反卷积第5页

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。

reset2021·2025-02-21 16:13

别让 AI 编程毁了你的职业生涯，请把它们当作你的实习生，而不是员工/老师！

提取下这些表达忧虑的论点：AI辅助编程导致解决问题能力退化，自己主动思考的机会少了对AI编程有“戒断”反

·2025-02-21 10:52

ioc详解

在明白控制反转之前，应该知道“反转”反的是什么。被反转的正转我们从生活中的做饭场景开始。

FuckTheWindows·2025-02-21 06:51

为什么说异步编程是反人类

然而，很多开发者称异步编程为“反人类”，主要是因为其相对复杂的逻辑、调试困难以及在一些情况下可能带来的潜在陷阱。

·2025-02-21 02:13

深入解析PHP反序列化漏洞：原理、利用与防护

1.避免反序列化用户输入2.使用白名单机制3.禁用危险魔术方法4.使用安全的序列化库5.日志监控总结8.参考资源引言PHP反

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-21 01:51

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

“网约车霸主“地位面临挑战专题报告

近期，集团虽遭遇“反内卷”讨论及裁员传言的风暴，但埃安迅速且明确地澄清，所谓的“20%人员效率提升”并非裁员举措，而是优化调整，并承诺对受影响的应届毕业生履行合同赔偿，彰显企业责任感。

拓端研究室·2025-02-20 18:24

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。

wei子·2025-02-20 14:48

动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升

步入烟尘·2025-02-20 14:44

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积？

向哆哆·2025-02-20 13:07

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

【Java】Java 常用核心类篇（二）

目录Math类Math类概述常用常量Math.PIMath.E常用方法三角函数方法反三角函数方法指数和对数方法取整方法绝对值和最值方法随机数方法角度转换方法Math类Math类概述在Java编程里，Math

hrrrrb·2025-02-20 03:40

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

Winograd 算法原理推导和python程序

一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法，其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。

weixin_47696437·2025-02-19 21:49

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-02-19 20:45

如何用matlab进行部分式展开_[转载]用MATLAB进行部分分式展开

为了方便LAPLACE反变换，先对F(s)进行部分分式展开。根据F(s)分为具有不同极点的部分分式展开和具有多重极点的部分分式展开。分别讨论。

麦克羊·2025-02-19 19:40

晶闸管du/dt与di/dt

在实际使用中，实际的电压上升率必须低于此临界值在正向阻断状态，晶闸管的PN结J2反偏，存在着一个结电容，如果突然收到正向电压，结电容充电，位移电流类似于触发电流。

嵌入式老牛·2025-02-19 19:06

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

【Amazing! C】操作符（一）

左移操作符2.5右移操作符三、位操作符3.1按（二进制）位与操作符“&”3.2按（二进制）位或操作符“|”3.2按（二进制）位异或操作符“^”四、赋值操作符五、单目操作符5.1单目操作符5.1.1逻辑反操作

jp_yc·2025-02-19 10:21

arXiv每日推荐-3.4：语音/音频每日论文速递

arXiv每日学术速递)【1】SELD-TCN:SoundEventLocalization&DetectionviaTemporalConvolutionalNetworks标题：SELD-TCN：基于时间卷积网络的声音事件定位与检测作者

sapienst·2025-02-19 09:16

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

flink反压详解

Flink背压/反压（Backpressure）详解在ApacheFlink中，背压（Backpressure）是一个常见的性能问题，通常表现为数据流在某些节点处积压，导致整体处理速度下降甚至停滞。

24k小善·2025-02-19 06:55

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

反超DeepSeek！新版GPT-4o登顶竞技场，奥特曼：还会更好

关注前沿科技量子位GPT-4o悄悄更新版本，在大模型竞技场超越DeepSeek-R1登上并列第一。除了数学（第6），还在多个单项上拿下第一：创意写作；编程；指令遵循；长文本查询；多轮对话；先直观看下新版GPT-4o的能力如何，还是以之前DeepSeek-R1和o3-mini都挑战过的一个例子来看。Prompt：编写一个Python程序，展示一个球在旋转的六边形内弹跳。球应受到重力和摩擦力的影响，并

·2025-02-18 22:05

搜广推校招面经十九

1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数，以增强特征表达能力。

Y1nhl·2025-02-18 16:28

企业如何构建 “有韧性”的防反勒索制度体系？

因此，企业应与时俱进，转变防御思维，不仅要构建坚实的预防体系，更要具备反勒索的主动出击能力。深耕网

科技云报道·2025-02-18 14:02

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

书籍-《四旋翼无人机的自适应混合控制》

陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《四旋翼无人机的自适应混合控制》01书籍介绍本书详细探讨了尾座式四旋翼和双翼四旋翼型混合无人飞行器（UAV）的动力学特性，并在此基础上设计了多种非线性控制器，包括反步

·2025-02-18 00:05

计算机视觉中图像的基础认知

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神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中

全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

java web 项目中封装的下拉列表小组件：实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...

导读：主要从4个方面来阐述，1：背景；2：思路；3：代码实现；4：使用一：封装背景像easyui之类的纯前端组件，也有下拉列表组件，但是使用的时候，每个下拉列表，要配一个URL,以及设置URL反回来的值和

weixin_34383618·2025-02-17 12:42

ABC392 G FFT求卷积模板

首先卷积就是如下的定义他有啥用呢，如果ai,bja_i,b_jai,bj对ai∗bja_i*b_jai∗bj有贡献，我们可以把a,ba,ba,b转化成cntcntcnt数组，然后做卷积，那么result

一条大祥脚·2025-02-17 12:34

电子电气架构 -- 智能汽车电子电气架构开发关键技术

人就应该满脑子都是前途，不再在意别人的看法不再害怕别人讨厌自己，不再畏手畏脚忧心忡忡也不会在睡前反回忆白天的行为，是否让对方产生误解用你那精神内耗

车载诊断技术·2025-02-17 07:22

FWT快速沃尔什变换

处理位运算类卷积，板子很简单，就是需要记住正变换和逆变换的参数来看一道异或的例题给一堆数，他们两两异或，能得到的不同值有多少种？这个数据量，用常规思路根本没法做的。

一条大祥脚·2025-02-17 01:07

为什么CORS（跨域资源共享）只需要后端进行设置，之后浏览器发送请求就可以跨域了呢？

CORS（跨域资源共享）的实现确实有点反直觉，因为它看起来像是浏览器限制了跨域请求，而后端却能通过设置响应头来“绕过”这种限制。我个人在之前也一直没能参透其中的道理，只是一味地照抄解决办法。

qq_29781527·2025-02-17 00:32

从0开始的操作系统手搓教程附二——调试我们的操作系统（bochs调试小记）

我们可以调试OS的什么我们可以查看页表，查看GDT,IDT等后面我们编写操作系统会使用到的数据结构可以看到当前线程流的栈的数据可以反

charlie114514191·2025-02-16 22:22

YOLOv8中Bottleneck模块详解

它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播。

王了了哇·2025-02-16 07:22

开源大模型性能追平闭源模型技术路径分析

（预测实现时间：2025Q2）开源模型进化路径MoE架构稀疏训练分布式RLHF2024突破2023现状2025超越性能反超一、现状对比与瓶颈分析（2024Q3）1.核心差距量化指标能力维度闭源模型均值开源模型均值差距比例复杂推理

Mr' 郑·2025-02-15 20:05

idea常用快捷键(不全，只记录自己喜欢用的快捷键)

Shift+N）快速定位文件Ctrl+Alt+T将选定的代码块添加包裹代码，例如：if…else,try…catch等，很全Ctrl+W按单词从小到大范围选取词块，选取变量非常方便Ctrl+/单行注释与反注释

风吹一城沙·2025-02-15 17:07

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准

目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2卷积神经网络

格图素书·2025-02-15 12:01

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

流媒体传输的基本原理

Real-TimeStreamingProtocol）用于控制流媒体会话，RTP（Real-timeTransportProtocol）用于数据传输，而RTCP（RTPControlProtocol）用于监控质量和提供反

学习嵌入式的小羊~·2025-02-14 16:54

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

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