池化

python毕业设计 深度学习动物识别系统 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
kooerr·2023-10-25 08:46

FusionCompute

ITaaS–自助化服务灵活性云计算特征：1、按需的自助服务2、广泛的网络连接3、资源池化4、可伸缩弹性5、可计量服务公有云：服务平台由运营商进行提供，阿里云、华为云以及三大运营商私有云：服务器及其他设备在
weixin_40991361·2023-10-25 06:21

Python 深度学习入门之CNN

CNN前言一、CNN简介1、简介2、结构二、CNN简介1、输出层2、卷积层3、池化层4、全连接层5、输出层前言1024快乐！1024快乐！今天开新坑，学点深度学习相关的，说下比较火的CNN。
bug别找我·2023-10-25 04:55

使用qemu模拟CXL.mem设备

整个机架甚至跨机架的超级资源池化成为可能，云计算也将进入一个新的时代。
winux·2023-10-25 01:47

CXL内存池化应用模型

1.静态扩展vs池化所谓的静态扩展是在计算服务器启动器就配置好连接，服务器启动后就看到板载内存、扩展内存，而且都不再发生变化。我认为静态的内存扩展价值不大。相比主板板载内
winux·2023-10-25 01:16

数据库连接池、线程池等管理的关键点，你知道吗？

在Java应用开发中经常会用到连接池、线程池等池化技术。
Java机械师·2023-10-24 21:10

【机器学习合集】标准化与池化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录标准化与池化1.标准化/归一化1.1归一化归一化的作用1.2标准化批标准化方法BatchNormailzation标准化方法的对比自动学习标准化方法2.池化2.1池化的作用2.2常见的池化方法2.3
slience_me·2023-10-24 20:03

多线程基础（九）Executors线程池

线程池是一种利用池化技术思想来实现的线程管理技术，主要是为了复用线程、便利地管理线程和任务、并将线程的创建和任务的执行解耦开来。
明湖起风了·2023-10-24 17:00

【实战项目】高并发内存池（上）

文章目录一、项目简介1、1项目介绍1、2开发环境和使用的技术二、什么是内存池2、1池化技术2、2内存池2、3内存池解决的问题三、定长内存池3、1malloc3、2定长内存池的设计3、2、1直接向堆申请空间
Ggggggtm·2023-10-24 03:35

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块：卷积层、池化层以及全连接层
老邱生·2023-10-24 02:00

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。二、各层参数详解2.1INPUT层-输入层数据input层，输入图像的尺寸为：32*32大小的一维一通道图片。
摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

数据库连接池、线程池等管理的关键点，你知道吗？

在Java应用开发中经常会用到连接池、线程池等池化技术。
码农单克·2023-10-23 18:55

数据库连接池有什么用？它有哪些关键参数？

首先，数据库连接池是一种池化技术，池化技术的核心思想是实现资源的复用，避免资源重复创建销毁的开销。
无语堵上西楼·2023-10-23 18:50

LeNet

每个卷积层在卷积之后都会接一个ReLU激活函数，并且紧随其后进行最大池化操作。全连接层包含500个神经元，使用ReLU作为激活函数。
zhuayun·2023-10-23 15:38

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

成功使用Dropout机制使用了重叠的最大池化（MaxPooling）。
努力当总裁·2023-10-23 15:02

CNN-卷积操作pytorch实现

三、创建两套卷积核以及定义池化层，dropout层classNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#
学AI的同学·2023-10-23 15:32

经典卷积神经网络 - LeNet

LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。
code_weic·2023-10-23 14:10

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)详解

谨防原文失效：https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/1180003911、函数语法格式和作用作用:自适应平均池化，指定输出（H，W）函数语言格式
梦在黎明破晓时啊·2023-10-23 13:31

设计模式——享元模式（Flyweight Pattern）

享元模式一般和单例模式配合使用，将享元工厂声明为一个单例类来池化享元对象。//享元工厂：类似于线程池统一管理对象public
Lucifer Zhao·2023-10-23 04:07

【多模态论文阅读】Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Ans

一、亮点对于多模态特征融合，本文开发了一种多模态因子双线性（MFB）池化方法来有效地组合多模态特征；对于细粒度的图像和问题表示，开发了一种“共同注意”机制，使用端到端的深度网络架构来共同学习图像和问题的注意力
CC‘s World·2023-10-23 04:14

学习VGG笔记

VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成大道至简，通篇使用3*3大小的小卷积核相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。
小蒋的技术栈记录·2023-10-23 03:17

java连接数据库学生管理系统——分层实现

运行打开sqlsever3.TCP/IP要开启4.分为：视图层、控制层、业务层、Dao层下图为dbutils的jar包：简化JDBC的开发sqljdbc：连接数据库的连接工具common-pooljar:池化资源对象
IT小奶盖·2023-10-23 00:36

JUC学习笔记（四）—线程池

线程池【死磕Java并发】—–J.U.C之线程池：ThreadPoolExecutor池化技术的好处1、降低资源消耗：可以重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
Monica2333·2023-10-22 21:32

记录一下一些卷积模块

(●'◡'●)分组卷积膨胀卷积深度可分离卷积池化层归一化混合膨胀卷积很久之前记录的。不知道来源，侵权联系可删。
鱼小丸·2023-10-22 19:13

深度学习---卷积神经网络

CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中
lichunericli·2023-10-22 11:50

TensorRT学习笔记--常用卷积、激活、池化和FC层算子API

目录1--Tensor算子API1-1--卷积算子1-2--激活算子1-3--池化算子1-4--FC层算子2--代码实例3--编译运行1--Tensor算子APITensorRT提供了卷积层、激活函数和池化层三种最常用算子的
晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

pytorch 入门（二）

Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】教案二原作者：K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.损失函数4.优化器二、PyTorch中的层1.全连接层2.卷积层3.池化层
大地之灯·2023-10-21 21:52

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。
Hello NiKo·2023-10-21 20:38

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)2.学习中的疑问Q:使用MaxPool2D池化时
阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

Pytorch深度学习 - 学习笔记

2.TensorBoard3.Transforms常见的transform4.torchvision中的数据集使用5.DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层6.3最大池化的使用
code_weic·2023-10-21 00:56

【数之道 08】走进“卷积神经网络“，了解图像识别背后的原理

卷积神经网络CNN模型的架构Cnn的流程第一步提取图片特征提取特征的计算规则第二步最大池化第三步扁平化处理第四步数据条录入全连接隐藏层b站视频CNN模型的架构图片由像素点组成，最终成像效果由背后像素的颜色数值所决定的有这样的一个
醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding
怎么全是重名·2023-10-20 20:22

GoogleNet论文精读

Goingdepperwithconvolutions论文下载地址：https://github.com/jixiuy/paper引言第一段：背景+成绩1*1的卷积在channel上升维和降维，channel融合，计算方法上等价于FNNGAP（全局平均池化
小蒋的技术栈记录·2023-10-20 13:39

tcmalloc（google开源项目核心部分模拟实现）

TcMalloc项目实现--高并发内存池（google开源项目核心部分模拟实现）一.项目介绍二.什么是内存池2.1池化技术2.2内存池2.3内存池三.定长内存池四.整体框架设计ThreadCacheCentralCachePageCache
ANTHON523·2023-10-19 19:05

动手学深度学习——网络中的网络NIN

3、NIN结构无全连接层；交替使用NIN块和步幅为2的最大池化层，逐步减少高宽和增大通道数；最
橙子吖21·2023-10-19 18:59

数据库连接池

池化结构：链接池，线程池，内存池，对象池，协程池等解决的问题：创建过程复杂，时间长，占用资源比较高解决方案：复用这些资源步骤：1、创建链接2、验证ssl3、执行命令4、维持长连接还是释放链接判断同步链接
兜兜_2925·2023-10-19 10:51

【深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识】

深度学习基础知识深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识卷积神经网络CNN基础知识0、目录1.CNN卷积神经网络的特点2.卷积操作基础知识2.1卷积操作的概念2.2卷积操作的种类2.3卷积操作后特征图谱大小计算公式3.池化操作基础知识
CL_Meng77·2023-10-19 09:20

AI项目十七：ResNet50训练部署教程

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特
殷忆枫·2023-10-19 05:47

上采样相关技术

卷积和池化的区别、图像的上采样（upsampling）与下采样（subsampled）[读论文]用全卷积Res网络做深度估计对抗生成网络GAN系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例深度学习中常用的几种卷积
花花少年·2023-10-19 02:23

海量数据大课学习笔记（9）-架构核心技术-池化思想-异步结合 性能优化最佳实践《上》-小滴课堂

文章目录前言第1集接口压测和常用压力测试工具对比第2集Jmeter5.X基础功能组件介绍+线程组和Sampler第3集调用第三方服务组件改造+Jmeter5.x性能压测实践第4集高并发下异步请求解决方案-@Async注解应用实战第5集异步调用-压测高QPS后的背后原因和问题拆解第6集【底层原理】Async+ThreadPoolTaskExecutor自定义线程池进阶实战第7集ThreadPoolT
小滴知识·2023-10-19 00:22

【复盘】记录一次数据库连接资源占用完毕

所以这里其实为什么一般使用数据库连接池进行池化操作，不断的初始化、连接、使用、销毁连接，其实是一个很重的操作，比较浪费系统网络、CPU资源。所以在开发应用的时候，不仅仅需要考虑SQL
qxlxi·2023-10-18 22:50

YOLOv5算法改进（5）— 主干网络介绍（EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet）

主干网络通常指的是深度学习中的主干模型，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。在训练过程中，主干网络的参数会被不断优化以提高模型的准确性。
小哥谈·2023-10-18 20:28

图片结构上的平移不变性以及”池化“操作的部分作用

以图像分类任务为例，如果我们有一张包含一只猫的图像，无论猫在图像中的位置如何变化（比如从左到右，或者从上到下），卷积神经网络的输出应该始终是“猫”这个类别。这就是平移不变性的体现。在卷积神经网络中，这个特性是通过一些特殊的操作实现的。比如，当我们使用卷积核进行卷积操作时，这些卷积核是预设的，它们会在输入图像上滑动，提取图像中的特征。如果我们将卷积核沿着图像进行平移，然后再进行卷积操作，那么提取到的
李飞飞，·2023-10-18 01:24

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828
长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

JUC并发编程——线程池学习：基础概念及三大方法、七大参数、四大拒绝策略（基于狂神说的学习笔记）

线程池池化技术的本质：事先准备好一些资源，线程复用，用完即还，方便管理默认大小：2最大并发数max根据电脑去设置，CPU密集型，IO密集型线程池的好处：降低资源的消耗提高响应的速度，无需新建和销毁方便管理线程池学习
苏三有春·2023-10-17 18:59

Java线程池

线程池线程池原理线程池是池化技术的一种典型实现，所谓池化技术就是提前保存大量的资源，以备不时之需。在机器资源有限的情况下，使用池化技术可以大大的提高资源的利用率，提升性能等。
Junfeng Tang·2023-10-17 18:14

云爬虫系统设计：云平台资源管理优化爬虫性能

目录1、云爬虫系统概述2、云平台资源管理优化爬虫性能的关键措施2.1资源池化2.2负载均衡2.3任务调度2.4异常处理和恢复2.5数据存储与处理2.6数据清洗和去重2.7分布式爬虫2.8任务优先级与质量
傻啦嘿哟·2023-10-17 11:38

深度学习入门——卷积神经网络（CNN）

一、CNN的基本原理CNN是一种深度学习算法，其基本原理是通过多层卷积、池化、非线性激活等操作，将输入的图像转换为高层次的抽象特征，最终输出分类结果
小白白选手·2023-10-17 11:04

分类网络速览

Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络——深度学习实践手册(2017.05)》CNN的典型组合方式是，以卷积层+激活函数（比如relu）+池化层作为一组操作
hey-yahei·2023-10-17 05:06

java线程池实战

线程池本质是池化技术，和连接池类似，创建连接与关闭连接属于耗时操作，创建线程与销毁线程也属于耗时重操作。
无语堵上西楼·2023-10-17 05:01
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