卷积细节第20页

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

linux asio网络编程理论及实现

在本章中将对ASIO异步网络编程的整体及一些实现细节进行完整的梳理，用于复习与分享。

辣椒卷二王·2025-01-31 09:54

零碎的知识点（十二）：卷积神经网络CNN通道数的理解！

卷积神经网络CNN通道数的理解！

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:31

springboot + xterm.js + vue + websocket实现终端功能（y-shell）文件管理器实现

一、文件管理器功能描述这一章节讲一下文件管理器的实现与设计细节。首先，文件管理器需要提供以下几个主要的功能，开发过程中使用vue渲染前端页面以及交互过程中还是遇到了不少问题，比如说右键菜单，表单校验。

张音乐·2025-01-31 06:57

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN

Alexquyun·2025-01-31 06:54

Deepseek又开源了颠覆性的新模型Janus-Pro

真的是一点都不休息啊，除夕还发模型刚刚推出并开源了Janus-Pro，作为之前Janus的全面升级版，这次它不仅参数从1B扩展到7B而且在多模态理解与生成能力上实现飞跃，还大幅提升了图像生成的稳定性和细节表现

AI生成曾小健·2025-01-31 05:51

虚幻4基础物理设置，和碰撞检测

中基础的物理系统，和两种新手入门使用的碰撞检测方式物理系统开启给对象力和力矩通过物理碰撞简单碰撞复杂碰撞碰撞预设改变坐标的碰撞物理系统开启在虚幻4中如果需要场景中某个对象能获得现实中的物理效果，必须先开启实例对象细节面板中的模拟物理才行

wjysg8408982·2025-01-31 03:02

深度学习过程是什么

偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向，然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差，对吗答：您的描述大致正确，但有一些细节需要澄清和修正

小松要进步·2025-01-31 01:15

Golang程序性能分析（二）在Echo和Gin框架中使用pprof

kevin_tech·2025-01-31 00:35

1 vs. N：Nginx在零信任架构下如何成为API安全网关的唯一选择？

我们将深入探讨每一个细节，并提供详

墨瑾轩·2025-01-30 19:00

【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~

因此，这篇博客会从最初的概念入手，带领大家了解OpenR1的原理与技术细节，并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela

FF-Studio·2025-01-30 19:24

‘vite‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 —— 本地有vite环境但却跑不起项目？

先说结论一般为了节流等多方面原因，项目打包时一般不会包括node模块，git管理进行push推送时也不会对node_modules文件夹进行推送，所以一般接手一个项目需要使用npmi先补好项目所需包环境再进行测试，很微不足道的一个细节

不做超级小白·2025-01-30 17:03

使用Python爬取短视频平台视频和评论数据

本篇博客将详细讲解如何使用Python抓取短视频平台的视频和评论数据，内容涵盖目标分析、技术选型、代码实现以及防反爬策略，力求全面覆盖数据抓取过程中的技术细节。

Python爬虫项目·2025-01-30 16:27

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

17、智能驾驶硬件架构安全设计一般原则

这段文字详细描述了硬件安全架构设计的一系列要求和原则，涵盖了从基本设计原则到具体实现细节和验证要求：一、基本设计原则平衡冗余与复杂度：硬件安全架构需平衡硬件冗余设计和故障检测回路以提高容错能力，同时降低硬件复杂度以避免复杂接口和系统失效

OEM的牛马DRE·2025-01-29 23:48

C++程序编译的过程及命名空间

C++程序编译的过程：预处理->编译（优化、汇编）->链接目录1.预处理一、包含头文件二、宏定义指令三、条件编译2、编译和链接一、源代码的组织二、编译预处理三、编译四、链接五、更多细节3、命名空间一、语法二

__雨夜星辰__·2025-01-29 22:10

由于代码生成涉及到具体的实现细节和平台选择，我将为你提供几种不同编程语言的游戏商城代码框架或示例。请注意，这些示例将非常基础，并且不会包含完整的后端逻辑、数据库交互、用户界面等。 1. Python

由于代码生成涉及到具体的实现细节和平台选择，我将为你提供几种不同编程语言的游戏商城代码框架或示例。请注意，这些示例将非常基础，并且不会包含完整的后端逻辑、数据库交互、用户界面等。

DoloresBerna·2025-01-29 17:53

原型模式、装饰者模式、建造者模式原理及实例

原型模式基本介绍原型模式(Prototype模式)是指：用原型实例指定创建对象的种类，并且通过拷贝这些原型，创建新的对象实例原型模式是一种创建型设计模式，允许一个对象在创建另外一个可定制的对象时，无需知道如何创建的细节工作原理是

pox21s·2025-01-29 17:52

设计模式-建造者模式、原型模式

类图优缺点优点封装性好，构建和表示分离拓展性好，各个具体的建造者相互独立，有利于系统的解耦客户端不必知道产品内部组成的细节，建造者可以对创建过程逐步细化，而不对其它模

找了一圈尾巴·2025-01-29 17:51

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性

Limiiiing·2025-01-29 13:54

QT6.5+qt-quick学习笔记

为什么用QMLQML是一种声明式语言，这意味着开发者只需要描述用户界面的外观和行为，而不需要关心具体的实现细节。这种方式减少了代码量，使得界面设计更加直观和高效。

m0_63052064·2025-01-29 11:59

探索Reflex：用纯Python构建高性能Web应用

Reflex的核心理念是简化Web开发的复杂性，通过提供一个统一的框架，让开发者能够专注于业务逻辑而非技术细节。无论是初学者还是经验丰富的开

倪姿唯Kara·2025-01-29 11:28

用 Python 实现经典的 2048 游戏：一步步带你打造属于你的小游戏！

在这篇博客中，我们将用Python的Tkinter库从零开始实现这款游戏，涵盖从界面设计到逻辑实现的每一个细节，帮助你全面了解背后的开发思路。游戏特点经典玩法：滑动合并相同数字，尽可能达到2048。随

一位小说男主·2025-01-29 09:06

小程序webview打开小程序原生页面_详解如何探测小程序返回到webview页面

最后想到了一种很技术上简单且可行的方法.经常被QA同学反应同一类型的问题项目是小程序(wepy),部分页面使用webview(vue).经常会遇见一个场景:当小程序navigateTo到一些页面对用户的"收藏状态","身材细节

weixin_39905624·2025-01-29 08:32

Depth Anything V2：单目深度估计的更强基线

这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性，相比于基于深度学习的方法，它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项

武朵欢Nerissa·2025-01-29 08:57

C++ Lambda 表达式的本质及原理分析

它以更简洁的语法提供了强大的功能，但其本质和捕获机制背后有许多值得深究的细节。本文将探讨Lambda的本质，以及捕获的底层实现

流星雨爱编程·2025-01-29 07:23

ChatGPT：OpenAI SDK 是什么？

具体来说，OpenAISDK主要有以下几个作用：简化API调用：SDK封装了底层的API调用细节，提供了更简洁、易用的接口

XRT_knives·2025-01-29 05:31

简化代码，提高可维护性 Java外观模式解读，让你的代码优雅又高效

一、引言1.1简介外观模式（FacadePattern）是一种常用的结构型设计模式，它为复杂的子系统提供一个简单的接口，隐藏复杂的实现细节。

程序员老马头·2025-01-29 04:26

【elasticsearch】reindex 操作将索引的数据复制到另一个索引

常用的reindex命令有很多细节，下面是一些常见用法和命令详解：基本命令基础Reindex命令POST/_reindex{"source":{"index":"source_index"},"dest

infiniteWei·2025-01-29 04:53

【车牌识别】卷积神经网络CNN车牌识别【含 GUI Matlab源码 2638期】

欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。⛄更多Matlab图像处理（仿真科研站版）仿真内容点击Matlab图像处理（仿真科研站版）⛄一、CNN车牌识别简介1车牌定位1.

Matlab仿真科研站·2025-01-29 03:14

Windows平台下使用DirectX实现的飞行射击游戏详解

文章涵盖了Windows编程基础、DirectX技术的应用，以及游戏开发中使用的各种技术细节，如实时3D渲染、事件驱动编程、动画和物理模拟、声音处理以及性能优化等。

不胖的羊·2025-01-29 02:31

Python GUI编程(Tkinter框架)

Tkinter允许Python程序员快速创建GUI应用程序，而无需深入了解底层的图形绘制细节。2.安装TkinterTkinter通常已经预装在Python中，所以不需要额外安装。

chunyublog·2025-01-29 00:47

无线移动通信的关键技术：SOA,WebX.0,Widget/Mashup,P2P/P4P,SaaS/云计算等架构和MIP,SIP,RTSP (实时流协议)等，定义和特点

3.松耦合，服务之间通过标准化的接口进行通信，不依赖具体的实现细节。4.灵活性

晓北斗NorSnow·2025-01-29 00:44

SpringBoot的细节问题

一、重点填空Pivotal团队在原有spring框架的基础上开发了全新的SpringBoot框架。SpringBoot框架在开发过程中大量使用约定优于配置的思想来摆脱框架中各种复杂的手动配置。SpringBoot2.1.3版本要求Java8及以上版本的支持。SpringBoot2.1.3版本框架官方声明支持的第三方项目构建工具包括有maven(3.3+)和gradle(4.4+)@RestCont

千禧年@·2025-01-28 23:06

（新春特辑）腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽

亮点：丰富的细节，良好的时间平滑性，以及长视频长度。效果同时支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。

struggle2025·2025-01-28 22:33

ShardingSphere实例讲解

在使用ShardingSphere时，应用不需要了解数据库分片的实现细节，它会自动将SQL请求路由到正确的数据库和表。

沉墨的夜·2025-01-28 22:29

miniconda中成功安装gdal库

跳动的弦·2025-01-28 21:20

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

ABAP git客户端

这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-01-28 19:33

SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net

基于全卷积网络（FCN）的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

CT-Mamba:一种用于低剂量CT降噪的混合卷积状态空间模型论文解读

论文：CT-Mamba:AHybridConvolutionalStateSpaceModelforLow-DoseCTDenoising代码：zy2219105/CT-Mamba，作者称将会在论文正式发表后提供。本文参考了该网站，其对CT-Mamba提供了更详细的描述：https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/ct-mamba-hybrid-convolutio

ZcZc__1·2025-01-28 17:52

基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备

因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R

2025年数学建模美赛·2025-01-28 16:15

C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀

在这篇文章中，我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节，以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什

salsm·2025-01-28 15:07

kuberay 安装和使用

先贴点正确的废话：1.简化集群管理KubeRay提供了一个易于使用的界面和工具，允许用户快速创建、配置和管理Ray集群，而不需要深入了解底层Kubernetes的细节。

CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

Python爬虫实战：在线考试题库抓取

本文将介绍如何使用Python爬虫技术抓取各类在线考试平台的题库和试题，包括抓取方法、技术细节、反爬虫策略等。通过这篇博客，我们将实现以下目标：从多个

Python爬虫项目·2025-01-28 11:37

RAG系列（二）：如何优化索引

具体细节“人人都是产品经理”的这篇文章里有非常详细的说明，不过我对微软体系搜索优化了解的多些，看到过的一些优化方法这里没有提到，比如微软的AISearch还有DataverseSemanticSearch

东临碣石82·2025-01-28 09:25

第30章测试驱动开发中的设计模式解析（Python 版）

第一次读的时候，很多细节我都不太懂，但将书中内容应用到工作中后，我受益匪浅。比如面对一些让人抓狂的代码设计时，书里的方法能让我逐步深入理解

Tester_孙大壮·2025-01-28 06:35

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。

2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

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