反CNN

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

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1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务，旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。
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

linux echo 字体大小 背景 字体颜色 的编码

---背景颜色(40-47)------------------特色功能------------------\33[0m关闭所有属性\33[1m设置高亮度\33[4m下划线\33[5m闪烁\33[7m反显
qq_16827895·2025-07-05 16:33

python打卡day41@浙大疏锦行

：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN
风逸hhh·2025-07-05 14:17

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

目标检测在国防和政府的应用实例

一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务，通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位，当前主流技术包括：经典算法：YOLO系列（实时性强）、FasterR-CNN（精度高）、SSD（平衡速度与精度
MzKyle·2025-07-05 03:34

【LeetCode 热题 100】5. 最长回文子串（Python中心扩展法详解）

回文串是指正着读和反着读都一样的字符串。示例1：输入：s="babad"输出："bab"解释："aba"也是一个有效答案。
未名编程·2025-07-05 03:29

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

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().
m0_62568655·2025-07-04 12:19

Day44

1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN
·2025-07-04 12:19

小红书自动化操作：使用本地Chrome和User Data实现高效反检测

小红书自动化操作：使用本地Chrome和UserData实现高效反检测在自动化操作社交媒体平台时，如何绕过反爬虫机制一直是个挑战。
龙潜月七·2025-07-04 08:52

数据分析文章目录

双曲函数双曲函数及其图形双曲函数(Hyperbolicfunctuons)公式反双曲函数积分必背积分表三角换元积分法分部积分法
醒过来摸鱼·2025-07-04 07:16

K8S之Pod资源调度

LabelAnnotationTaint和Toleration污点（Taints）容忍（Tolerations）亲和性节点亲和性（NodeAffinity）Pod亲和性（PodAffinity）Pod反亲和性
·2025-07-04 04:27

RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络（附代码+修改教程）

VMamba是一种全新的视觉框架，VMamba结合了CNNs和ViTs的优势，同时优化了计算效率，能够在保持全局感受野的情况下实现线性复杂度。为了解决方向敏感性问题，VMamba引入
爆改模型·2025-07-04 02:14

Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程

使用Rust和FasterR-CNN进行目标检测FasterR-CNN是目标检测领域广泛使用的深度学习模型。Rust生态中可以通过tch-rs（Torch绑定）调用预训练的PyTorch模型实现。
KENYCHEN奉孝·2025-07-03 21:42

【深度学习-Day 33】从零到一：亲手构建你的第一个卷积神经网络（CNN）

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-07-03 13:43

【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理

【深度学习】卷积神经网络原理1.卷积神经网络的组成2.卷积层2.1卷积运算过程3.padding-零填充3.1ValidandSame卷积3.2奇数维度的过滤器4.stride-步长5.多通道卷积5.1多卷积核（多个Filter）6.卷积总结7.池化层(Pooling)8.全连接层9.总结1.卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷
chaser&upper·2025-07-03 07:02

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数（ReLU）4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器
Linductor·2025-07-03 07:02

DAY 45 Tensorboard使用介绍

目录DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型作业：对resnet18
HINOTOR_·2025-07-03 01:10

情感反诈模拟器免费下载

捞女游戏下载安装教程（完整图文+激活码）最近大火的捞女游戏你还没玩？本文手把手教你下载安装，附激活码与两种安装方法，图文详细，轻松上手！目录方法一：一键安装（适合新手）方法二：使用PowerShell安装（适合熟练用户）✅方法一：一键安装（适合新手）下载地址：点击下载（蓝奏云）提取码：cn6h解压后运行.exe安装程序安装完成后游戏会自动添加到Steam游戏库中⚙方法二：使用PowerShell安
2501_92600974·2025-07-02 23:23

在 Java 中，是否使用 Stream 进行遍历并不完全取决于数据量的大小，但数据量大小是一个重要的考虑因素。以下是对于不同数据量情况的分析：

StreamAPI在这种情况下可能会因为内部的一些额外操作，如流的创建、中间操作的管道连接等，反
流量留·2025-07-02 14:51

【Power Compiler手册】6.反标翻转活动

5.反标翻转活动可以对设计中的切换活动进行反标，以生成准确的功耗计算。
QRBQ94·2025-07-02 08:36

【AI】AI大模型发展史：从理论探索到技术爆发

1.2神经网络初步实践1980年：卷积神经网络（CNN）雏形诞生1998年：LeNet-5模型成功应用于手写数字识别，成为首个商用深度学习模型关键局
不想当程序汪的第N天·2025-07-01 21:44

YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11！！

代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/yolov12提升YOLO框架的网络架构一直至关重要，尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性，但长期以来一直专注于基于CNN
·2025-07-01 03:54

推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成

总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取（FFmpeg/SceneDetect）↓帧图像（.jpg）↓图像模型提取特征（CLIP/CNN/ViT）↓多帧聚合成视频向量（均值池化等）↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐
·2025-07-01 03:20

HarmonyOS实战：打造极简HEventBus事件通知

支持事件注册，反注册。支持一次发送，多处接收。技术实现单例实现在鸿蒙中使用创建
IT小码哥丶·2025-06-30 15:31

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

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、音频）设计的深度学习模型。
weisian151·2025-06-30 11:30

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—
weixin_54372988·2025-06-30 11:28

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】

1CNN（卷积神经网络）部分作用：特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分：卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。
沅_Yuan·2025-06-30 04:19

UnityAPI——Math数学函数类、Random生成随机数类、OnMouseEventFunction 鼠标回调事件

Asin、Acos、Atan：计算反正弦、反余弦和反正切值。Atan2：计算两点之间的角度，考虑了X轴与2D向量之间的角度。
WX呦·2025-06-30 04:46

DAY 41 简单CNN

知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorch.nnasnnimpo
冬天给予的预感·2025-06-30 04:15

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)这里相关的概念比较多，如果之前没有学习过复试班强化班中
traMpo1ine·2025-06-30 04:44

ETF期权交易时反向做反了，有没有什么补救策略？

补救策略一：立即对冲风险若发现ETF期权交易方向做反，可迅速建立对冲仓位抵消风险。例如，买入认购期权误操作为卖出认购期权，可立即买入同等数量的认购期权对冲。
张文6.7·2025-06-29 17:36

浅谈卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。
cyc&阿灿·2025-06-29 16:53

k8s拓扑域 :topologyKey

主要用于定义Pod亲和性或反亲和性规则中的拓扑域，从而控制Pod在集群中的调度。参数描述：仅支持在工作负载亲和/工作负载反亲和调度策略中使用。
SONGW2018·2025-06-29 13:06

卷积神经网络

一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。
亿只小灿灿·2025-06-29 11:55

【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective

摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。
无敌悦悦王·2025-06-29 10:45

Python编程：使用 YOLO 目标检测

与传统的两阶段目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。
倔强老吕·2025-06-29 09:37

基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集

defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝（巢）带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN
QQ67658008·2025-06-29 09:36

【day51】复习日

内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业：day43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
daomingwu017·2025-06-29 07:55

DAY 41 简单CNN

@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Den
yizhimie37·2025-06-29 07:51

基于UC3845B的72V转12V DC-DC电源模块设计资料包

UC3845B芯片的应用、电路设计原则，并提供了Altiu1.UC3845B芯片应用概述1.1UC3845B芯片简介UC3845B是一款经典的脉宽调制（PWM）控制器，广泛应用于开关电源的设计中，特别是在反激式和正激式转换器中
·2025-06-28 22:16

UC3842控制器在flyback反激电源设计与仿真中的应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：UC3842作为电流模式控制的集成控制器，在设计反激式转换器中有着广泛应用。
Jacob Piao·2025-06-28 22:16

反激式开关电源设计、制作、调试资源下载

反激式开关电源设计、制作、调试资源下载【下载地址】反激式开关电源设计制作调试资源下载反激式开关电源设计、制作、调试资源下载项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
蒋承畅·2025-06-28 22:14

Densenet模型花卉图像分类

【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.
深度学习乐园·2025-06-28 21:02

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

ResNet（Residual Network）

ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:00
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