思维逻辑，通过这个小的思维逻辑的复现，为后面要再分析其他Agent的实现做一个准备。
非晓为骁·2025-03-17 01:15

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。
一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

模型特点在DG-Manba模型的基础架构中，其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。选择性机制DG-Manba模型的核心创新在于其选择性机制。这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma
清风AI·2025-03-16 19:03

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。
清风AI·2025-03-16 19:00

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。
earthzhang2021·2025-03-16 10:56

《今日AI-人工智能-编程日报》-源于2025年3月11日

Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
小亦编辑部·2025-03-15 22:59

【漏洞复现】泛微OA E-Office /iweboffice/officeserver.php 多个参数存在任意文件读取漏洞

免责声明：本文旨在提供有关特定漏洞的信息，以帮助用户了解潜在风险。发布此信息旨在促进网络安全意识和技术进步，并非出于恶意。读者应理解，利用本文提到的漏洞或进行相关测试可能违反法律或服务协议。未经授权访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或严重后果。作者对读者基于本文内容的行为不承担责任。读者在使用信息时必须遵守适用法律法规和服务协议，独自承担所有风险和责任。如有侵权，请联系删除。漏洞描述泛微OA
0x0000001·2025-03-15 20:52

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
（initial）·2025-03-15 16:17

Weblogic XMLDecoder反序列化漏洞复现(CVE-2017-10271)

#WeblogicXMLDecoder反序列化漏洞(CVE-2017-10271)#一、漏洞简介weblogic的WLSSecurity组件对外提供webservice服务，其中使用了XMLDecoder来解析用户传入的XML数据，在解析的过程中出现反序列化漏洞，导致可执行任意命令。二、漏洞影响影响版本10.3.6.0.0，12.1.3.0.0，12.2.1.1.0，12.2.1.2.0三、产生原
又菜又爱倒腾·2025-03-15 13:56

Shiro反序列化漏洞原理与复现指南

0x01漏洞简介ApacheShiro是Java领域广泛使用的安全框架，用于身份认证、权限控制等场景。漏洞背景：Shiro在1.2.5及以下版本中，默认使用硬编码的AES加密密钥（kPH+bIxk5D2deZiIxcaaaA==），攻击者可通过构造恶意RememberMeCookie触发反序列化漏洞，导致远程代码执行（RCE）。影响版本：ApacheShiro≤1.2.5、≤1.5.2（部分版本需
豪门土狗·2025-03-15 13:24

吴恩达的翻译Agent项目，复现教程来了！

原创郭才高DatawhaleDatawhale教程作者：郭才高，Datawhale创作者1.TranslationAgent复现效果展示#执行任务#调用编译后的工作流，传入初始状态字典result=app.invoke
·2025-03-15 10:49

【python】虚拟环境工具pyenv

0x00pyenv0x01pyenv-virtualenv插件0x02pyenv下载安装包速度0x1使用pyenv0x2卸载pyenv0x3pyenv配置问题0x30问题描述0x31debug0x32problem0x33复现
南隅。·2025-03-15 06:50

YOLOv12模型详解及代码复现

算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理
清风AI·2025-03-14 23:21

《今日AI-人工智能-编程日报》

Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
小亦工作室·2025-03-14 22:40

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现
羊小猪~~·2025-03-14 22:08

人工智能概念

深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络
zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。
天行者@·2025-03-14 13:25

文件上传复现

1.源码$is_upload=false;$msg=null;if(isset($_POST['submit'])){$ext_arr=array('jpg','png','gif');$file_name=$_FILES['upload_file']['name'];$temp_file=$_FILES['upload_file']['tmp_name'];$file_ext=substr($f
爱瓒可抵漫长岁月·2025-03-14 09:26

vue3 antd table表格样式修改——ant design vue table表格的行高调整

vue3antd项目实战——修改antdesignvuetable组件的默认样式（调整每行行高）知识调用场景复现实际操作解决a-table表格padding过宽知识调用文章中可能会用到的知识链接vue3
Dorable_Wander·2025-03-14 08:45

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

重磅推出！Highlight.io：开源全栈监控平台，让开发者轻松掌控应用性能！

会话回放：通过像素级精确重现会话，可视化用户交互，帮助你快速理解和复现问题。性能监控：通过加载时间
开源项目精选·2025-03-13 22:43

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，
十小大·2025-03-13 14:11

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。
m0_61360701·2025-03-13 13:09

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接
彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征
yuweififi·2025-03-13 12:33

【C++设计模式】第二十三篇：观察者模式（Observer）

注意：复现代码时，确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。
JuicyActiveGilbert·2025-03-13 11:21

【C++设计模式】第二十一篇：模板方法模式（Template Method）

注意：复现代码时，确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。
JuicyActiveGilbert·2025-03-13 11:21

【C++设计模式】第二十二篇：访问者模式（Visitor）

注意：复现代码时，确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。
JuicyActiveGilbert·2025-03-13 11:18

鸿蒙5.0开发【自定义全局组件 UI 构建异常问题和解决】

1.问题复现使用我的[XTEasyHUD]，不预先在UI组件生命周期中对其进行初始化配置，直接在异步场景中调用，就会导致HUD无法显示。ts代码解读复制
鸿蒙系统小能手Mr.Li·2025-03-13 09:02

el-radio

this.radio2='':this.radio2=e},2.el-radio点击执行两次我直接使用@click.native.prevent.stop也没复现这个问题，如果有可参考下面方式el
shadouqi·2025-03-13 08:57

当内核调试过程中出现bug的调试流程

1.准备工作确认Bug可复现：确保能稳定复现问题，并记录触发条件。获取内核版本信息：通过uname-a获取当前内核版本，并确认是否为引入Bug的版本。最小化系统配置：关闭无关功能和服务，减少干扰因素。
源远流长jerry·2025-03-13 08:55

【漏洞复现】用友NC-accept-任意文件上传

目录0x01产品简介0x02漏洞概述0x03网络测绘0x04漏洞复现0x05Nuclei0x01产品简介用友NC是北京用友软件股份有限公司（简称“用友”）开发的一款企业管理软件，支持财务会计、人力资源、
.Rain.·2025-03-13 05:39

【预测】-双注意LSTM自动编码器记录

预测-双注意LSTM自动编码器1预测-双注意LSTM自动编码器1.1复现环境配置1.2数据流记录1.2.1**构建Dataset**(1)**`X`的取数**(2)**`y`的取数**(3)**`target
jarreyer·2025-03-13 02:46

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。
LChuck·2025-03-13 02:12

Tomcat+Servlet运行后出现404错误解决方案

Tomcat+Servlet运行后出现404错误解决方案一、错误效果复现后续的解决方案，仅仅针对我遇到的情况。对不能涵盖大部分情况感到抱歉。二、错误分析先看看源代码？
Midsummer-逐梦·2025-03-13 00:00

文件上传复现

1.PHPCMSPHPCMS头像上传功能允许用户上传ZIP压缩包，系统自动解压并删除非图片文件（如.php、.txt），利用解压后文件保留机制上传至服务器‌，使用特殊符号混淆文件名（如shell.txt?.php#.jpg），使系统误判为图片文件‌但未严格校验文件真实类型及内容，导致攻击者可构造特殊压缩包绕过删除逻辑，保留恶意文件‌//1.接收用户上传的ZIP压缩包并直接写入临时文件 file_p
是懒羊羊吖～·2025-03-12 21:40

【Agent】owl 案例-分析宁德时代的投资价值

owl复现过程见：分析过程2025-03-1108:31:28,689-camel-INFO-Camellibrarylogginghasbeenconfigured.2025-03-1108:31:43,283
非晓为骁·2025-03-12 18:17

Java实用注解篇：@Transactional 事务失效的场景深度解析

✅1️⃣同一个类中方法直接调用，事务失效问题复现：@ServicepublicclassUserService{@A
Stay Passion·2025-03-12 12:09

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。
yyc_audio·2025-03-12 10:26
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