深入理解卷积神经网络

VC6.0中的C语言反汇编代码

C语言虽然是比较偏向底层的代码，但是后时候只通过表层的C语言执行顺序还不能完全理解C语言的执行过程，比如说i++和++i，可以通过反汇编代码来深入理解理解C语言，下面提供一个简单的main函数和add函数
keep & focus·2024-01-08 03:37

MySQL索引？

前言主要记录一些面试的时候关于索引的面试题，被吊打完回来发现确实有很多不够深入理解的。什么是索引？索引其实是一种数据结构，在查询的时候可以利用索引大大的优化MySQL查询的效率。
同花技术笔记·2024-01-08 03:10

cks--深入理解网络策略,控制pod网络通信

网络策略介绍详解：案例一很少用到：pod与世隔绝，它谁都不能访问，谁也不能访问它。容易不理解的地方：不加规则就是拒绝，加上规则相当于设置白名单。案例二：相当于设置白名单，只有本命名空间的pod可以互相访问，也就等于其他命名空间的pod都不能访问本命名空间的pod。案例三：也是k8s默认的网络规则，允许其他命名空间访问其他命名空间的pod。案例四：注意这里是同命名空间下有run=client1的po
橘子没有壳·2024-01-08 02:53

【JavaEE】深入理解Java线程池- 多线程篇(12)

文章目录摘要一、线程池参数的介绍二、线程池的工作流程三、使用Executors创建常见线程池总结摘要本文将对Java线程池的参数、工作流程以及使用Executors创建常见线程池进行详细总结，帮助读者深入理解线程池的概念和应用
杰深入学习计算机·2024-01-07 22:42

鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法

一、介绍鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’,‘多宝鱼’,‘带鱼’,‘石斑鱼’,‘秋刀鱼’,‘章鱼’,‘红鱼’,‘罗非鱼’,‘胖头鱼’,‘草鱼’,‘银鱼’,‘青鱼’,‘马头鱼’,‘鱿鱼’,‘鲇鱼’,‘鲈鱼’,‘鲍鱼’,‘鲑鱼’,‘鲢鱼’,‘鲤鱼’,‘鲫鱼’,‘鲳鱼’,‘鲷鱼’,‘鲽鱼’,‘鳊鱼’,‘鳗鱼’,‘黄鱼’,‘黄鳝’,‘黑鱼’,‘龙头鱼’）
　子午·2024-01-07 21:33

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络
北航程序员小C·2024-01-07 20:20

十大建议：国家自然科学基金申请

文章目录0.导读1.深入理解国自然各类项目资助的目标和要求2.突出研究的创新性和科学意义3.有成员参与的项目类型，应充分展示研究团队的合理性与实力4.清晰阐述研究方法和实施计划5.重视申请材料的质量和完整性
猛码Memmat·2024-01-07 19:37

C++输入输出

输入输出：深入理解与使用在编程中，输入输出是一个重要的概念，它允许开发者按照特定的格式将数据输出到屏幕或文件，或者从屏幕或文件读取数据。本文将详细介绍输入输出的原理、应用和注意事项。
Luo_Yang111·2024-01-07 18:33

从0开始C++(7)

深入理解C++中的switch语句在C++中，switch语句是一种多路分支控制结构，用于根据不同的条件执行不同的代码块。本文将详细介绍switch语句的原理、应用和注意事项。
Luo_Yang111·2024-01-07 18:33

从0开始C++(8)

深入理解双精度浮点数在计算机科学中，双精度浮点数（double）是一种数据类型，用于表示和存储浮点数值。相比于单精度浮点数（float），双精度浮点数具有更高的精度和范围。
Luo_Yang111·2024-01-07 18:33

从0开始C++(6)

深入理解C++中的if-else语句在C++中，if-else语句是一种基本的控制结构，用于根据特定条件执行不同的代码块。本文将详细介绍if-else语句的原理、应用和注意事项。
Luo_Yang111·2024-01-07 18:03

1、FCN_TensorFlow——VGG16_FCN8s构造代码分析

首先，感谢MarvinTeichmann分享的KittiSeg代码，源码见其GitHub主页先贴一张全连接的VGG16模型，如图1：图11、全卷积神经网络(FCN)是在图1的基础上，将全连接层改为卷积替代并将其用于语义分割上
袁振国·2024-01-07 17:09

5.OpenResty系列之深入理解(一)

本文基于Centos8进行实践，请读者自行安装OpenResty。1.内部调用进入默认安装路径cd/usr/local/openresty/nginx/confvimnginx.conflocation/sum{#只允许内部调用internal;content_by_lua_block{localargs=ngx.req.get_uri_args()ngx.print(tonumber(args.
沈健_算法小生·2024-01-07 17:49

6.OpenResty系列之深入理解(二)

1.日志输出vim/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf默认配置如下#error_loglogs/error.log;#error_loglogs/error.lognotice;#error_loglogs/error.loginfo;#pidlogs/nginx.pid;http{#log_formatmain'$remote_addr-$remo
沈健_算法小生·2024-01-07 17:19

深入理解JVM虚拟机-3.2 对象是否可被回收

深入理解JVM虚拟机-3.2对象已死了吗内存动态分配和垃圾收集技术垃圾收集（GarbageCollection，GC），大部分人都把这项技术当做Java语言的伴生产物.一、概述目前内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟
下海的alpha·2024-01-07 17:45

[NAND Flash 5.2] SLC、MLC、TLC、QLC、PLC NAND_闪存颗粒类型

专栏《深入理解NANDFlash》MLC->TLC->QLC->PLC，每个单元存储的比特数增加，这样晶圆的存储密度会成倍提高，但对应的整卡可写入/擦除次数(P/ECycle)也降低（意味着寿命也越短）
元存储·2024-01-07 16:37

[NAND Flash 5.3] QLC NAND 已来未热，是时候该拥抱了？

专栏《深入理解NANDFlash》<<<<返回总目录<<<<全文3600字。
元存储·2024-01-07 16:06

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

它通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练，从而学习到手势的特征表示和模式。在训练阶段，可以使用大规模手势数据集（如MSRAct
阿利同学·2024-01-07 14:54

深入理解HTTP状态码

HTTP（HypertextTransferProtocol）是一种用于传输超文本的应用层协议，它通过客户端和服务器之间的请求和响应进行通信。在HTTP交互中，状态码（StatusCode）是服务器用来表示请求处理状态的三位数字代码。这些状态码提供了关于请求的结果信息，帮助客户端和开发者理解服务器对请求的处理情况。本文将深入探讨HTTP状态码的各类，从常见的2xx、3xx、4xx到5xx，以及它们
Itmastergo·2024-01-07 14:47

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。
洋洋Young·2024-01-07 13:18

DeepChem教程 6:图卷积

考虑一下一种常用于处理图像的标准的卷积神经网络。每个像素有一个矢量数值，如红、绿、蓝通道值。数据传递
lishaoan77·2024-01-07 13:13

MySQL中的索引：深入理解与案例解析

引言在数据库中，索引是提高查询速度的关键。特别是在MySQL这样的关系型数据库中，索引的作用尤为重要。本文将深入探讨MySQL中的索引，通过案例解析帮助您更好地理解其工作原理和应用。一、索引的基本概念索引是什么？：简而言之，索引是数据库中用于快速查找数据的数据结构。它类似于书籍的目录，能帮助数据库引擎快速定位到所需的数据。为什么使用索引？：在大型数据库中，如果没有索引，数据库引擎将进行全表扫描，这
Adger_mi·2024-01-07 13:53

JVM篇·JVM内存模型与线程

Java内存模型与线程本文为《深入理解Java虚拟机_JVM高级特性与最佳实践·周志明》学习笔记背景知识TPS(每秒事务处理数)：代表着1s内服务端平均处理响应的请求总数。
BugGuys·2024-01-07 13:21

软件测试|一篇文章带你深入理解SQL约束

深入理解SQL约束：保障数据完整性和一致性的重要工具SQL约束是在关系型数据库中用于保障数据完整性和一致性的重要工具。
百晓生说测试·2024-01-07 12:10

深入理解Word Embeddings：Word2Vec技术与应用

目录前言1Word2Vec概述2CBOW模型2.1CBOW模型简介2.2基于词袋（bagofword）的假设2.3One-hot向量编码2.4分类问题3Skip-gram模型3.1Skip-gram模型简介3.2目标词预测上下文3.3词语关联性的捕捉4优化Word2Vec模型的方法4.1负采样和分层softmax4.2动态调整滑动窗口大小5结语前言在自然语言处理领域，词嵌入（WordEmbeddi
cooldream2009·2024-01-07 11:52

深入理解k8s 网络

但是，只有深入理解K8s网络，才能为理解和用好K8s打下坚实基础。为了帮助大家理解，模仿TCP/IP协议栈，我把K8s的网络分解为四个抽象层，从0到3，除了第0层，每一层都是构
tracy_668·2024-01-07 11:14

2021-02-19

大量背诵的诗篇，会背不会写，我们一起写吧；长篇的阅读，往往不能深入理解，无法领会思想的深邃，我们一起品；爱读市面上的畅销书，不钻课本要求的经典，我们一起读，在讲书、听书中，完成共读。
微风1991·2024-01-07 11:04

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络
头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

关于JVM我们必须要知道的知识点（一）

之前有看过一些JVM的文章，前段时间把《深入理解Java虚拟机》这本书买回来，趁着工作之余好好拜读了一下。但是现在回想起来，书中的知识章节只能记个大概，具体细节早就忘记了。
Android_Jian·2024-01-07 10:47

[Java学习日记]日志、类加载器、XML、DTD与schema、XML解析、XPath、单元测试、Assert、BeforeAfter、注解、自定义注解、注解案例

下面的案例中只是做一个简单的了解，不做深入理解啦目录一.使用Logback写日志二.类加载器三.XML四.XML编写规定：DTD与schema五.XML解析六.XPath七.单元测试七.Assert（断言
幻想黑客Coya·2024-01-07 10:47

CV必备的15个多尺度模型分享，涵盖特征融合、多尺度预测等4种网络结构

在卷积神经网络中，感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度，从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时，需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了：怎样才能合理控制？
深度之眼·2024-01-07 10:12

排序之选择排序

今天，我们将学习并深入理解Java中的选择排序算法。选择排序简介选择排序是一种简单直观的排序算法。
无问287·2024-01-07 08:51

深入理解 Vue.js 中的 `h` 函数：虚拟 DOM 创建指南

Vue.js是一个用于构建用户界面和单页应用程序的渐进式JavaScript框架。它的核心概念之一是虚拟DOM，这是实际DOM的轻量级副本，Vue使用它来优化对网页的更新。为了操作虚拟DOM，Vue提供了一个通常被称为h函数的方法。这个函数对于理解Vue如何渲染模板以及开发者如何以编程方式创建UI元素至关重要。什么是h函数？h函数是Vue中createElement方法的简写，用于创建虚拟DOM节
liwp_Stephen·2024-01-07 08:02

【算法笔记】深入理解dfs（两道dp题）

DFS过程的概述一个一个节点的搜，如果是树状结构的话，先找到最左边那一条分支搜到最后一个节点，这个时候最后一个节点（假设是b）的数据会被更新（具体看题目的要求），然后返回到上一个节点(假设是a)（如果有两层dfs的话，需要画个分叉图辅助理解）。此时a节点使用下层刚刚被更新过的数据(即b节点)来更新a节点的数据。更新完后如果a节点下方还有一个节点，那么就要继续往下搜索，继续把a节点的数据更新完全（也
Radein·2024-01-07 07:15

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG
湘溶溶·2024-01-07 07:56

深入理解计算机系统（1）：开始

计算机系统是由硬件和系统软件组成的，它们共同工作来运行应用程序。虽然系统的具体实现方式随着时间不断变化，但是系统内在的概念却没有改变。所有计算机系统都有相似的硬件和软件组件，它们又执行着相似的功能。计算机系统信息就是位+上下文//hello.c#includeintmain({printf("hello，world\n");return0;}hello程序的生命周期是从一个源程序(或者说源文件)开
飞大圣·2024-01-07 07:45

软考中级——软件评测师真题考点【2023下半年】

前言家人们大家好，好久不写博客了，过去几个月貌似在经历人生的低谷期，但生活总要继续，今天上午刚考完软考中级，借着热乎，赶紧写篇博客记录一下每个知识点我就简单描述一下，想要深入理解，还是需要多学多练呦~客观题
Chowley·2024-01-07 07:07

一个实例让你初识图像卷积

文章目录前言一、卷积二、回顾全连接层三.全连接层到卷积四.图像的边缘检测1.定义互相关运算函数2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络
笔写落去·2024-01-07 07:25

深入理解Java中的异常处理：代码分析与实践

目录一、引言二、Java异常处理的基本概念三、Java异常的分类(1)运行时异常（2）被检查异常（3）错误四、代码分析与实践五、总结六、愿你今天的微笑如阳光般温暖，愿你今天的运气如彩虹般绚烂。每日一祝福，愿你今天拥有美好的一天。一、引言在Java编程中，异常处理是一个重要的概念。它有助于捕捉和处理程序运行时可能出现的错误，从而确保程序的稳定性和可靠性。本篇博客将通过代码分析，深入探讨Java中的异
喔的 喔的嘛呀·2024-01-07 05:46

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。
数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

语义网络：深入理解知识图谱

知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，在信息检索、自然语言处理和智能推理等领域中发挥着重要作用。而语义网络作为知识图谱的一种形式，通过节点和边的连接关系来描述实体和概念之间的语义关联。本文将深入探讨语义网络的概念、构建方法以及如何利用源代码来实现语义网络。什么是语义网络？语义网络是一种表示知识和概念之间关系的图结构。它由节点和边组成，其中节点代表实体或概念，边表示节点之间的语义关系。通过语义网络，
数据科学探险导航·2024-01-07 05:07

网络通信——封装与解封装

下面通过一个小实验带大家深入理解。
网络攻城狮_·2024-01-07 04:28

jquery插件开发 简介

jQuery插件开发精品教程，让你的jQuery提升一个台阶-刘哇勇-博客园http://www.cnblogs.com/Wayou/p/jquery_plugin_tutorial.html深入理解jQuery
交大小丑·2024-01-07 03:34

YOLO原理

提取特征向量：使用卷积神经网络提
giao客·2024-01-07 03:08

PyTorch|构建自己的卷积神经网络

如何搭建网络，这在深度学习中非常重要。简单来讲，我们是要实现一个类，这个类中有属性和方法，能够进行计算。一般来讲，使用PyTorch创建神经网络需要三步：继承基类：nn.Module定义层属性实现前向传播方法如果你对于python面向对象编程非常熟练，那么这里也就非常简单，就是定义一些属性，实现一些方法。开始建立一个网络，就像这样：importtorchimporttorch.nnasnnimpo
霜溪·2024-01-07 02:01

卷积神经网络|完整代码实现

对于如何加载数据，在前面的文章中已经我们已经学会，那么接下来，就是要搭建卷积神经网络，并对网络进行训练，使其可以完成一些功能。
霜溪·2024-01-07 02:31

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这
AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这
AICurator·2024-01-07 02:28

2021年2月第4周—本周收益回撤12W。

这周因为股市跌幅很多，大盘几乎连续下跌一周，同时在这种股市的剧烈波动情况下也是最好判断每个人对于自己持仓的公司是否有深入理解，只有这样才会对自己的持仓成本和持仓逻辑具有信心，面对收益的回撤能够做好更理性的判断
石小州投资之路·2024-01-07 02:30

互联网加竞赛 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，
Mr.D学长·2024-01-06 23:37
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