深入理解卷积神经网络

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:49

卷积神经网络|猫狗分类系列--导入kaggle猫狗数据集

解决任何真实问题的重要一步是获取数据，Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将从https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats/data下载猫狗数据集，并对其进行一定的操作，以正确的导入到我们的计算机，为接下来的模型训练做准备。数据集（带有标号的）包含25000张图片，猫狗各一半，图片格式如下：类别.序号.jpg，比如cat.1.jpg
霜溪·2024-01-09 09:40

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

还记得这篇文章吗？迁移学习|代码实现在这篇文章中，我们知道了在构建模型时，可以借助一些非常有名的模型，这些模型在ImageNet数据集上早已经得到了检验。同时torchvision模块也提供了预训练好的模型。我们只需稍作修改，便可运用到自己的实际任务中！我们仍然按照这个步骤开始我们的模型的训练准备一个可迭代的数据集定义一个神经网络将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数imp
霜溪·2024-01-09 09:10

人脸表情识别从 0 到部署，猜猜『轮到你了』的微笑狼人到底是谁！

更多内容请关注『机器视觉CV』公众号，提供免费GPU本文实现了从项目调研、数据收集、数据预处理、深度卷积神经网络训练再到服务器部署，实现了一个人脸表情识别的小项目，非常适合一直在学习，但是找不到合适的练手项目的同学
机器视觉CV·2024-01-09 09:38

科技云报道：“存算一体”是大模型AI芯片的破局关键？

第一次发生在2012年10月，卷积神经网络（CNN）算法凭借比人眼识别更低的错误率，打开了计算机视觉的应用盛世。
科技云报道·2024-01-09 08:46

【python】神经网络

构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络（pytorch
岩塘·2024-01-09 08:43

maven深入理解

maven标签概览scope依赖范围maven中为我们提供了三种classpath:编译,测试,运行。依赖范围是控制依赖和三种classpath之间的关系complie默认的scope,在编译测试运行都有效。maven会将其打包到最终的artifact中。provided在测试和编译时候有效。这个scope假定对应的依赖由运行这个应该的JDK或者容器来提供。比如serveletApi。在最后的运行
黑曼巴yk·2024-01-09 08:39

深入理解Mysql的B+树

在MySQL里InnoDB存储引擎是采用B+树来组织数据的。如图：可以得出B+树的特点只有叶子节点（最底层的节点）才存放了数据，非叶子节点（其他上层节）仅用来存放目录项作为索引。非叶子节点分为不同层次，通过分层来降低每一层的搜索量；所有节点按照索引键大小排序，构成一个双向链表，便于范围查询；数据页详解在innoDB中的数据是按「数据页」为单位来读写的，也就是说每次I/O的最小单位是页。InnoDB
weixin_54498224·2024-01-09 08:36

深入理解C/C++指针：从基本操作到复杂表达式

目录代码展示：示例1：指向数组结束位置之后的地址示例2：结构体大小对指针运算的影响示例3：访问数组元素的不同方式示例4：逗号表达式在数组初始化中的应用示例5：计算多维数组元素间的地址差值示例6和7：指针与二维数组及字符串数组的操作示例8：复杂指针表达式与字符串输出指针是一个强大且灵活的工具，它们允许我们以低级视角直接操作内存。本文将通过一系列实例，深入解析指针如何与数组、结构体以及字符串相互作用，
普通young man·2024-01-09 07:44

NVIDIA深入理解之pynvml库

一、前言写在前面该文章是对我之前文章《Fedora上安装NVIDIA闭源显卡驱动》的一个拓展，正好寒假闲的没事干不如加深一下对NVIDIA的了解。Python是当前非常流行的一门编程语言，它以kiss为设计思想，能封装就能封装，给用户提供比较良好且便于理解的编程体验，那么我们尽量要了解的这个库叫做pynvml,它是Python的一个第三方库，提供了对NVIDIA的管理库（NVML）的接口，使得开发
DING TALK56·2024-01-09 05:52

从源码角度来谈谈 HashMap

所以这一篇就通过源码来深入理解下HashMap。1HashMap的底层是如何实现的？
归思君·2024-01-09 02:42

轻松而深入理解Android的消息机制之Message和命令模式

Android应用是事件驱动的，也可以说是Message来驱动的。每个进程中都有一个默认的消息队列MessageQueue，其维护了一个待处理的消息列表，Looper不断地从中取出消息、处理消息。此时我们不禁会抱有一个疑问，在应用运行期间，系统岂不是会不断地创建Message、处理Message、销毁Message？答案当然是否定的，Android作为一个成熟的系统平台，自然不会轻易地采用大量重复
天堑通途·2024-01-09 02:16

如何使用 YOLOv8 做对象检测

卷积神经网络对于此类任务有着非常好的性能和质量。
guohuang·2024-01-09 02:22

时钟周期和时钟频率

引自《深入理解计算机系统》处理器活动的顺序是由时钟控制的,时钟提供了某个频率的规律信号,通常用千兆赫兹(GHz),即十亿周期每秒来表示。
6ca1ee26e8c2·2024-01-09 01:13

深入理解java虚拟机-jvm基础知识总结

jvm的学习对于java程序员来说还是很重要的，作为程序员，应该学习了解底层的东西，而不是停留在代码层面。我在简单学习了一下jvm相关的知识后，整理以下笔记，便于以后复习回顾。内容有:java虚拟机种类,Java内存区域,垃圾回收,内存分代管理,内存分配策略,虚拟机工具,Class文件结构,类加载java虚拟机SunClassicVM:SUN公司第一款java虚拟机(落后,淘汰)世界上第一款商用的
未完成交响曲-KyleWang·2024-01-09 01:36

深入理解Java源码：提升技术功底，深度掌握技术框架，快速定位线上问题

为什么要看源码：1、提升技术功底：学习源码里的优秀设计思想，比如一些疑难问题的解决思路，还有一些优秀的设计模式，整体提升自己的技术功底2、深度掌握技术框架：源码看多了，对于一个新技术或框架的掌握速度会有大幅提升，看下框架demo大致就能知道底层的实现，技术框架更新再快也不怕3、快速定位线上问题：遇到线上问题，特别是框架源码里的问题(比如bug),能够快速定位，这就是相比其他没看过源码的人的优势4、
光芒软件工匠·2024-01-09 00:02

深入理解Java源码：提升技术功底，深度掌握技术框架，快速定位线上问题

为什么要看源码：1、提升技术功底：学习源码里的优秀设计思想，比如一些疑难问题的解决思路，还有一些优秀的设计模式，整体提升自己的技术功底2、深度掌握技术框架：源码看多了，对于一个新技术或框架的掌握速度会有大幅提升，看下框架demo大致就能知道底层的实现，技术框架更新再快也不怕3、快速定位线上问题：遇到线上问题，特别是框架源码里的问题(比如bug),能够快速定位，这就是相比其他没看过源码的人的优势4、
光芒软件工匠·2024-01-09 00:02

一句话总结卷积神经网络

一句话总结卷积神经网络核心：一个共享权重的多层复合函数。卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数，但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的，另外一个特点是它使用了池化层。
城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

软件测试|深入理解Python的encode()和decode()方法

简介在Python中，字符串是不可变的序列对象，它由Unicode字符组成。当我们需要在字符串和字节之间进行转换时，Python提供了两个非常重要的方法：encode()和decode()。这两个方法允许我们在Unicode字符和字节之间进行相互转换，以便在处理文本和二进制数据时更加灵活。在本文中，我们将深入探讨Python中的encode()和decode()方法，并了解它们的用法和注意事项。P
测试萧十一郎·2024-01-08 22:24

软件测试|深入理解SQL FULL JOIN：语法、用法及示例解析

简介在SQL中，JOIN是一个强大的操作，它允许将两个或多个表中的数据进行关联。SQL提供了多种JOIN类型，其中之一是FULLJOIN。FULLJOIN允许从左表和右表中选择所有记录，并将它们组合在一起。本文将深入探讨SQLFULLJOIN的语法、用法，并通过实例解析来说明其作用。FULLJOIN基本语法SQLFULLJOIN的语法如下：SELECTcolumn1,column2,...FROM
测试萧十一郎·2024-01-08 22:54

毕业设计：基于深度学习的人脸识别考勤签到系统 人工智能 python CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1人脸识别算法1.2卷积神经网络二、数据集三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备
Krin_IT·2024-01-08 20:55

毕业设计选题：基于深度学习狗狗品种识别系统 人工智能 机器学习 python 目标检测

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5模型三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Krin_IT·2024-01-08 20:24

React Hook 的底层实现原理

因此，通过深入理解Reacthooks的系统，我们就可以在遇到问题时非常快的解决它们，甚至
zz_jesse·2024-01-08 20:36

解析链动2+1-----突破传统电商贸易形式，消费新升级

与传统意义上的消费者不同，消费商不仅仅是简单地消费商品或服务，他们还通过深入理解和经营消费行为，创造额外的价值，从而实现财富的积累。一、什么是“消费商”？
软件开发小浩·2024-01-08 18:02

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多输入分类(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络
神经网络与数学建模·2024-01-08 18:20

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整程序+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络
神经网络与数学建模·2024-01-08 18:50

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络
神经网络与数学建模·2024-01-08 18:39

“啃读者”（28）

向文章提出问题的可以是老师，老师在学生阅读文本初预设一些问题，引导学生细读文本；也可以是学生，学生在细读文本、深入理解时自己提出问题。
青青_27e3·2024-01-08 16:23

操作系统第一课：CPU基础知识

相关书籍推荐读书的原则：不求甚解，观其大略《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》《深入理解计算机系统》数据结构与算法《java数据结构与算法》《算法》《算法导论》《计算机程序设计艺术》操作系统：Linux
学而知不足~·2024-01-08 16:58

深入理解Redux

新手小白，第一次编写，就是简单的理解一下我眼中的Redux，也当保留一下笔记。具体的讲解可以参考文档：Redux中文文档Redux是一个状态管理工具，用来管理应用中的数据。在使用Redux的应用中，所有的state都以一个对象树的形式存储在单一store中，唯一改变state的办法是触发action，action如何改变state树，则需要编写reducers。redux工作原理图核心：store
鬼魅汐·2024-01-08 14:22

落后

我只是有想要深入理解研究的心
cindy蕾蕾·2024-01-08 14:22

李宏毅机器学习_卷积神经网络(CNN)

目录摘要Abstract一、什么是CNN二、ImageClassification三、Observation1一、Simplification1四、Observation2五、BenefitofConvolutionalLayer六、ConvolutionalLayer七、MultipleConvolutionalLayers八、ComparisonofTwoStories九、Observatio
Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

深入理解JAVA虚拟机学习笔记2——内存中对象的创建与访问

有了上一篇的基础深入理解JAVA虚拟机学习笔记1——内存，这一篇我们就来分析一下，代码到底时如何运行的。以下面两段代码为例，包含两个类，一个是用来和大家打招呼的具体业务类Main.java。
徐可心·2024-01-08 12:49

经典论文之（一）——Alexnet

上训练总体架构减少过拟合dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》(基于深度卷积神经网络的图像网络分类
维斯德尔·2024-01-08 12:40

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]

前言：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。
明朝百晓生·2024-01-08 10:54

【Python】卷积神经网络

卷积神经网络一、前言二、卷积神经网络2.1简介2.2层级结构2.3实现一、前言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络
Jc.MJ·2024-01-08 10:23

软件测试|深入理解SQL RIGHT JOIN：语法、用法及示例解析

引言在SQL中，JOIN是一种重要的操作，用于将两个或多个表中的数据关联在一起。SQL提供了多种JOIN类型，其中之一是RIGHTJOIN。RIGHTJOIN用于从右表中选择所有记录，并将其与左表中匹配的记录组合在一起。本文将深入探讨SQLRIGHTJOIN的语法、用法以及通过实例解析来说明其作用。RIGHTJOIN基本语法SQLRIGHTJOIN的语法如下：SELECTcolumn1,colum
软件测试潇潇·2024-01-08 10:18

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t
weixin_30915275·2024-01-08 09:19

Java 并发之《深入理解 JVM》关于 volatile 累加示例的思考

在周志明老师的《深入理解JVM》一书中关于volatile关键字线程安全性有一个示例代码（代码有些许改动，语义一样）：publicclassMyTest3{privatestaticvolatileintrace
xlh1191860939·2024-01-08 09:49

《深入理解Hadoop（原书第2版）》——2.4 Hadoop 2.0

本节书摘来自华章计算机《深入理解Hadoop（原书第2版）》一书中的第2章，第2.4节，作者[美]萨米尔·瓦德卡（SameerWadkar），马杜·西德林埃（MadhuSiddalingaiah），杰森
weixin_34174322·2024-01-08 08:44

Pendulum详解4——Pendulum在数据挖掘中的威力 - 时间的宝藏

1.集聚分析地理现象的集聚性分析涉及对点聚集和线聚集等情况的深入理解，而Pendulum库为数据挖掘工程师提供了优秀的工具，使得这一复杂任务变得简单而直观。
theskylife·2024-01-08 07:07

时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)目录时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测
机器学习之心·2024-01-08 07:23

【Verilog】基于Verilog的DDR控制器的简单实现（一）——初始化

为了方便用户使用，Xilinx提供了DDRMIGIP核，用户能够通过AXI接口进行DDR的读写访问，然而MIG内部自动实现了许多环节，不利于用户深入理解DDR的底层逻辑。
wjh776a68·2024-01-08 07:34

【线程池】深入理解线程池

每天学习一个小知识什么是线程池线程池是一种多线程处理形式，处理过程中将任务添加到队列，然后在创建线程后自动启动这些任务。其技术的核心思想其实就是实现资源的一个复用，避免资源的重复创建和销毁带来的性能开销。在线程池中，线程池可以管理一堆线程，让线程执行完任务之后不会进行销毁，而是继续去处理其它线程已经提交的任务。线程池生命周期1、新建状态（NEW）当程序使用new关键字创建了一个线程之后，该线程就处
程序猿夏夏夏·2024-01-08 06:29

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——nn.Sequential()

之前在构建神经网络时，我们一般是采用这种方式，就像这样：classNetwork1(nn.Module):def__init__(self):super(Network1,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6
霜溪·2024-01-08 06:13

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——卷积层

在构建我们的网络时，我们需要用到卷积层提取特征，来看到一些特别的东西，当图片经过卷积层，图片尺寸一般会变化。当我们构建网络时，我们需要确定各个层的参数，而这些参数，则是要提前计算的，当某些参数发生错误时，那么构建的网络也很可能发生错误。来看这样一组代码：>>>importtorch>>>importtorch.nnasnn>>> conv2=nn.Conv2d(in_channels=3,out_
霜溪·2024-01-08 06:12

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

在卷积神经网络中，一般在卷积层后，我们往往进行池化操作。实现池化操作很简单，pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。
霜溪·2024-01-08 06:10

K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler（六）：调度流程总结

文章目录0.引言1.回顾2.pod绑定节点3.总结4.参考0.引言欢迎关注本专栏，本专栏主要从K8s源码出发，深入理解K8s一些组件底层的代码逻辑，同时借助debugMinikube来进一步了解K8s底层的代码运行逻辑细节
Smaller、FL·2024-01-08 05:54

技术分享 | 巧用 binlog Event 发现问题

作者：高鹏（八怪）文章末尾有他著作的《深入理解MySQL主从原理32讲》，深入透彻理解MySQL主从，GTID相关技术知识。有了前面对Event的了解，我们就可以利用这些Event来完成一些工作了。
爱可生开源社区·2024-01-08 04:51

深入理解堆（Heap）：一个强大的数据结构

.个人主页：晓风飞专栏：数据结构|Linux|C语言路漫漫其修远兮，吾将上下而求索文章目录前言堆的实现基本操作结构体定义初始化堆（HeapInit）销毁堆（HeapDestroy）重要函数交换函数（Swap）上浮调整（UpAdd）下沉调整（DnAdd）重要操作向堆中插入元素（HeapPush）从堆中弹出元素（HeapPop）堆的应用完整代码结语前言在计算机科学中，堆（Heap）是一种非常重要的数据
晓风飞·2024-01-08 04:28
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