可变性卷积

学习笔记---自动驾驶

3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序
酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

React —— ref使用分析

元素,所以有了这个api.但是如果能不使用尽量不使用.破坏了"属性和状态去映射视图",正常流程中的组件属性均有数据映射而来,绑定了ref相当于提供直接修改属性的额外途径,导致属性不可控.破坏了"属性不可变性
__zRainy__·2024-09-04 07:49

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块

在微观层面，我们提出了可切换空洞卷积，它将具有不同空洞率的特征进行卷积，并使用开关函数收集结果。将它们结合起来就形成了DetectoRS，它显着提高了目标检测的
小李学AI·2024-09-04 05:00

算法学习-2024.8.16

一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三
蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

2.关于Transformer

关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积，将每个区域转换成多维度向量（多少卷积核就有多少维向量）self.patch_embeddings
安逸sgr·2024-09-03 20:05

《Rust避坑入门记》第1章：挖数据竞争大坑的滥用可变性

赵可菲是一名Java程序员，一直在维护一个有十多年历史的老旧系统。这个系统即将被淘汰，代码质量也很差，每次上线都会出现很多bug，她不得不加班修复。公司给了她3个月的内部转岗期，如果转不出去就会被裁员。她得知公司可能会用Rust重写很多系统，于是就报名参加了公司的Rust培训，希望能够转型。半天的Rust培训其实只是开了一个头，赵可菲需要自学Rust。她主要通过阅读Rust官网推荐的书籍来学习，但
程序员吾真本·2024-09-03 17:50

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等
小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

react useState 更新数组没有生效

由于useState是基于不可变性的原则，直接修改数组的某个元素是不会触发组件重新渲染的。相反，你应该创建一个新的数组副本，并将其传递给useState的更新函数。
NativeBase·2024-09-03 02:44

Rust基础

Rust语法基础本文源自观看B站Rust编程语言入门教程记录下来的重点笔记视频链接：Rust编程语言入门教程（Rust语言/Rust权威指南配套）文章目录Rust语法基础第三章变量与可变性数据类型函数控制流第四章所有权所有权规则
vo很懒·2024-09-02 21:42

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。
LQS2020·2024-09-02 19:32

问：比较一下String,StringBuffer,StringBuilder的特点和区别？

String,StringBuffer,StringBuilder的主要特点和用途String不可变性（Immutability）：String对象一旦创建，其内容就不可改变。
FIN技术铺·2024-09-02 08:55

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体，包括图卷积网络
盼小辉丶·2024-09-02 05:06

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

Rust 学习笔记 3：一般性编程概念

上一篇：Rust学习笔记2：猜数字游戏文章目录1.前言2.背景3.Rust中的一般性编程概念3.1变量及其可变性(Mutability)3.1.1变量定义3.1.2常量3.1.3变量隐藏(Shadowing
JiMoKuangXiangQu·2024-09-01 12:54

一种基于门控空洞卷积的高效中文命名实体识别方法

Screenshotfrom2019-10-1617-01-17.pngScreenshotfrom2019-10-1617-01-23.pngScreenshotfrom2019-10-1617-01-57.png
Johann_Liang·2024-09-01 10:54

YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

本文独家改进：轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer，构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数，并提出了一种名为卷积加性标记混合器（CATM）的简化方法来降低计算开销
AI小怪兽·2024-08-31 17:28

CNN网络简介

卷积神经网络简介（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
吕不韦·2024-08-31 13:23

Unet改进10：在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制

本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法，该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块，有效地提取空间关系，同时保留先验通道。CPCA具有
AICurator·2024-08-31 12:46

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练
机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析，并提供实际的代码示例。
2401_85761762·2024-08-31 10:06

2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合

基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。
顶呱呱程序·2024-08-31 07:13

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

1.SimAM介绍1.1摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。
小李学AI·2024-08-31 05:33

2024最新最全的React面试题

(1)设计理念:React:更倾向于函数式编程思想，推崇组件的不可变性和单向数据流。Vue:结合了响应式编程和模板系统，致力于简化开发过程。
二丫骑士qq·2024-08-31 03:17

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

【ShuQiHere】卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习领域的一个里程碑。
ShuQiHere·2024-08-31 01:02

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器
AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

python对象的引用和可变性

Python对象的引用和可变性1.变量是标签当一个对象被绑定到一个变量上后，如果再将该变量绑定到另一个对象上，之前的引用不会受到影响>>>a=[1,2,3]>>>b=a>>>a.append(4)>>>
百流·2024-08-30 16:07

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

C#入门篇7（面向对象）

目录一、值传递和引用传递1、概念2、主要区别3、用法二、字符串1、字符串的不可变性可以将字符串看作只读字符数组2、字符串提供的各种方法三、继承1、概念2、格式3、示例4、子类继承于父类什么？
代码不会敲！·2024-08-30 05:22

卷积核的作用

卷积核通过与图像的局部区域进行点积操作来提取特征。不同的卷积核可以检测不同类型的特征，例如边缘、角点、纹理等。因为共享权重，所以具有平移不变性。通过卷积和池化操作，可以降低输入图像的空间维度。
melonbo·2024-08-29 23:45

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

1，本文介绍AKConv（可改变核卷积）是一种改进的卷积操作方法，其核心在于动态调整卷积核的形状和大小。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

Halcon经典的边缘检测算子

它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
看海听风心情棒·2024-08-29 09:12

概率论中的卷积公式

目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么？多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。
爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。
2401_83402415·2024-08-28 10:04

卷积神经网络-解释1

[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂
weixin_33749242·2024-08-27 17:15

见过最好的神经网络CNN解释

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets或者CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。
罗晨晖·2024-08-27 17:44

基于深度学习的手势识别系统

需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）相关知识;（4）【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型
毕设宇航·2024-08-27 09:53

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention文章目录前言时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测
机器不会学习CL·2024-08-27 08:13

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

系统分析与设计作业1

软件的本质与软件工程科学标签：系统分析与设计软件工程软件工程github仓库软件的本质：复杂性一致性可变性不可视性SWEBoK软件工程知识体系，将知识分为软件工程实践和基础教育两个部分。
千灵域·2024-08-26 19:48

【YOLOv10改进[Conv]】感受野注意力卷积RFAConv（2024.3）| 使用RFAConv 改进C2f + 含全部代码和详细修改方式

本文将进行使用RFAConv改进C2f，助力YOLOv10目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：
Jackilina_Stone·2024-08-26 19:17

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

深度学习--Transformer和BERT区别详解

与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

(2).多尺度信息融合：该机制引入了多尺度卷积操作，包括不同大小的卷积核（如5x5、1x7
小李学AI·2024-08-26 07:27

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

传统的卷积神经网络在提取语义信息时，只能通过固定尺度的卷积核进行操作，因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。
m0_55576290·2024-08-26 06:22
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