子像素卷积keras 第19页

【前端】【面试】【经典一道题】前端 Vue、React 采用单向数据流的原因

前端Vue、React采用单向数据流的原因一、可预测性1.数据流向清晰在单向数据流架构里，数据从父组件流向子组件的路径是明确且可预期的。

患得患失949·2025-02-12 00:26

SPC - 用pandas和matplotlib画X-bar chart

anniehan333问到怎么用Python画分组的X-bar控制图，题目如下：（来自她正在编写的书籍）这是她用MiniTab画的图：以下是Python实现过程：主要是用pandas的groupby来实现分组子图代码整合

居橘举聚·2025-02-11 23:18

深度学习-与OCR结合

模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RN

小赖同学啊·2025-02-11 22:11

小赖同学啊·2025-02-11 22:41

【时序预测】-深度学习系列

Wavenet（2016）重点：CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心：确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据，核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野，从而更充分学习序列的全局信息

TIM老师·2025-02-11 22:04

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

叶子结点

一棵树当中没有子结点（即度为0）的结点，称为叶子结点，简称“叶子”。叶子是指度为0的结点，又称为终端结点。

heyuchang666·2025-02-11 16:21

父传子props数据问题

一.父子组件的生命周期父beforeCreate->父created->父beforeMount->子beforeCreate->子created->子beforeMount->子mounted->父mounted

·2025-02-11 16:54

CMakeLists 写法总结2.0

目录1.文件架构的设计2.顶层CMakeLists的写法3.子层CMakeLists的写法4.底层CMakeLists的写法有了之前对cmakelists写法1.0的总结(CSDN)，基本上对如何构建cmakelists

见牛羊·2025-02-11 15:46

聊聊在应用层面实现内网穿透功能是否可行

前言最近接手了供方开发的网关项目，交接文档里面有个内网穿透的功能，一下子就吸引的我的目光。

·2025-02-11 11:41

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环（RNN）和卷积（CNN）网络结构，用于序列转换任务，如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans

金外飞176·2025-02-11 09:07

电子放大倍率计算方法

电子放大倍率，即显示器的放大率，显示器对你图像的放大倍率简单点想就是，显示器的单显示点实际尺寸：477mm/1920=a;相机采集图像本身单像素代表尺寸：17.2mm/2700=b显示放大倍率：a/b当然要算整体相对物方实物的放大倍率还要

Carlos_Ni·2025-02-11 08:50

EFCodeFirst安装失败（包含EntityFrameWork安装）解决规划

近日进修MVC3.0，没想到在安装EFCode时，呈现了差子。

iangujun·2025-02-11 04:57

Vulkan：Vulkan性能优化与调试技巧_2024-07-20_16-35-28.Tex

Vulkan的渲染管线是其核心概念之一，它定义了从顶点数据到最终像素的整个渲染过程。与OpenGL的固定管线不同，Vulkan的管线是可编程的，允许开发者自定义每个阶段的行为，从而实现更

chenjj4003·2025-02-11 02:36

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

以下是其详细介绍：1.基本概念多层神经网络由多个层（Layer）堆叠而成，包括：输入层（InputLayer）：接收原始数据（如图像像素、文本向量等）。隐藏层（HiddenLay

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer

由数入道·2025-02-10 22:39

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集

训练使用遥感影像分析研究数据集文章目录1.安装依赖2.数据准备创建自定义的数据加载器3.模型定义4.训练模型5.可视化预测结果Postdam数据集遥感影像-语义分割数据集：Postdam数据集像素大小512

计算机C9硕士_算法工程师·2025-02-10 22:07

Android 中使用AES-CMAC数据加密

在线加密工具作为对比/***算法逻辑**@paramkey*@paramdata*@return*/publicstaticbyte[]Aes_Cmac01(byte[]key,byte[]data){//子密钥生成

lishiyong92·2025-02-10 20:54

深度学习-医学影像诊断

我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。

小赖同学啊·2025-02-10 18:37

重复的子字符串

459.重复的子字符串给定一个非空的字符串s，检查是否可以通过由他的一个子串重复多次构成思路：首先判断字符串s是否为空或长度是否为1，若满足这两种条件，则说明不存在子字符串，返回False遍历所有可能的子串

MiyamiKK57·2025-02-10 17:03

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

本期作者：DerrickMwiti本期翻译：HUDPinkPig未经授权，严禁转载编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。股票市场的数据由于格式规整和非常容易获得，是作为研究的很好选择。但不要把本文的结论当作理财或交易建议。本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可

weixin_39862899·2025-02-10 17:27

spark技术基础知识

A:窄依赖：父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖（如map、filter），不会触发shuffle。

24k小善·2025-02-10 15:16

计算机组成原理 | （一）计算机系统概论+（六）计算机的运算方法

宝子们好呀，从今天开始我准备更新自己的学习笔记了，教我计算机组成原理的老师是SDUCS的zrh老师，z老师真的非常认真负责，教的内容也很详细丰富，询问老师问题老师都事无巨细地为我们解答，感谢z老师的教导

杜若南星·2025-02-10 09:58

【华为OD机试真题】303、五子棋迷 | 机试真题+思路参考+代码分析（C++、Java、Py）

文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2样例3二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者：KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页：KJ.JK专栏介绍：2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷，使用C++、Java、Python语言进行解答，每个题目的思路分析都非常详细，支持在线OJ评测刷题！！！！订阅后

KJ.JK·2025-02-10 09:21

【华为OD机试真题】104、简单的自动曝光、平均像素值 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py）

文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者：KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页：KJ.JK专栏介绍：2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷，使用C++、Java、Python语言进行解答，每个题目的思路分析都非常详细，支持在线OJ评测刷题！！！！订阅后获取权

KJ.JK·2025-02-10 08:09

从小白开始的动态规划

一、动态规划的核心思想动态规划（DP）通过拆分问题+记忆化计算解决复杂问题，核心步骤为：定义状态：用变量（如dp[i]）表示子问题的解状态转移方程：建立子问题之间的关系式初始化：确定基础情况的初始值计算顺序

不想编程小谭·2025-02-10 07:58

Java基础学习笔记-多态

多态的常见形式父类类型对象名称=new子类构造器;接口对象名称=new实现类构造器;###2.向上转型子

蝴蝶不愿意·2025-02-10 06:22

leetcode1313--解压缩编码列表

考虑每对相邻的两个元素[freq,val]=[nums[2*i],nums[2*i+1]]（其中i>=0），每一对都表示解压后子列表中有freq个值为val的元素，你需要从左到右连接所有子列表以生成解压后的列表

m0nesy_8680·2025-02-10 06:51

重复的子字符串）

力扣28.找出字符串中第一个匹配项的下标思路（两种方法）：1.双指针循环：（1）首先遍历文本串haystack，直到有一个字符与模式串needle的第一个字符相同，进入深度匹配（2）深度匹配过程中，将文本串后边几个字符（i-i+n）一一与模式串的所有字符进行匹配，匹配一个字符，record+=1（3）深度匹配后，看record是否与n=len（needle）相等，相同就说明找到了相同的字符串，返回

hanyu1209·2025-02-10 06:19

coarse-to-fine(1) CF-DRNet

1、Coarse-to-fineclassificationfordiabeticretinopathygradingusingconvolutionalneuralnetwork使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变分级进行从粗到细的分类

momoka9·2025-02-10 05:39

LLM 中的 vocabulary 和 embedding vector

这个过程通常分为两个步骤:分词(Tokenization)将输入的自然语言文本按照某种规则分割成一系列的token,可以是单词、子词或者字符等。

Overman..·2025-02-10 04:33

【Elasticsearch】parent aggregation

以下是关于`ParentAggregation`的详细介绍：1.基本概念`ParentAggregation`是一种聚合操作，主要用于处理父-子关系的文档。

risc123456·2025-02-10 04:32

AI大模型系列之七：Transformer架构讲解

前馈神经网络编码器（Encoder）解码器（Decoder）：基于卷积神经网络（CNN）的编码器-解码器结构基于Transformer架构的主流语言模型有哪

m0_74823683·2025-02-10 03:58

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，比如有些卷积层数据机器学习的数据量较少

Red Red·2025-02-10 03:53

【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】

✅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：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度

Matlab领域·2025-02-10 00:03

C#递归函数的解释

通过递归，可以将复杂问题分解为更简单的子问题，直到达到某个终止条件（也称为基线条件）为止。递归在解决某些问题时非常有效，例如计算阶乘。

qq_44774906·2025-02-09 22:16

CNN-day11-注意力机制

day12-注意力机制一、卷积注意力机制神经网络能够在同样的计算资源下获得更强的表征能力和更优的性能表现。1注意力认知AM：AttentionMechanism，注意力机制。

谢眠·2025-02-09 19:26

《从入门到精通：蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》（八）-摘花生、地宫取宝

通过将问题拆解成更小的子问题，并利用已解决的子问题来构建最终解，动态规划能够显著减少计算量。在本文中，我们将通过具体的应用案例，探讨如何使用动态规划来解决“摘花生”和“地宫取宝”这两个经典问题。

程序猿零零漆·2025-02-09 17:13

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色，从而降低图像的复杂度，实现压缩效果。应用使用场景网络传输：减少图片在网络上传输时的带宽消耗。存储优化：高效利用存储空间，尤其是大规模图像数据集。

鱼弦·2025-02-09 16:08

【解决方案】数据采集工作站数据传不上去？

1.2检查网络配置解决方案：确认数据采集工作站的IP地址、子

苏州稳联·2025-02-09 16:05

VUE3 父组件传递给子组件的值子组件怎么处理后使用

本地化处理（避免直接修改props)监听proxy数据的某个属性需要将监听值写成函数返回形式,vue3无法直接监听对象的某个属性变化import{ref,watch}from'vue'constprops=defineProps({initialValue:String})//创建本地副本constlocalValue=ref(props.initialValue)//监听props变化更新本地值

A-sleep·2025-02-09 15:59

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

✅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光伏发电作为一种清洁能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色。准确预测光伏发电量对于提高

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

递归，记忆化搜索和动态规划—比较及例题（c++)

1.递归：把问题拆分为子问题，从上到下深入，再逐层返回特点：每次递归调用都要重新计算，时间复杂度高【O(2n)（指数级)】，效率低；2.记忆化搜索：与递归的不同：只计算需要的子问题，每次计算一个子问题后

Le_ee·2025-02-09 13:16

CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)

代码地址：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)标题：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测一、引言1.1研究背景及意义随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升

机器学习之心·2025-02-09 13:15

jackl的科研日常·2025-02-09 13:13

深度学习的算法在人群计数（数人头）

以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点：1.基于卷积神经网络（CNN）的算法特点：利用CNN的强大特征提取能力，直接从图像中学习人群计数的特征。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

HarmonyOS 5.0应用开发——ContentSlot的使用

支持混合模式开发，当容器是ArkTS组件，子组件在Native侧创建时，推荐使用ContentSlot占位组件。ContentSlot只是一个语法节点，无通用属性，不参与布局和渲染，所以布

高心星·2025-02-09 10:25

卷积 - 感受野（Receptive Field）

卷积-感受野（ReceptiveField）flyfish感受野（ReceptiveField）是指卷积神经网络中某一层的一个特定神经元能够“看到”并响应的输入图像区域。

二分掌柜的·2025-02-09 09:14

使用媒体查询确保网页能够在手机、平板和电脑上正常浏览

以下是一些建议的像素设置范围：手机宽度设置：手机设备的网页宽度通常可以设置在320像素到480像素之间。这个范围可以覆盖大部分主流手机的屏幕宽度。

HWL5679·2025-02-09 07:31

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