深入理解卷积神经网络第38页

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

matlabgoodboy·2024-01-05 08:00

【React系列】React生命周期、setState深入理解、 shouldComponentUpdate和PureComponent性能优化、脚手架

本文来自#React系列教程：https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg5MDAzNzkwNA==&action=getalbum&album_id=1566025152667107329)一.生命周期1.1.认识生命周期很多的事物都有从创建到销毁的整个过程，这个过程称之为是生命周期；React组件也有自己的生命周期，了解组件的生命周期可以让

川峰·2024-01-05 07:53

【机器学习】卷积神经网络（五）-计算机视觉应用

七、应用-计算机视觉7.1人脸检测DenseBox\Femaleness-Net\MT-CNN\CascadeCNN介绍VJ框架的分类器级联用于卷积网络用于人脸检测的紧凑卷积神经网络级联问题：作者希望实时检测高分辨率视频流中的正面

十年一梦实验室·2024-01-05 07:22

重新深入理解JavaScript原型和原型链

1.前言关于JS原型和原型链我之前刚学js就有写过一篇文章，但前两天翻出来一看——什么鬼，这是我写的吗？自己都看不懂了，于是我重新整理思路，写下此篇。原型和原型链是js中的难点也是重点，有句话说，没理解透原型和原型链，就算还没有真正入门的前端。并且原型和原型链会是面试中必不可少的话题。看完这篇相信你能对原型和原型链会有个深刻的理解。2.函数对象JS所有对象分为函数对象和普通对象。凡是通过newFu

Jake蚊说·2024-01-05 07:05

Boost学习之深入理解asio库

Asio简介BoostC++库Asio，它是异步输入输出的核心。名字本身就说明了一切：Asio即异步输入/输出。该库可以让C++异步地处理数据，且平台独立。异步数据处理就是指，任务触发后不需要等待它们完成。相反，Boost.Asio会在任务完成时触发一个应用。异步任务的主要优点在于，在等待任务完成时不需要阻塞应用程序，可以去执行其它任务。异步任务的典型例子是网络应用。如果数据被发送出去了，比如发送

linux大本营·2024-01-05 07:09

大创项目推荐深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？5.2模型选择5.3训练环境5.3.1硬件配置5.3.2软件配置5.4训练过程5.5模型分类效果(PC端)6构建垃圾分类小程序6.1小程序功能6.2分类测试6.3垃圾分类小提示6.4答题模块7关键代码8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习

laafeer·2024-01-05 06:10

一文掌握 Golang 中的类型断言

目录什么是类型断言类型断言的基本语法类型断言示例类型断言原理类型断言的使用场景深入理解类型断言类型断言的最佳实践小结类型断言是Golang中的一个非常重要的特性，使用类型断言可以判断一个接口的实际类型是否是预期的类型

路多辛·2024-01-05 06:28

深入理解 Golang 中的值类型和引用类型

目录Golang的内存模型值类型引用类型值类型与引用类型在函数传递中的差异指针类型（PointerTypes）值类型与引用类型的比较小结在Golang中，数据类型可以分为两大类：值类型（ValueTypes）和引用类型（ReferenceTypes）。理解这两种类型的区别对于理解Golang中的数据传递和内存管理是很重要的。Golang的内存模型Golang在内存分配上有两个主要的区域：栈（sta

路多辛·2024-01-05 06:18

安卓Netd

文献深入理解Android：Wi-Fi、NFC和GPS卷（完整版）·看云术语netd-socket-client。

天之大·2024-01-05 04:05

《深入理解C++11：C++11新特性解析与应用》笔记八

第八章融入实际应用8.1对齐支持8.1.1数据对齐c++可以通过sizeof查询数据的长度，但是没有对对齐方式有关的查询或者设定进行标准化。c++11标准定义的alignof函数可以查看数据的对齐方式。现在的计算机通常会支持许多向量指令，4组8字节的浮点数据，很有潜力改造为能直接操作的向量数据，而默认的对齐方式是8字节的，我们最好能将其对齐在32字节的地址边界上。需要利用c++11新提供的修饰符a

Mamong·2024-01-05 04:04

深入理解 Union 和 Union All 的区别及优化技巧

嗨，大家好，欢迎来到程序猿漠然公众号，我是漠然。今天，我将和大家一起深入探讨数据库查询中的两个常用操作：Union和UnionAll。这两个操作虽然看起来相似，但在使用时却有一些需要注意的地方。希望通过我的分享，大家能够更好地理解这两个操作，并在实际工作中运用得当。为了更好地说明问题，我们以一个稍微复杂的例子为基础。假设我们有三个表：student表（student_id、name、age）、te

漠然&&·2024-01-05 04:30

深入理解 BEM：前端开发中的命名约定革命

前端开发工程师（主业）、技术博主（副业）、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN个人主页牛客高级专题作者、在牛客打造高质量专栏《前端面试必备》蓝桥云课签约作者、已在蓝桥云课上架的前后端实战课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》文章目录一、引言介绍BEM的背景和作用二、BEM的基本概念解释什么是BEM描述BEM的主要原则和特点三、BEM的实践

阿珊和她的猫·2024-01-05 00:36

栈的深入理解

一.基本概念栈是仅限制在表尾进行插入和删除操作的特殊线性表，限制操作的表尾端称为“栈顶”,另一端称为“栈底”特点：栈是“后进先出”的线性表（LIFO）或“先进后出”的线性表（FILO）二.栈的抽象数据类型基本操作和含义常见操作三.顺序栈存储结构与顺序表一样，顺序栈也是使用数组来实现。基本操作入栈要求：插入元素x使其成为顺序栈中新的栈顶元素步骤：关键代码算法出栈要求将栈顶元素从栈中移去，并返回被移去

安生生申·2024-01-05 00:34

深入理解AQS实现原理

一、AQS简介1.什么是AQSAQS全称为AbstractQueuedSynchronizer，翻译过来就是抽象队列同步器。AQS是一个用来构建锁和其他同步组件的基础框架，使用AQS可以简单且高效地构造出应用广泛的同步器，例如我们后续会讲到的ReentrantLock、Semaphore、ReentrantReadWriteLock和FutureTask等等。2.AQS的核心思想AQS核心思想是，

贤子磊·2024-01-05 00:06

Java 深入理解 AQS 和 CAS 原理

AQS介绍AQS全称是AbstractQueuedSynchronizer，一般翻译为同步器。它是一套实现多线程同步功能的框架，由大名鼎鼎的DougLea操刀设计并开发实现的。AQS在源码中被广泛使用，尤其是在JUC（JavaUtilConcurrent）中，比如ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch、ThreadPoolExecutor。理解AQS对我们理解

帅次·2024-01-05 00:03

【Proteus】swjtu西南交大微机原理与接口技术课设：8086 最小模式下的最简硬件核设计

一、实验目的让学生深入理解计算机硬件的基本组成结构、工作原理和设计方法，掌握16位微处理器（如8086）的内部结构和原理，并能够通过实际操作实现对其功能的在线调试和验证。

guts350·2024-01-04 23:45

第五篇设计模式的选择和应用 - 智慧选择与合理实践

第五篇：设计模式的选择和应用-智慧选择与合理实践1.如何识别和选择合适的设计模式理解问题本质：首先，要深入理解面临的问题或需求。分析系统中的对象、它们之间的关系以及可能出现的变化点。

球球不吃虾·2024-01-04 22:44

深入理解解决问题能力

3/1000这个月开始学习个人战略的项目课程，今天在学习项目1的时候，看到了下面这一段话，感触颇深。解决问题很重要的一个心法就是“独立思考”，“先收集信息再找方向”不要由于，先找信息，先做项目，走着走着就有答案了。不要指望有人，包括教练给你明确方向。开始做这个项目，就是开始训练解决问题的能力。笑来老师曾经说过：智商就是解决问题的能力生活中最让人失望的事情莫过于：你的生命已经没有可能了。所以笑来老师

马小格·2024-01-04 22:36

基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。

Python极客之家·2024-01-04 22:01

大作业系列基于matlab的深度学习的视觉场景识别

2012年10月，Hinton教授及他的学生采用深度卷积神经网络模型在著名的ImageNet问题上取得了当时世界上最好的成就，引发了社会各界人士的广泛关注。

挂科边缘(毕业版)·2024-01-04 22:15

16 - 深入理解开闭原则

本文，我们来学习SOLID中的第二个原则：开闭原则。开闭原则可能是SOLID中最难理解、最难掌握，同时也是最有用的一条原则。之所以说这条原则难理解，那是因为，“怎样的代码改动才被定义为‘扩展’？怎样的代码改动才被定义为‘修改’？怎么才算满足或违反‘开闭原则’？修改代码就一定意味着违反‘开闭原则’吗？”等等这些问题，都比较难理解之所以说这条原则难掌握，那是因为，“如何做到‘对扩展开放、修改关闭’？如

舍是境界·2024-01-04 22:02

深度学习第四课程笔记-卷积神经网络

边缘检测我们看下下面的图这个图反应了卷积神经网络的第一步，边缘检测，可以先检测横或者竖的线。

Da_haihuang·2024-01-04 21:39

ECMAScript和JavaScript：深入理解它们的关系与区别

ECMAScript和JavaScript：深入理解它们的关系与区别在讨论ECMAScript和JavaScript之间的关系及其区别时，我们首先需要澄清一些常见的误解。

IT管理圈·2024-01-04 21:36

深入理解C语言中的return关键字与函数返回机制

各位少年，我是博主那一脸阳光，今天分享return语句的使用和返回引言在C语言编程中，return关键字扮演着至关重要的角色，它是实现函数间数据传递和控制流程的关键工具。本文将详细探讨C语言中return语句的使用方式、作用机制以及它如何帮助我们有效地管理函数的执行过程。一、return的基本概念函数返回值C语言中的函数可以通过return关键字向调用它的程序部分返回一个特定类型的值。每个函数都有

那一脸阳光·2024-01-04 20:07

大创项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

laafeer·2024-01-04 20:35

Deep Learning for Precipitation Nowcasting:A Benchmark and A New Model

Thispaperwaspublishedat31stConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS2017),LongBeach,CA,USA.简介Encoder-DecoderCNN也是一种可以用于时序预测任务的模型，它是一种融合了编码器和解码器的卷积神经网络

流浪的诗人，·2024-01-04 19:52

K8s 源码剖析及debug实战之 Kube-Scheduler（五）：优选算法详解

文章目录0.引言1.回顾2.PrioritizeNodes3.有哪些优选算法4.selectHost5.总结6.参考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

Smaller、FL·2024-01-04 19:30

深度神经网络的特征表示,神经网络识别图像原理

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

快乐的小荣荣·2024-01-04 18:19

深入理解可变参数

1.C语言方式1.1.宏介绍C语言中的可变参数是指函数可以接受可变数量的参数。这些参数的数量在编译时是未知的。在这些可变参数中的参数类型可以相同，也可以不同；可变参数的每个参数并没有实际的名称与之相对应，用起来是很灵活；在头文件stdarg.h中，涉及到的宏有：va_list:是指向参数的指针，通过指针运算来调整访问的对象va_start：获取可变参数列表的第一个参数的地址va_arg：获取可变参

十五年专注C++开发·2024-01-04 18:46

卷积神经网络|导入图片

在学习卷积神经网络时，我们通常使用的就是公开的数据集，这里，我们不使用公开数据集，直接导入自己的图片数据，下面，就简单写个程序实现批量图片的导入。

霜溪·2024-01-04 18:20

全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络通俗的解释

全连接网络、卷积神经网络和递归神经网络是三种不同类型的神经网络，它们在结构和应用上有所不同。下面我将尽量用通俗易懂的语言来解释和对比这三种神经网络。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 15:25

OpenGL-10-渲染技巧：深度测试、多边形偏移、颜色混合

这次来深入理解一下深度测试，以及深度测试带来的问题和解决方法：多边形偏移、颜色混合等技巧一、深度测试image.png上篇文章提到，由于两个正面叠加在一起，出现了混合，此时OpenGL不能清楚分辨哪个图层在前哪个图层在后

宇宙那么大丶·2024-01-04 15:28

深入理解并解析Flutter Widget

完整代码import'package:english_words/english_words.dart';import'package:flutter/material.dart';import'package:provider/provider.dart';voidmain(){runApp(MyApp());}classMyAppextendsStatelessWidget{constMyAp

程序员海军·2024-01-04 14:36

利用python，tensorflow,keras实现卷积神经网络

准备环境参照以前的内容。下载数据来自微软Petimages700M数据描述：2万多张猫和狗的照片image.png下载后解压到任意路径。数据处理importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2#这是我的数据路径DATADIR="E:/Datasets/PetImages"CATEGPRIES=["Dog","Cat"]#生成规

何同尘·2024-01-04 13:51

深入理解inline元素，block-level元素和display属性

行内元素和块级元素有什么异同？可能你觉得这是一个老掉牙的问题，但其实并没有那么简单。对于初学者来说，当遇到面试官问到这个问题的时候，脑海里的第一印象是css的display属性，值为inline时为行内元素，值为block时为块级元素，那值为inline-block时呢，元素是块级行内元素吗？其实我们看问题的角度从一开始就错了，错误地站在了css的角度，而真正正确的是站在html的角度。因为这里的

jujuwuju·2024-01-04 13:55

AI：106-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的遥感图像地物分类随着人工智能技术的迅猛发展，卷积神经网络（ConvolutionalN

一见已难忘·2024-01-04 12:45

动手学深度学习之卷积神经网络之池化层

池化层卷积层对位置太敏感了，可能一点点变化就会导致输出的变化，这时候就需要池化层了，池化层的主要作用就是缓解卷积层对位置的敏感性二维最大池化这里有一个窗口，来滑动，每次我们将窗口中最大的值给拿出来还是上面的例子，这里的最大池化窗口为2*2填充、步幅和多个通道这里基本与卷积层类似，与卷积层不同的是，池化层不需要学习任何的参数平均池化层与最大池化层不同的地方在于将最大操作子变为平均，最大池化层是将每个

baidu_huihui·2024-01-04 12:35

【面试高频算法解析】算法练习2 回溯

目录前言算法解析实战练习组合总和全排列II单词搜索前言本篇章开放目的是按算法类型学习算法，学习对应算法理论，并通过练习一些经典算法题深入理解这类算法，避免出现刷了很多算法题，还是一知半解的状态算法解析回溯

worxfr·2024-01-04 12:04

沉浸式翻译【中英文翻译软件 Google 插件推荐】

欢迎关注公众号（通过文章导读关注），发送【资料】可领取深入理解Redis系列文章结合电商场景讲解Redis使用场景、中间件系列笔记和编程高频电子书！【11来了】文章导读地址：点击查看文章导读！

11来了·2024-01-04 11:01

Redis生产环境最佳实践

欢迎关注公众号（通过文章导读关注：【11来了】），及时收到AI前沿项目工具及新技术的推送发送资料可领取深入理解Redis系列文章结合电商场景讲解Redis使用场景、中间件系列笔记和编程高频电子书！

11来了·2024-01-04 11:01

基于电商场景的高并发RocketMQ实战-发送优惠券流程解析、生产环境的落库与定时推送解决方案

欢迎关注公众号（通过文章导读关注），发送【资料】可领取深入理解Redis系列文章结合电商场景讲解Redis使用场景、中间件系列笔记和编程高频电子书！【11来了】文章导读地址：点击查看文章导读！

11来了·2024-01-04 11:30

JDK21新特性探秘

欢迎关注公众号（通过文章导读关注：【11来了】），及时收到AI前沿项目工具及新技术的推送发送资料可领取深入理解Redis系列文章结合电商场景讲解Redis使用场景、中间件系列笔记和编程高频电子书！

11来了·2024-01-04 11:53

Linux内核里 __visible宏定义

【GCC系列】深入理解Linux内核--__visible宏定义-代码先锋网(codeleading.com)

xiaowang_lj·2024-01-04 11:17

新手能掌握 PyTorch 的填充技术：深入理解反射、复制、零值和常数填充

目录torch.nn子模块详解nn.ReflectionPad1d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReflectionPad2d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReflectionPad3d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReplicationPad1d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.Replicati

E寻数据·2024-01-04 10:48

卷积神经网络|制作自己的Dataset

在编写代码训练神经网络之前，导入数据是必不可少的。PyTorch提供了许多预加载的数据集（如FashionMNIST），这些数据集子类并实现特定于特定数据的函数。它们可用于对模型进行原型设计和基准测试，加载这些数据集是十分简单的。好吧，那如何加载自己制作的数据集呢？简单来讲，自定义数据集类必须实现三个函数：__init__、__len__和__getitem__。下面代码就实现了一个Dataset

霜溪·2024-01-04 09:14

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://

嵌小超·2024-01-04 09:11

经典 CNN 神经网络 LeNet-5 的 C++ 实现（MNIST数据集）

前言：本文不对CNN卷积神经网络做深入探究，CNN卷积神经网络的基本知识请移步本文的相关链接；本文不对LeNet-5神经网络模型做深入探究，该部分的知识可以自行查阅或者查看本文的链接！

Charles Chou·2024-01-04 09:10

2021-07-02

基于TensorFlow搭建的几种经典的卷积神经网络注：本文是本人一门课程的期末大作业，在学习曹建老师（人工智能实践：TensorFlow笔记）的课程时记录的笔记。

fisher-nuc·2024-01-04 09:38

简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet

Leventure_轩先生·2024-01-04 09:31

(PyTorch)TCN和RNN/LSTM/GRU结合实现时间序列预测

目录I.前言II.TCNIII.TCN-RNN/LSTM/GRU3.1TCN-RNN3.2TCN-LSTM3.3TCN-GRUIV.实验结果I.前言前面已经写了一系列有关LSTM时间序列预测的文章：深入理解

Cyril_KI·2024-01-04 07:27

推荐频道

深入理解卷积神经网络