圆周卷积第37页

利用蒙特卡洛方法计算圆周率并将撒点分布和π估计值可视化（Python大作业）

首先是蒙特卡洛方法求圆周率的部分：>>>importtime>>>importrandom>>>importnumpyasnp>>>n=1000>>>foriinrange(5):start=time.perf_counterx

传奇$@legend·2023-12-15 03:52

Python之蒙特卡罗法求圆周率

个人感觉把蒙特卡罗法理解了，对于理解机器学习的有关知识很有帮助蒙特卡罗法--4*(圆内点数/总点数)=pifromrandomimportrandomimporttimeDARTS=1000*1000#在正方形区域中总共撒下的点数hits=0.0#定义一个原点start=time.perf_counter()#计时函数foriinrange(1,DARTS+1):x,y=random(),rand

马列马中特万岁·2023-12-15 03:21

关于蒙特卡罗法计算圆周率的Python代码

【问题描述】求解圆周率可以采用蒙特卡罗方法，在一个正方形中撒点，根据在半径为1的圆内点的数量占总撒点数的比例计算圆周率值。

渣渣虎·2023-12-15 03:19

使用蒙特卡罗方法计算圆周率

matplotlib绘制散点图(临时学的简单用法),把这个过程用图片表示出来.虽然已经理解了它计算的原理,但是真的看到自己画出来的图示,还是感觉满有意思的.果然一图胜千言,哈哈.代码#使用蒙特卡洛算法计算圆周率

CrazyDragon_King·2023-12-15 03:48

chatgpt赋能python：用Python计算圆周率的两种方法

用Python计算圆周率的两种方法圆周率（π）是一个非常重要的数学常数，被广泛应用于数学、计算机科学和工程学中。

[虚幻私塾】·2023-12-15 03:46

python--蒙特卡罗方法计算圆周率

前几天学习了嵩天老师的一节挺有意思的课，讲的是通过蒙特卡罗方法来计算圆周率。蒙特卡罗方法在这里就不多描述了，有兴趣的朋友可以看一下。

想学好python的人·2023-12-15 03:15

使用蒙特卡罗方法计算圆周率(Python版)

使用蒙特卡罗方法计算圆周率1.概念蒙特卡罗方法使用随机数和概率来求解问题，该方法在数学，物理，和化学等方面有着广泛的应用。

ruaran·2023-12-15 02:13

信号处理（1）——为什么要求包络谱

文章目录前言一、信号的幅值调制和包络二、程序总结前言在信号处理中，通过求解信号的包络谱会获得信号中隐含的信息，毕竟对于系统来说，各种信号之间存在一个非常复杂的关系（调制（卷积）），如果仅仅通过FFt变换

heavy_truck·2023-12-15 01:30

数学建模算法

算法部分1.评价类模型2.TOPSIS3.线性规划4.聚类分析5.预测模型6.拉伊达准则(对异常值进行剔除)7.数据拟合8.图论代码练习1.模拟圆周率2.斐波那契数列3.四只鸭子落在一个圆中概率4.方程

`流年づ·2023-12-14 23:02

【PyTorch】现代卷积神经网络

文章目录1.理论介绍1.1.深度卷积神经网络（AlexNet）1.1.1.概述1.1.2.模型设计1.2.使用块的网络（VGG）1.3.网络中的网络（NiN）1.4.含并行连结的网络（GoogLeNet

盛世隐者·2023-12-14 23:10

AI：100-基于卷积神经网络的农作物生长状态监测

欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~一.基于卷积神经网络的农作物生长状态监测人工智能技术在农业领域的应用日益受到关注，其中基于卷积神经网络（Con

一见已难忘·2023-12-14 22:54

番茄病虫害检测系统：融合感受野注意力卷积（RFAConv)改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义番茄是全球重要的蔬菜作物之一，具有广泛的经济和营养价值。然而，番茄病虫害的严重威胁导致了产量和质量的损失。因此，开发一种高效准确的番茄病虫害检测系统对于农业生产的可持续发展至关重要。传统的番茄病虫害检测方法主要依赖于人工目视观察，这种方法存在着效率

xuehai996·2023-12-14 21:36

用 C 写一个卷积神经网络

用C写一个卷积神经网络深度学习领域最近发展很快，前一段时间读transformer论文《AttentionIsAllYouNeed》时，被一些神经网络和深度学习的概念搞得云里雾里，其实也根本没读懂。

zerok775·2023-12-14 21:37

【改进YOLOV8】融合动态蛇形卷积＆DCNV2的草莓分级分割分割系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割成为了一个重要的研究领域。图像分割可以将图像中的不同对象或区域进行分离，从而更好地理解图像内容。在农业领域，图像分割技术可以应用于农作物的生长监测、病虫害检测和果实分级等方面。其中，草莓分级分割系统是一个具有重

xuehaikj·2023-12-14 20:44

白鼠轨迹检测追踪系统：融合在线卷积重参数化OREPA改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，目标检测和跟踪成为了计算机视觉领域的热门研究方向。在实际应用中，目标检测和跟踪系统在许多领域都具有重要的应用价值，例如智能监控、自动驾驶、人机交互等。其中，白鼠轨迹检测追踪系统在生物医学研究中具有重要的意

xuehaikj·2023-12-14 20:44

ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders

1.关于稀疏卷积的解释：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3823658892.答案：在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，遮蔽图像建模（MaskedImageModeling

橙黄橘绿时_Eden·2023-12-14 19:48

论文阅读——Deformable ConvNets v2

arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf代码：https://github.com/chengdazhi/Deformable-Convolution-V2-PyTorch1.介绍可变形卷积能够很好地学习到发生形变的物体

Sciws·2023-12-14 18:35

【PyTorch】卷积神经网络

文章目录1.理论介绍1.1.从全连接层到卷积层1.1.1.背景1.1.2.从全连接层推导出卷积层1.2.卷积层1.2.1.图像卷积1.2.2.填充和步幅1.2.3.多通道1.3.池化层（又称汇聚层）1.3.1

盛世隐者·2023-12-14 17:49

时间序列预测实战(二十四)PyTorch实现RNN进行多元和单元预测（附代码+数据集+完整解析）

一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行RNN时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单且不同于市面上大家用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、

Snu77·2023-12-14 17:32

3.PyTorch——常用神经网络层

__version__'2.1.1'3.1图像相关层图像相关层主要包括卷积层（Conv）、池化层（Pool）等，这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维

沉住气CD·2023-12-14 16:25

基于YOLOv8的PCB缺陷检测实现附完整代码

此外，我们提出了一种基于参考的方法来检查并训练了一个端到端的卷积神经网络来对这些缺陷进行分类。

强盛小灵通专卖员·2023-12-14 16:53

CNN 卷积神经网络之 DenseNet 网络的分类统一项目(包含自定义数据集的获取)

DenseNet网络介绍本章实现的项目是DenseNet网络对花数据集的五分类，下载链接：基于迁移学习的DenseNet图像分类项目DenseNet网络是在ResNet网络上的改进，大概的网络结构如下：1.1卷积的简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取

听风吹等浪起·2023-12-14 15:00

【机器学习】多模态机器学习

在多模态机器学习中，常用的方法包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。这些方法可以同时处理多种数据类型，并将它们融合到一个统一的模型中进行训练和预测。例如，在图像识别任务中

Bosenya12·2023-12-14 14:35

数学常识公理·定义·定理·引理·推论的区别

Corollary）逻辑图地址事先规定出来的公理（Axiom）事先决定好的条理，不需证明无法证明定义（Definition）用文字和符号来决定文字案例：到一个点的距离相等的点的集合是圆符号案例：周长与直径之比称为圆周率

雪回·2023-12-14 12:13

数字信号处理_第3个编程实例（Matlab求解卷积，系统响应及信号相关运算）

配套的讲解视频详见数字信号处理7-1_卷积的Matlab实现_哔哩哔哩_bilibili，数字信号处理7-2_利用Matlab求解系统响应_哔哩哔哩_bilibili，数字信号处理7-3_相关运算的Matlab

YoungHIT·2023-12-07 00:44

VSCode之C++ & CUDA入门：reduce的N+1重境界

背景Reduce是几乎所有多线程技术的基础和关键，同样也是诸如深度学习等领域的核心，简单如卷积运算，复杂如梯度聚合、分布式训练等，了解CUDA实现reduce，以及优化reduce是理解CUDA软硬件连接点的很好切入点

qq_37172182·2023-12-07 00:23

YOLOv8改进 | 2023 | Deformable-LKA可变形大核注意力（涨点幅度超高）

Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性，有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。

Snu77·2023-12-06 22:32

【23-24 秋学期】NNDL 作业8 卷积导数反向传播

习题5-2证明宽卷积具有交换性，即公式(5.13)．图像X和卷积核W的宽卷积定义如下：要证明：当图像X和卷积核W有固定长度时,他们的宽卷积具有满足交换性，如下：设二维图像为：，也就是：对应卷积核为：，也就是

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-06 21:48

深度学习好文记录，反复学习

机器学习，深度学习一些好文_一只菜得不行的鸟的博客-CSDN博客卷积神经网络学习路线（五）|卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？

Codiplay·2023-12-06 20:18

软著项目推荐深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-12-06 19:00

U-Net网络模型改进（添加通道与空间注意力机制）---亲测有效，指标提升

U-Net网络模型（注意力改进版本）这一段时间做项目用到了U-Net网络模型，但是原始的U-Net网络还有很大的改良空间，在卷积下采样的过程中加入了通道注意力和空间注意力。

普通研究者·2023-12-06 18:02

DCGAN生成网络模型

它结合了卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络的概念，旨在生成具有高质量的逼真图像。

普通研究者·2023-12-06 18:02

2018 ICLR | GRAPH ATTENTION NETWORKS

pdf/1710.109032018ICLR|GRAPHATTENTIONNETWORKS摘要作者提出了图注意网络(GATs)，一种基于图结构数据的新型神经网络架构，利用隐藏的自我注意层来解决先前基于图卷积或其近似方法的缺点

发呆的比目鱼·2023-12-06 18:21

GRAPH ATTENTION NETWORKS图注意力网络论文翻译

GraphAttentionNetwork论文详解ABSTRACT我们提出了图注意网络(GATs)，这是一种新型的基于图结构数据的神经网络结构，利用屏蔽的自注意层maskedself-attentionallayers来解决基于图卷积或其近似的现有方法的缺点

ysh9888·2023-12-06 18:50

GRAPH ATTENTION NETWORKS 阅读笔记

我们提出了一个图注意力网络graphattentionnetworks(GATs)，这是一个新的神经网络架构，应用在图结构数据上，利用maskedself-attentionallayers来解决之前基于图卷积以及其变体方法的问题

卉卉卉大爷·2023-12-06 18:50

【论文学习】GRAPH ATTENTION NETWORKS

背景通过在图算法中引入self-attention的机制，解决图卷积中之前的一些问题，并且保证了时间和空间复杂度线性于图的边或者节点。

WitsMakeMen·2023-12-06 18:50

《Graph Attention Networks》笔记

摘要翻译我们提出了图注意力网络(GATs)，一个新颖的在图结构数据上运行的神经网络架构，利用掩码自注意力机制（maskedself-attentionallayers）来克服之前的图卷积神经网络及其近似模型的缺点

chencjiajy·2023-12-06 18:50

论文翻译：GRAPH ATTENTION NETWORKS

我们提出了图形注意力网络(GATs)，一种新型的神经网络架构，它在图形结构的数据上运行，利用掩蔽的自注意层来解决基于图形卷积或其近似方法的缺点。

王壹浪·2023-12-06 18:20

基于卷积神经网络＆深度学习的车距检测系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着汽车工业的快速发展和智能驾驶技术的不断进步，车辆安全性成为人们关注的焦点之一。在道路上，车辆之间的距离是保持交通安全的重要因素之一。因此，开发一种准确可靠的车距检测系统对于提高道路交通安全具有重要意义。传统的车距检测方法主要基于传感器技术，如激

xuehai996·2023-12-06 17:09

050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面

科普下卷积神经网络相关知识：CN

gfsfsdfs·2023-12-06 17:58

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神

gfsfsdfs·2023-12-06 17:57

045基于卷积神经网络的94种矿石识别

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神经网络（Convo

gfsfsdfs·2023-12-06 17:27

042基于深度学习的手指静脉识别

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是

gfsfsdfs·2023-12-06 17:26

044基于深度学习的鱼类检测

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神经网络（Conv

gfsfsdfs·2023-12-06 17:26

SunTorque智能扭矩系统——紧固件拧紧的基本术语

基本原理是扭矩施加于轴圆周上使轴转动并产生扭曲形变等的扭转力偶或力矩；通过旋转运动使其轴向产生拉伸形变，最终转化为轴向的预紧力。动态扭矩是自动拧紧工具在拧紧过程最终或扭转过程所得到的扭矩值，也就

SunTorque·2023-12-06 14:34

uncle_ll·2023-12-06 14:27

基于Python的人脸识别系统深度学习毕业设计（附源码）

特别是卷积神经网络（CNN）的出现，使得人脸识别系统在准确性、鲁棒性和性能上都有了显著提升。总体来说，人脸识别系统在算法的准确性和鲁棒性方面取得了显著进展。然而，仍然存在着一些技术挑战和伦理问

源码之家·2023-12-06 12:21

图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析

【MobileNetv1】MobileNetv1是一种轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，由Google团队在2017年提出。

Together_CZ·2023-12-06 11:22

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

人工智能应用——基于卷积神经网络ResNet的车型识别一、实验目的熟悉ResNet卷积神经网络熟悉物体检测+识别的整体流程二、实验内容与记录在给定的6类车型图片数据库上，使用ResNet18进行车型分类训练并测试

Luo_淳·2023-12-06 10:52

EI级 | Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

【EI级】Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention时间卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量

机器学习之心·2023-12-06 10:16

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