时序卷积

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast进行时间序列预测3.1使用skforecast进行递归自回归预测1ForecasterAutoreg2回溯测试3预测器重要性3.2使用skforecast进行外生变量的递归自回归预测3.3使用sk
镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

活动邀请|2024华为云首届开源开发者论坛即将正式开幕

本次活动议题融入AI、Serverless、前端、时序数据库、边缘计算、批量调度等多个维度，大前端技术论坛也将从业务的实际案例出发，与大家共同探讨前端开源技术。
·2025-02-06 17:16

Verilog基础（三）：过程

)由于数字电路是由电线相连的逻辑门组成的，所以任何电路都可以表示为模块和赋值语句的某种组合.然而，有时这不是描述电路最方便的方法.两种alwaysblock是十分有用的：组合逻辑：always@(*)时序逻辑
TrustZone_·2025-02-06 17:52

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段
weixin_39630106·2025-02-06 17:22

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。
人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN
盼小辉丶·2025-02-06 09:59

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络
North_D·2025-02-06 08:24

手动计算conv1d 及pytorch源码

文章目录1.conv1d2.pytorch源码1.conv1dconv1d的作用是进行一维的卷积计算，将卷积核沿着输入矩阵进行一维卷积，具体参考如下excel通过网盘分享的文件：conv1d.xlsx链接
取个名字真难呐·2025-02-06 08:21

算法问题整理（二）

（若侵则删）问题10:卷积-目标检测系列问题参考：40+目标检测网络架构大盘点！
分享总结快乐·2025-02-06 04:47

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。
浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

Verilog基础（五）：时序逻辑

时序逻辑(SequentialLogin)锁存器与触发器-D-触发器(Dflip-flops)D-触发器可以存储一个bit数据并根据时钟信号周期的更新数据，一般是由正边沿触发.D-触发器由逻辑合成器(Logicsynthesizer
TrustZone_·2025-02-05 20:19

MATLAB机器学习、深度学习

目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用第六章目标检测
Yolo566Q·2025-02-05 17:01

基于深度学习的文本情感分析

基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。
AI大模型应用之禅·2025-02-05 16:24

PCIE之RIFFA框架接口时序

一个简单的结构框图如下：二、接口时序  使用RIFFA框架开发只用关注用户侧的数据接口时序，RIFFA模块可以自己完成TLP封包解包。
今天学fpga·2025-02-05 14:37

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer
Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 21 - 图像卷积操作

进交流群，学习更多，+V：OpenCVXueTang_Asst本文关键知识点：图像卷积操作图像卷积可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动，对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值
gloomyfish·2025-02-05 10:08

SOC--内存控制器

时序控制：内存控制器负责
小蘑菇二号·2025-02-05 07:48

KaiwuDB 受邀亮相 2024 数博会

KaiwuDB主打面向AIoT场景提供以时序、关系数据引擎为核心，结合分布式、原生AI和云边端协同能力的数据智能产品。2
KaiwuDB 数据库·2025-02-05 03:46

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

半导体测试基础：术语表

英文术语中文术语中文解释ACTesting交流测试通过设定符合器件交流规格的时序参数（边沿位置）和信号格式，执行功能测试序列，确保器件满足所有时序规格。
2501_90489382·2025-02-04 15:19

I²C时序模拟 （SN8P2711）

在没有硬件I2C的情况下，通过GPIO模拟I2C的时序。考虑到SN8P2711的架构，可能需要用C语言或者汇编来写，但通常C更常见。
手搓芯片·2025-02-04 11:13

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言  TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用
亚里·2025-02-04 05:59

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing
tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

目录前言一、图像阈值1.1简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器
·2025-02-03 16:03

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
Ps.729·2025-02-03 11:31

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型，专为资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）设计。
DuHz·2025-02-03 04:05

软考高项笔记 信息技术及其发展

网络协议由三个要素组成，分别是语义、语法和时序。语义：解释控制信息每个部分的含义，它规定了需要发出何种控制信息，完成的动作以及做出什么样的响应。
·2025-02-02 22:15

多模态大模型：技术原理与实战 工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术

然而，这些方法在处理大范围遮挡时常常会遇到模糊和时序不一致的问题，这凸显了增强生成能力模型的重要性。近期，由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能，已成为一种重要的技术。
扫地僧985·2025-02-02 15:01

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。
AI天才研究院·2025-02-02 14:23

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。
鱼弦·2025-02-02 13:42

pytorch实现循环神经网络

网络类型优势适用场景RNN计算简单，适用于短时序列语音、文本处理（短序列）LSTM适用于长序列，能记忆长期信息
纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

PCB行业龙头企业*IoTDB | 利用 IoTDB 替换HBase，打破查询功能局限性

其中，时序数据主要产生于生产设备采集的运行参数（温度、压力等）和检验设备采集的产品批次信息。
Apache IoTDB·2025-02-02 09:48

IoTDB 入门教程 基础篇①——时序数据库为什么选IoTDB ？

时序数据库，博主已经用过很多，从最早的InfluxDB，到后期的TDengine，以及现在的IoTDB。最早是没得选，只能用InfluxDB。后面是有的选，换了TDengine。
小康师兄·2025-02-02 09:47

＜深入浅出图神经网络＞ 读书笔记

改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积
数学工具构造器·2025-02-02 06:22

【51单片机实验笔记】中断篇（二） 定时器与中断

目录前言晶振概述时序概述定时器概述工作方式寄存器（TMOD）定时器配置流程初值的简便算法微秒级定时中断的注意事项T2定时器概述定时器2控制寄存器（T2CON）定时器2模式寄存器（T2MOD）定时器2配置软件实现
悬铃木下的青春·2025-02-01 15:03

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。
eso1983·2025-02-01 12:37

模型高效推理--剪枝基础

文章目录一、剪枝基础1.剪枝定义2.剪枝时机二、剪枝的分类1.按照剪枝粒度分类(粗➡️细)A.结构化剪枝a.隐藏层剪枝（LayerPruning）b.通道剪枝（ChannelPruning）c.卷积核剪枝
绒绒毛毛雨·2025-02-01 05:16

【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录：YOLOv11创新改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录
YOLO大师·2025-02-01 04:34
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