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子集卷积
人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中
目录开题指导建议更多精选选题选题指导最后基于机器学习的手写数字识别系统设计基于深度学习的图像分类算法研究基于
卷积
神经网络的人脸识别系统设计基于自然语言处理的情感分析算
HaiLang_IT
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2024-02-04 19:31
毕业设计开题指导
毕业设计选题
毕设选题教程
人工智能
毕业设计选题
深度学习
卷积神经网络
计算机视觉
机器学习
复杂onnx解决方案(以sparseconv为例)
目录前言1.稀疏
卷积
2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2
卷积
核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在
爱听歌的周童鞋
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2024-02-04 19:23
模型部署
onnx
稀疏卷积
SCN
卷积
层和反
卷积
层输出特征图大小计算
计算公式:
卷积
层(nn.Conv2d)的输出特征图大小计算公式:输出特征图的宽度=(输入特征图宽度-
卷积
核宽度+2*填充)/步长+1输出特征图的高度=(输入特征图高度-
卷积
核高度+2*填充)/步长+1输出特征图的通道数
SimpleLearing
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2024-02-04 17:51
deeplearning
深度学习
计算机视觉
神经网络
图像的拉普拉斯变换实现
它可以使用
卷积
操作来实现,通常使用拉普拉斯核(3x3矩阵)进行
卷积
。具体而言,对于灰度图像,拉普拉斯变换的表达式为:
SimpleLearing
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2024-02-04 17:49
opencv
人工智能
计算机视觉
Convolutional Neural Networks CNN -- Explained
ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要
卷积
神经网络?
卷积
神经网络如何工作?
许喜远
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2024-02-04 17:47
机器学习——通俗易懂
机器学习
python
神经网络
对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现
摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像
卷积
总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取,对CNN
白小李
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2024-02-04 17:46
深度学习
cnn
神经网络
Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体
介绍:
卷积
神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。
取名真难.
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2024-02-04 17:15
机器学习
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
python
代码随想录算法训练营Day24 | 回溯理论基础、77.组合
包括以下问题:1、组合问题2、切割问题3、
子集
问题4、排列问题5、棋盘问题(N皇后、解数独等)如何理解回溯法回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构(N叉树)回溯法的模板voidbacktrack
Y_Vollerei
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2024-02-04 17:25
算法
【原创】徐王坟及朱元璋对岳父家的叙述
闵子乡,又称闵贤集、闵
子集
,今为闵贤村,因闵子骞而出名。据载,闵贤村有2700多年的历史,曾是附近村镇的交通、文化中心,是中华孝文化的重要发祥地。
史遇春之尘境心影录
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2024-02-04 16:40
[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11
卷积
神经网络-残差网络(ResNet)
5.11残差网络(ResNet)让我们先思考一个问题:对神经网络模型添加新的层,充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差?理论上,原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说,如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x,新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集,因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中,添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用
蒸饺与白茶
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2024-02-04 15:45
洛谷 P1466 集合 01背包类 计数类
题意:现在有从1-n的连续整数集合,能划分成;两个
子集
合,要保证划分出的两个
子集
合内的元素和是相等的。问有多少种划分集合的方式。
陪你一起cf
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2024-02-04 14:49
算法
动态规划
洛谷P1466 集合 Subset Sums题解
01背包求方案数类问题对于从1∼n1\simn1∼n的连续整数集合,将其划分成两个数字和相等的
子集
合。求划分方案数。
wlmqlzm
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2024-02-04 14:18
题解
算法
动态规划
李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型
动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》
卷积
神经网络相关基础概念李沐
丁希希哇
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2024-02-04 14:43
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
神经网络
李沐《动手学深度学习》
卷积
神经网络 经典网络模型
动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》
卷积
神经网络相关基础概念目录系列文章一
丁希希哇
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2024-02-04 14:42
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
cnn
神经网络
算法
pytorch
牛客寒假训练营H题
思路:找出所有m的
子集
,加到价值中,找出最大价值即可。
临江浪怀柔ℳ
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2024-02-04 13:27
算法
c++
数据结构
Keras中内置的预训练模型架构介绍
中内置的模型架构主要包括以下几种:1.MobileNet系列(MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3):-基本原理:MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级
卷积
神经网络
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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2024-02-04 12:58
机器学习人工智能
keras
人工智能
深度学习
池化层的本质思想及其过程
池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍,而在传统的神经网络中却很少见,原因是传统的神经网络的输入特征很少,不是太多,深度学习中特别是图像领域输入特征非常多,所以在
卷积
过程中有必要把主要的特征抽取出来
机器不会学习
·
2024-02-04 12:34
机器学习系列——(九)决策树
决策树的构建过程:特征选择:根据某种指标选择最佳特征,将数据集划分为不同的
子集
。决策节点生成:
飞影铠甲
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2024-02-04 11:45
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
图论练习题
图论练习题1.把{1,2,3,4,5}任划分成两个
子集
。则必有一个
子集
含有两数及其差。
方永锐
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2024-02-04 11:52
图论
YOLOv5算法进阶改进(15)— 引入密集连接
卷积
网络DenseNet
DenseNet(密集连接
卷积
网络)是一种深度学习神经网络架构,它在2017年由GaoHuang等人提出。
小哥谈
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2024-02-04 11:30
YOLOv5:从入门到实战
YOLO
人工智能
目标检测
机器学习
深度学习
计算机视觉
深度学习实战 |
卷积
神经网络LeNet手写数字识别(带手写板GUI界面)
引言在深度学习领域,
卷积
神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。
两只程序猿
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2024-02-04 10:11
深度学习实战
深度学习
cnn
人工智能
vit细粒度图像分类(九)RAMS-Trans学习笔记
1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中,区域注意力的定位和放大是一个重要因素,基于
卷积
神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。
无妄无望
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2024-02-04 09:01
学习
笔记
transformer
分类
python
人工智能
python web ui框架_推荐几个精致的web UI框架
1.AliceuiAliceui是支付宝的样式解决方案,是一套精选的基于spm生态圈的样式模块集合,是Arale的
子集
,也是一套模块化的样式命名和组织规范,是写CSS的更好方式。
aurging
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2024-02-04 09:58
python
web
ui框架
TensorFlow官方入门实操课程-
卷积
神经网络
知识点
卷积
:用原始像素数据与过滤器中的值相乘,以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次
卷积
结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。
尘埃飞舞
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2024-02-04 09:33
人工智能
深度学习
子集
II
题目:代码(首刷自解2024年2月3日):classSolution{private:vector>res;vectorpath;public:voidbacktracking(vector&nums,intstartIndex,vectorused){res.push_back(path);if(startIndex>nums.size())return;for(inti=startIndex;
meeiuliuus
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2024-02-04 08:25
#
leetcode
---medium
前端
算法
javascript
子集
题目:代码(首刷看解析2024年2月3日):classSolution{private:vector>res;vectorpath;public:voidbacktracking(vector&nums,intstartIndex){res.push_back(path);for(inti=startIndex;i>subsets(vector&nums){backtracking(nums,0)
meeiuliuus
·
2024-02-04 08:55
#
leetcode
---medium
前端
算法
javascript
CIFAR-10数据集详析:使用
卷积
神经网络训练图像分类模型
1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成,每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像,但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间,训练批次正好包含来自每个类的
是Dream呀
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2024-02-04 08:20
cnn
分类
人工智能
子曰:管仲之器小哉
《朱
子集
注》当中讲:「管仲,齐大夫,名夷吾,相桓公霸诸侯。」这是简单介绍管仲。管仲他是齐国的大夫,他的名字是夷吾,曾经辅佐,相就是辅佐,辅佐齐桓公称霸诸侯。这管仲是非常有才能,他帮助齐桓公做政治改革
我笑哈哈
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2024-02-04 08:24
练好口才也不难
经史
子集
,诸子百家,经典名名著,精彩的格言警句等等,每天花5分钟去背一背,注意不是背下来,就是背。对于专业人士要有
奂不奂
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2024-02-04 07:05
机器学习算法之分类和回归树(CART)
算法背景CART算法最早由LeoBreiman等人于1984年提出,它是一种决策树算法,用于将数据集划分成多个
子集
,每个
子集
内的数据具有相似的特性。CART算法可以用于分类问题和回归问题,
迎风斯黄
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2024-02-04 05:14
数学建模美赛
机器学习
算法
分类
回归预测 | Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化
卷积
长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化
卷积
长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
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2024-02-04 05:28
回归预测
CPO-CNN-LSTM
Attention
冠豪猪优化
卷积长短期记忆神经网络
SE注意力机制
多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
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2024-02-04 05:28
回归预测
RIME-CNN-LSTM
CNN-LSTM
霜冰优化卷积长短期记忆网络
SE注意力机制
回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)
回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化
卷积
长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)目录回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心
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2024-02-04 05:26
回归预测
POA-CNN-LSTM
鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络
注意力多变量回归预测
SE注意力机制
ESP32学习笔记(12)——JSON接口使用
它基于ECMAScript(欧洲计算机协会制定的js规范)的一个
子集
,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。1.1JSON语法规则在JS语言中,一切都是对象。
Leung_ManWah
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2024-02-04 04:17
最长公共子序列问题
请注意:子序列不是
子集
,它和原始序列的元素顺序是相关的公共子序列顾名思义,如果序列C既是序列A的子序列,同时也是序列B的子
whupenger
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2024-02-04 03:46
851. 喧闹和富有
注意richer可能只是有效观察的一个
子集
。另外,如果personx的安静程度为q,我们会说quiet[x]=q。现在,返回答案a
薄荷糖的味道_fb40
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2024-02-04 02:54
leetcode:分割等和
子集
(01背包)
是否可以将这个数组分割成两个
子集
,使得两个
子集
的元素和相等。
zadarmo_
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2024-02-04 01:28
leetcode
python pandas select_dtypes函数选择变量类型
变量类型选择select_dtypes函数DataFrame.select_dtypes(include=None,exclude=None)[source]根据列dtypes返回DataFrame的列的
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Cachel wood
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2024-02-04 01:24
pandas使用教程
python
pandas
开发语言
Opencv第七课--形态学滤波
腐蚀也是一种与图像之间的
卷积
操作,与
卷积
核对应的源图像像素为1时保留,否则置零。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("erode.jpg",0)kerne
计算机视觉__掉队选手
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2024-02-04 01:08
(CVPR-2021)RepVGG:让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大
再次伟大Title:RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的
卷积
神经网络架构
顾道长生'
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2024-02-04 00:53
基础架构
计算机视觉
深度学习
Leetcode-3--递归、DFS、回溯
两两交换链表143重排链表98验证二叉搜索树1796不同的二叉搜索树二叉树展开成链表回溯22括号生成39组合总和40组合总和216组合总和46排列47全排列⭐️剑指offer字符串排列131分割回文串78
子集
NKidult
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2024-02-03 23:20
Leetcode
二极管相关知识
空穴为少数载流子,自由电子为多数载流子PN结️PN结:一些不能移动的带电离
子集
中在P区和N区交界面附近,形成了一个很薄的空间电荷区(耗尽区&势垒区)。
微电子爱好者
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2024-02-03 23:17
嵌入式硬件
剑指offer 第二版(101——119)(全部完结)
剑指OfferII101.分割等和
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boolcanPartition(vector&nums){intsum=0;for(inti=0;i=nums[i-1];j--){//cout&nums){intsum
学心理学的猫
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2024-02-03 21:54
剑指向offer
算法
c++
开发语言
三种形式全排列——指数型、排列型、组合型类型题目汇总
题型汇总如下:一、指数型(
子集
、组合问题)1.1递归实现指数型枚举与leetcode78.
子集
是一样的可以参考这篇链接把里面的题目都做一下,并且这一篇文章用到的
子集
的思路我觉得在做
子集
2的时候用剪枝时候的思想可以统一起来
Jocelin47
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2024-02-03 21:32
数据结构与算法
算法
dfs
子集
- 三种形式
无重不可复选,可重不可复选,无重可复选78.
子集
-元素无重不可复选给你一个整数数组nums,数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的
子集
(幂集)。解集不能包含重复的
子集
。你可以按任意顺序返回解集。
鲁班班
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2024-02-03 21:59
算法
算法
java
组合 - 三种形式
题解组合和
子集
是一样的:大小为k的组合就是节点数目为k的所有
子集
(回溯树第K层),取
子集
中第K层的节点。
鲁班班
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2024-02-03 21:59
算法
算法
java
子集
中元素的最大数量
你需要从数组中选出一个满足下述条件的
子集
:你可以将选中的元素放置在一个下标从0开始的数组中,并使其遵循以下模式:[x,x2,x4,...,xk/2,xk,xk/2,...,x4,x2,x](注意,k可以是任何非负的
JYeontu
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2024-02-03 20:29
JavaScript
leetcode每日一题
算法
算法
前端
javascript
深度学习模型网络疑惑解答
当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机
卷积
的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化,进行填充了零,就改变了原本图像的值
犟小孩
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2024-02-03 19:08
编程相关
深度学习
网络
人工智能
pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
二分类交叉熵损失函数,用于图片多标签分类,n张图片分m类,会得到n*m的矩阵,经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到:不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同:分类问题名称输出层使用
卷积
函数对应的损失函数二分类
欧拉雅卡
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2024-02-03 19:17
pytorch
深度学习的发展历程和最新进展
深度学习是机器学习领域的一个
子集
,它通过模仿人脑的神经网络结构,使用多层神经网络(深度神经网络)进行学习和模式识别。它的发展经历了多个阶段,早期阶段,冷静期,深度学习复兴时期等。
稚肩
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2024-02-03 19:14
前沿技术浅谈
深度学习
人工智能
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