深入理解卷积神经网络

深入理解C++中的指针与引用

深入理解C++中的指针与引用在C++编程语言中，指针（Pointer）和引用（Reference）是两个非常重要的概念。它们都提供了间接访问变量的能力，但在语义和使用上有一些显著的区别。
naer_chongya·2024-01-13 09:27

iOS 深入理解列表卡顿原理和滑动优化方案

转自ibireme保持界面流程的介绍大佬的文章太好太精彩这篇文章会非常详细的分析iOS界面构建中的各种性能问题以及对应的解决思路，同时给出一个开源的微博列表实现，通过实际的代码展示如何构建流畅的交互。Index演示项目屏幕显示图像的原理卡顿产生的原因和解决方案CPU资源消耗原因和解决方案GPU资源消耗原因和解决方案AsyncDisplayKitASDK的由来ASDK的资料ASDK的基本原理ASDK
Ccccccgu·2024-01-13 09:38

普拉提运动的六大要求！（14）

在深入理解和遵循这些原则的基础上，你也可以设计出不同的练习动作。它们不仅包括健身练习的训练动作，也可以是在日常生活和体育运动中体现出来的动作或调整姿势。
蓝蓝慧·2024-01-13 07:46

深度卷积神经网络

目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性：怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的，如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了，使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大，Maxpooling使用的是最大值，因此输出的值比较大，梯度就比较大，训练就更加容易。输入是224*224，
sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

深入理解区间合并：让数字之间的故事更加有序

嗨，亲爱的读者朋友们！在今天的这篇博客中，我们将深入探讨一个在编程和算法中常见但又很有趣的话题——区间合并。这个话题可能让一些初学者感到头疼，但我会尽力通过生动的例子和简单的解释来让你对它有一个清晰的认识。引子：数字之间的故事首先，让我们来想象一下一群数字，它们就像是一个个散落在时间轴上的点。但有时候，我们想要将它们以一种更有条理的方式组织起来。这就是区间合并的用武之地！什么是区间合并？在程序设计
上烟雨心上尘·2024-01-13 06:03

JVM内存模型

学习周志明老师《深入理解Java虚拟机》笔记以及自己的一些理解记录，Java使用虚拟机自动内存管理机制，所以对于Java程序来说不用手动清理内存，但是当内存溢出时，如果我们不了解内存的机制那么排查问题也是相当困难
狗子也能编码·2024-01-13 03:34

JVM类加载机制

看了大量文档和相关周志明老师的《深入理解Java虚拟机》其中的第七章虚拟机类加载机制，或者纯洁的微笑知乎的jvm理解知识也不错，下面是我的一些笔记1、首先了解下Java为什么要进行编译计算机只认识二进制的数据
狗子也能编码·2024-01-13 03:33

Elasticsearch-深入理解索引原理

最近开始大面积使用ES，很多地方都是知其然不知其所以然，特地翻看了很多资料和大牛的文档，简单汇总一篇。内容多为摘抄，说是深入其实也是一点浅尝辄止的理解。希望大家领会精神。首先学习要从官方开始地址如下。es官网原文：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html#index-refres
是空空呀·2024-01-13 02:27

【面试突击】注册中心面试实战

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11来了·2024-01-13 02:53

【面试突击】分布式技术面试实战

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11来了·2024-01-13 02:22

后端超时还能通过设置Nginx超时时间来解决？

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11来了·2024-01-13 02:22

【面试突击】网关系统面试实战

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11来了·2024-01-13 02:20

AI疯狂进阶——感受野篇

在卷积神经网络中，感受野是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。神经元感受野之外的图像内容并不会对该神经元的值
AI疯狂进阶·2024-01-13 01:14

TCP原理

让我们一起来探究TCP协议的工作机制，深入理解其背后的原理。TCP原理分析：1.什么是TCP？TCP是一种面向连接的协议，它提供了可靠的、全双工的数据流传输
码农阿豪·2024-01-12 23:48

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法2.2.1人工神经网络(ANN)2.2.2卷积神经网络
lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用1.卷积模块2.nn.Conv2d3.特征图的输入和输出尺寸的关系表4.卷积后输出特征图维度和输入相同1.卷积模块卷积是卷积神经网络中最常用的操作之一
MechMaster·2024-01-12 19:44

深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势：处理长距离依赖3双向RNN：获取更全面的信息3.1引入双向上下文3.2双向RNN的工作原理3.3适用性及应用场景结语前言在当今信息时代，序列数据处理是机器学习和人工智能领域中至关重要的任务之
cooldream2009·2024-01-12 18:23

建造者模式深入理解：演示建造单个和多个产品的实践，结合模板模式；支持并行构建，通俗易懂

首先呢看下建造者的定义是什么样的，先读一遍建造者模式建造者模式（BuilderPattern）是一种创建型设计模式，它主要用于将一个复杂对象的构建过程与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表现形式。这种模式通过一系列可重用的独立的类（称为建造者或构建器）来一步一步创建一个复杂的对象，而不需要知道具体的内部构造细节优缺点建造者模式的主要优点：封装性好：通过建造者将产品的各个部件和组装过程封
我是小酒·2024-01-12 17:01

李宏毅深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算
migugu·2024-01-12 17:19

期末总结

平时认真研究教材，力求深入理解教材，准确把握难重点。在制定教学目标、选取教学方法、进行教学设计时，十分注意学生的实际状况。认真进行二次备课，课前做好
一帘梦幻葛宝梅·2024-01-12 15:04

新的一年 新的开始

诵经也不能再只是诵而已，要深入理解经典的义理，不贪多，但是
向阳而生Y·2024-01-12 14:13

Vue（9）--v-model的深入理解 & sync修饰符 & 具名插槽 & 作用域插槽 & 混入

一、v-model的深入理解v-model:就是v-on:和v-bind:的简写姓名：{{name}}年龄：{{age}}{{yf.label}}--{{yf.count}}{{kz.label}}--
温木·2024-01-12 13:33

MySQL索引使用

今天，我们就以MySQL为例来深入理解下索引的原理，以
xiaoshitou_2015·2024-01-12 11:16

深入理解 Flink（七）Flink Slot 管理详解

1.JobMaster注册成功之后开始调度JobMaster中封装了一个DefaultScheduler，在DefaultScheduler.startSchedulingInternal()方法中生成ExecutionGraph以执行调度。2.Flink的资源管理机制资源调度的大体流程如下：a.TaskExecutor注册Register：当TaskExecutor启动之后，会向Resource
我很ruo·2024-01-12 11:23

深入理解 Flink（六）Flink Job 提交和 Flink Graph 详解

FlinkProgram编程套路回顾1、获取执行环境对象StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();2、通过执行环境对象，注册数据源Source，得到数据抽象DataStreamds=env.socketTextStream(...)3、调用数据抽象的各种Transformat
我很ruo·2024-01-12 10:48

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究
Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

李沐之经典卷积神经网络

目录1.LeNet2.代码实现1.LeNet输入是32*32图片，放到一个5*5的卷积层里面，卷积层的输出通道数是6，高宽都是28（32-5+1=28）。再经过2*2的池化层，把28*28变成14*14（28-2+2）/2=14，这里的步幅和窗口的大小一样。再经过5*5的卷积层，输出就变成10*10的（14-5+1=10）。通道数增加了从6变到16。再经过一个池化层，也是16个通道（用了16个卷积
sendmeasong_ying·2024-01-12 09:24

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下
Fjourney·2024-01-12 09:52

深度学习目标跟踪简述

这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。
LittroInno·2024-01-12 09:20

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算
猿戴科·2024-01-12 09:44

阿里P8专家深度解析MySQL主从原理：342页PDF，带你深入了解

若想快速解决故障或问题，深入理解其原理是关键。本书从源码层面深入剖析了MySQL主从原理，详尽地揭示了GTID相关的知识点，并解析了主要Event的生成、作用和格式。同时，对于线程的基
技术琐事·2024-01-12 09:04

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)trainning_set=train_datagen.flow_from_directory("datas/dataset/training
y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，
精英的英·2024-01-12 08:26

并发编程之深入理解AQS

目录什么是AQS？AQS的特性AQS总结什么是AQS？java.util.concurrent包中的大多数同步器实现都是围绕着共同的基础行为，比如等待队列、条件队列、独占获取、共享获取等，而这些行为的抽象就是基于AbstractQueuedSynchronizer（简称AQS）实现的，AQS是一个抽象同步框架，可以用来实现一个依赖状态的同步器。JDK中提供的大多数的同步器如ReentrantLoc
山鸟与鱼！·2024-01-12 06:05

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络
小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络
WangYan2022·2024-01-12 06:02

深入理解 GPT 架构

在本章的前面，我们提到了类GPT模型、GPT-3和ChatGPT等术语。现在让我们仔细看看一般的GPT架构。首先，GPT代表生成式预训练转换器，最初是在以下论文中引入的：通过生成式预训练提高语言理解（2018）作者：Radford等人，来自OpenAI，http://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_unde
这就是编程·2024-01-12 05:55

2024年1月10日最热CV论文：CoordGate: Efficiently Computing Spatially-Varying Convolutions in Convolutional...

牛津大学研发CoordGate，革新卷积神经网络，图像去模糊效率大幅提升！
夕小瑶·2024-01-12 05:44

新书推荐 |《网络空间安全防御与态势感知》

3.两篇重量级万字长序既有助于读者深入理解原书内容，又融入了企业在网络空间安全态势感知方面的经验和
hzbooks·2024-01-12 03:36

【深入理解 ByteBuf 之二】对象池设计模式概述

对象池设计模式并不在经典的23种设计模式之中，先说我认为实际上设计模式，这四个词听着唬人，其实本质上就是一种设计的想法思路罢了，然后把经常会用到的一些思路整理出来就成了经典的设计模式思路，重点其实在于运用。对象池原理对象池是一种设计模式，旨在通过重复使用已经创建的对象，减少对象的创建和销毁次数，从而提高系统的性能。它通过维护一个对象的缓存池，将对象存储起来，以备后续使用。当需要对象时，首先从池中获
dying 搁浅·2024-01-12 01:06

深入理解Tomcat（六）Digester组件

前言Tomcat中的xml解析，是使用的apache开源组件digester。在tomcat源码中，Digester类所在位置为org.apache.tomcat.util.digester.Digester，它把开源组件digester的源代码拷贝了过来。本文，我们主要是想了解一下digester的用法。以便在阅读tomcat源码的时候，看到xml解析相关代码的时候不会一脸茫然和懵逼。diges
juconcurrent·2024-01-12 01:31

《外交风云》

在等研究生成绩的空隙期间，我觉得我是需要了解一些自己国家的，看了一个电视剧《外交风云》，我希望我能了解更多背后的故事，更加深入理解而不是浅浅薄薄，简简单单。
mi达芬奇·2024-01-12 00:48

HBU_神经网络与深度学习 实验10 卷积神经网络：基于ResNet18网络完成图像分类任务

Dataset类2.模型构建3.模型训练4.模型评价5.模型预测二、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验（2022年秋）实验10的实验报告，此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络
ZodiAc7·2024-01-12 00:52

软件测试|深入理解SQL CROSS JOIN：交叉连接

简介在SQL查询中，CROSSJOIN是一种用于从两个或多个表中获取所有可能组合的连接方式。它不依赖于任何关联条件，而是返回两个表中的每一行与另一个表中的每一行的所有组合。CROSSJOIN可以用于生成笛卡尔积，它在某些情况下非常有用，但在其他情况下可能会导致结果集过大。在本文中，我们将深入探讨SQL中的CROSSJOIN，了解其语法、用途以及使用时需注意的事项。CROSSJOINCROSSJOI
程序员曦曦·2024-01-11 23:58

React源码分析2-深入理解fiber

react16版本之后引入了fiber，整个架构层面的调度、协调、diff算法以及渲染等都与fiber密切相关。所以为了更好地讲解后面的内容，需要对fiber有个比较清晰的认知。本章将介绍以下内容：为什么需要fiberfiber节点结构中的属性fiber树是如何构建与更新的为什么需要fiberLinClark在ReactConf2017的演讲中，他通过漫画的形式，很好地讲述了fiber为何出现，下
goClient1992·2024-01-11 21:09

Kotlin程序设计（三）高级用法

泛型在前面我们学习了最重要的类和对象，了解了面向对象编程的思想，注意，非常重要，面向对象是必须要深入理解和掌握的内容，不能草草结束。
青空の霞光·2024-01-11 20:06

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。
胡伟成·2024-01-11 19:53

深入理解 Power BI DAX 中 ALLSELECTED 的影子筛选器

前言：阅读本文需要有一定的DAX基础，因为有很多比较常规的概念没有展开解释，例如ALLSELECTED以及其他函数的语法结构和概念，这里仅对ALLSELECTED作用过程进行描述。最近在学习DAX函数，结合《权威指南》还有Articles-SQLBI的一些指导文章，感觉很多场景的运用都能够大概理解，但唯独有一个函数ALLSELECTED让我感觉实在捉摸不透。书上和论坛上也对这个函数进行了不同方面的
青梅煮酒365·2024-01-11 19:22

linux系统基础知识-基础IO

openwriteread()close简单使用样例：文件描述符fd默认文件流stdin/stdout/stderr文件描述符的分配规则重定向的概念输出重定向输入重定向追加重定向dup2()系统调用总结文件缓冲区深入理解缓冲区的概念输出缓冲区部分代码解释总结
羊羊羊i·2024-01-11 19:29

书单

MIT6.00.1x(计算机科学和Python编程导论)2019-1-2开始预计一个月2.HarvardCS50x(计算机科学)3.SICP(计算机程序的构造和解释)4.Java编程思想5.CSAPP(深入理解计算机系统
suddennessMan·2024-01-11 18:03
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