深入理解卷积神经网络

图卷积神经网络之 - 图拉普拉斯矩阵的解释

图拉普拉斯矩阵是图论和谱图理论中的一个核心概念，它在图卷积神经网络（GCN）的设计中起着重要的作用。下面我将详细解释图拉普拉斯矩阵和归一化图拉普拉斯矩阵。
UCAS_sqs·2024-01-01 13:22

图卷积神经网络之 - 图傅立叶变换的解释

L=np.array([[2,-1,0,-1],[-1,2,-1,0],[0,-1,2,-1],[-1,0,-1,2]])上述4个节点的简单无向图进行图傅立叶变换：我们计算了图拉普拉斯矩阵LLL的特征值和特征向量。特征值是：λ=[0,2,2,4]\lambda=\begin{bmatrix}0,&2,&2,&4\end{bmatrix}λ=[0,2,2,4]特征向量UUU（归一化后）是：U=[−0
UCAS_sqs·2024-01-01 13:48

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

《深入理解Java虚拟机》3.高效并发_Java内存模型与线程

>>内存模型与线程路飞大佬笔记JMM内存模型、volatile关键字问题总结1.1Java内存模型Java内存模型的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节。此处的变量(Variables)与Java编程中所说的变量有所区别，包括了实例字段、静态字段、和构成数组对象的元素，但是不包括局部变量与方法参数，因为后者是私有的，不会被共享
shstart7·2024-01-01 12:52

Keras加载预训练模型

常用的预训练模型VGG16：VGG16是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，由牛津大学的VisualGeometryGroup开发。它使用连续的小滤波
缘起性空、·2024-01-01 12:50

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多
非鱼知乐·2024-01-01 10:55

2023海内外零知识证明学习资料汇总（二）（深入理解零知识证明篇）

工欲善其事,必先利其器Web3开发中，各种工具、教程、社区、语言框架.。。。种类繁多，是否有一个包罗万象的工具专注与Web3开发和相关资讯能毕其功于一役？参见另一篇博文2024最全面且有知识深度的web3开发工具、web3学习项目资源平台本文收集了关于零知识证明的一些学习资料（包括科普文章，论文，开源仓库及相关学习网站等），并对这些资源进行了整理分析，希望能对大家有所帮助。书接上篇，器欲尽其能,必
滕王阁配黑马打火机·2024-01-01 07:13

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。
脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

Python从入门到精通之通俗易懂学装饰器

Tuple元组、Dict字典、Set）-CSDN博客Python从入门到精通之条件语句、循环语句和函数-CSDN博客Python从入门到精通之Python迭代器和生成器-CSDN博客Python从入门到精通之深入理解
程序员丶Johnny·2024-01-01 06:06

Python从入门到精通之深入理解Python面向对象

Tuple元组、Dict字典、Set）-CSDN博客Python从入门到精通之条件语句、循环语句和函数-CSDN博客Python从入门到精通之Python迭代器和生成器-CSDN博客Python从入门到精通之深入理解
程序员丶Johnny·2024-01-01 06:06

Python 从入门到精通之通俗易懂学闭包

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程序员丶Johnny·2024-01-01 06:06

Python从入门到精通之线程与进程

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程序员丶Johnny·2024-01-01 06:36

Python从入门到精通之集合（List列表、Tuple元组、Dict字典、Set）

Tuple元组、Dict字典、Set）-CSDN博客Python从入门到精通之条件语句、循环语句和函数-CSDN博客Python从入门到精通之Python迭代器和生成器-CSDN博客Python从入门到精通之深入理解
程序员丶Johnny·2024-01-01 06:35

机器学习 Pytorch 教程

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/在我们学习完机器学习、深度学习、卷积神经网络以及结构化机器学习项目等理论知识后
苏高峰·2024-01-01 05:18

深入理解JVM - 类加载机制

类加载过程一个类型从被加载到虚拟机内存中开始，到卸载出内存为止，它的整个生命周期将会经历加载（Loading）、验证（Verification）、准备（Preparation）、解析（Resolution）、初始化（Initialization）、使用（Using）和卸载（Unloading）七个阶段，其中验证、准备、解析三个部分统称为连接（Linking），如图：image.png加载、验证、准
xiaolyuh·2024-01-01 02:34

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习
北航程序员小C·2024-01-01 02:58

“图解C语言：一维数组的声明、创建与初始化艺术“

本文将带领大家踏上探索C语言一维数组的旅程，深入理解其声明、创建和初始化过程，并揭示一些业内常见的数组使用误区，帮助开发者们规避潜在的风险。
那一脸阳光·2024-01-01 01:57

2023下半年的总结

对于人脸识别，可以采用了基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，并使用余弦相似度进行特征匹配，实现人脸的快速识别。
从零开始的奋豆·2023-12-31 22:39

思考的起点(一): 事实与判断

事实与判断是思考的主要组成部分，深入理解事实与判断的基本概念，了解其应用可以提升个体的思考质量;关于事实真相事实是认知的基础1.很多事情没有真相,或者说真相陷入历史的迷雾中,无法被发现;2.世界不需要真相
码农飞飞·2023-12-31 22:08

深入理解Mysql事务隔离级别与锁机制

1.概述我们的数据库一般都会并发执行多个事务，多个事务可能会并发的对相同的一批数据进行增删改查操作，可能就会导致我们说的脏写、脏读、不可重复读、幻读这些问题。这些问题的本质都是数据库的多事务并发问题，为了解决多事务并发问题，数据库设计了事务隔离机制、锁机制、MVCC多版本并发控制隔离机制，用一整套机制来解决多事务并发问题。接下来，我们会深入讲解这些机制，让大家彻底理解数据库内部的执行原理。2.事务
Memory_2020·2023-12-31 22:25

Java多线程中的ABA问题详解

以下是对ABA问题的深入理解和代码示例。1.什么是ABA问题？ABA问题是在并
Memory_2020·2023-12-31 22:25

《深入理解C++11：C++11新特性解析与应用》笔记六

第六章提高性能及操作硬件的能力6.1常量表达式6.1.1运行时常量性与编译时常量性大多数情况下，const描述的是运行时常量性，也即是运行时数据的不可更改性。但有时候我们需要的却是编译时的常量性，这是const关键字无法保证的。例如：c++11使用constexpr关键字声明常量表达式，不仅限于函数，也可以作用于数据声明，以及类的构造函数。6.1.2常量表达式函数在函数返回类型前加入关键字cons
Mamong·2023-12-31 22:33

《深入理解C++11：C++11新特性解析与应用》笔记七

第七章为改变思考方式而改变7.1指针空值--nullptr7.1.1指针空值：从0到NULL，再到nullptr传统C头文件里NULL是一个宏定义：在函数重载同时出现int和char*参数版本的函数时，使用NULL作为参数调用函数会调用int参数版本，而不是我们想要的char*参数版本。引起该问的元凶是字面常量0的二义性，既可以是一个整型，也可以是一个无类型指针void*。除非对字面常量0进行强制
Mamong·2023-12-31 22:03

深入理解python函数，一切皆对象

Python一切皆对象，函数也是对象，可以赋值给变量，也可以作为参数传递给函数，也可以作为函数的返回值。把函数赋值给变量defsay(text):print(text)speak=sayspeak('hello')#hellodelsaysay('hello')#NameError:name'say'isnotdefinedspeak('hello')#hellospeak只是这个函数对象的另一个
程序员晓晓·2023-12-31 20:15

构建自己的拦截器：深入理解MyBatis的拦截机制

Mybatis拦截器系列文章：从零开始的MyBatis拦截器之旅：实战经验分享构建自己的拦截器：深入理解MyBatis的拦截机制Mybatis分页插件之PageHelper原理解析文章目录前言拦截器声明注册
Apple_Web·2023-12-31 20:45

Mybatis与Spring结合深探——MapperFactoryBean的奥秘

深入理解Spring的工厂神器超硬核解析Mybatis动态代理原理！只有接口没实现也能跑？Mybatis与Spring结合深探——M
Apple_Web·2023-12-31 20:44

Mybatis分页插件之PageHelper生效and失效原理解析

的分页参数和线程绑定核心拦截逻辑生成分页SQLdialect.afterAll()PageHelper失效原理分页失效案例分页失效原理总结Mybatis拦截器系列文章：从零开始的MyBatis拦截器之旅：实战经验分享构建自己的拦截器：深入理解
Apple_Web·2023-12-31 20:44

基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
Together_CZ·2023-12-31 20:42

基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
Together_CZ·2023-12-31 20:40

数据结构程序设计——哈希表的应用(2)-＞哈希表解决冲突的方法

目录实验须知代码实现实验报告一：问题分析二、数据结构1.逻辑结构2.物理结构三、算法（一）主要算法描述1.用除留余数法构造哈希函数2.线性探测再散列法（一）主要算法实现代码四、上机调试实验须知实验目的：深入理解哈希表解决冲突的办法
马奇德德·2023-12-31 17:14

绘本讲师训练营【26期】3/21阅读原创《绘本之力》-绘本是大人读给孩子听的书

孩子很主要解读图画，知识面有限，自己看图画书很难深入理解；反之，大人的人生阅历丰富，理解
陈意_fb60·2023-12-31 17:17

用于流式传输自由视点视频的神经残余辐射场

3.1、总体实现3.2、细节实现3.3、信号实现4、相关方法4.1、Motion-awareResidualFields4.2、ResidualGridOptimization5、测试实验傅里叶变换与卷积神经网络
qq_43314576·2023-12-31 15:33

深入理解java虚拟机（第二版）——第三章：内存分配与回收策略

一、java对象分配策略java中所说的自动内存管理最终可以归结到两个问题：自动分配不存自动回收内存对象的内存分配主要是在堆上进行，堆根据对象不同的存活周期分为不同的区域，新生对象一般分在了Eden区域，如果启动了线程分配缓冲，则优先会分配到TLAB上。有少数情况新生对象会直接分配到老年代区域。实际情况要根据虚拟机模式和收集器组合来确定。以下结论是Client模式下配合Serial和SerialO
浮生闲游·2023-12-31 15:54

php 8 jit,深入理解PHP8 JIT

PHP8的JustInTime是Opcache扩展的一部分，旨在在运行时将某些操作码编译为CPU指令。这意味着使用JIT时，ZendVM不需要解释某些操作码，而这些指令将直接作为CPU级指令执行。PHP8JITPHP8将带来的最受好评的功能之一是JustInTime(JIT)编译器。许多博客和社区都在谈论它，并且肯定会引起很大的轰动，但是到目前为止，我发现关于JIT内部的细节很少。经过多次研究和放
爱吃糖的苏苏雅·2023-12-31 11:37

深入理解感知机

本文公式较多，由于不支持公式渲染，公式完整版请移步个人博客1.模型感知机的模型如下图所示：linear_classifier_structure.png公式表示如下所示：$$f(x)=sign(w\cdotx+b)\sign(x)=\begin{cases}+1&x\geq0\-1&x<0\end{cases}$$对于该分类器，其假设空间为特征空间的所有线性分类器，从几何学的角度可以理解为是特征空
月见樽·2023-12-31 11:19

第二章：深入理解JSON和XML的数据模型

一、引言数据模型是任何数据交换格式的核心，它决定了数据的组织和访问方式。JSON和XML使用不同的数据模型来表示和处理数据，这些差异在很大程度上影响了它们的适用场景和性能。本篇文章将详细探讨JSON和XML的数据模型，并分析它们在数据建模和处理方面的异同。二、JSON的数据模型JSON采用了一种简洁的、基于文本的数据模型，它基于两种结构：-“名称/值”对的集合，这在各种语言中通常是一个对象、记录、
未来bbaa·2023-12-31 11:35

【BERT】深入理解BERT模型1——模型整体架构介绍

前言BERT出自论文：《BERT：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》2019年近年来，在自然语言处理领域，BERT模型受到了极为广泛的关注，很多模型中都用到了BERT-base或者是BERT模型的变体，而且在模型中增加了BERT预训练模型之后，许多NLP任务的模型性能都得到了很大程度的提升，这也说
小白冲鸭·2023-12-31 11:02

车牌识别系统设计与实现

车牌识别系统设计与实现项目概述本项目旨在设计和实现一套车牌识别系统，通过使用车牌字符数据集进行训练，应用OpenCV、CNN（卷积神经网络）和PyQt5技术，实现车牌图像的预处理、位置选定、定位、字符分割和最终的车牌识别功能
爱欲无极·2023-12-31 11:01

Vue——.sync修饰符 & 具名插槽 & 作用域插槽 & mixin混入

一、深入理解v-modelv-model其实就是v-bind:和v-on:的语法糖。将自定义组件，绑定数据的属性改成value，监听事件的名称改成input，也可以使用v-model简写形式。
叽里咕呱·2023-12-31 11:15

深入理解WPF MVVM：探索数据绑定与命令的优雅之道

引言：WPF（WindowsPresentationFoundation）是一种用于创建富客户端应用程序的框架，而MVVM（Model-View-ViewModel）则是一种在WPF中使用的架构模式。MVVM提供了一种优雅的方式来组织和管理应用程序的代码，并通过数据绑定和命令的方式实现视图和模型之间的解耦。本文将深入探讨WPFMVVM的核心概念和原则，并分享一些实践经验，帮助读者更好地理解和应用M
不爱学习的啊Biao·2023-12-31 08:05

深入理解SqlSugar ORM框架的使用与实战

一、引言SqlSugar是一个轻量级的ORM（对象关系映射）库，用于在C#中与SQL数据库进行交互。它提供了一个简单易用的API，使得开发人员可以以对象的形式而不是原始SQL语句进行工作。在本文中，我们将通过实例代码的形式，详细讲解SqlSugar的使用方法和实战技巧。二、基本概念2.1对象关系映射（ORM）对象关系映射（ObjectRelationalMapping，ORM）是一种技术，用于在应
不爱学习的啊Biao·2023-12-31 08:34

关于WPF MVVM 的详细使用过程以及注意的问题

下面是深入理解WPFMVVM的详细使用过程以及注意的问题。一、MVVM的基本概念MVVM是Model-View-ViewModel的缩写，由Microsoft推出。
不爱学习的啊Biao·2023-12-31 08:31

杨晓峰-第1讲 | 谈谈你对Java平台的理解?

(如JDK8)内嵌的Class-Loader，例如Bootstrap、Application和ExtensionClass-loader;类加载大致过程:加载、验证、链接、初始化(这里参考了周志明的《深入理解
99e167907635·2023-12-31 08:20

CNN架构的演变：EfficientNet 简介

概述在各种卷积神经网络中，EfficientNet是其中最重要的一种。与所有前辈相比，它提供了更好的性能。EfficientNet是复合缩放和神经架构搜索（NAS）的产物。
新华·2023-12-31 07:11

【deep learning】利用卷积神经网络做音乐推荐 Recommending music on Spotify with deep learning

原文地址：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.htmlThissummer,I’minterningatSpotifyinNewYorkCity,whereI’mworkingoncontent-basedmusicrecommendationusingconvolutionalneuralnetworks.Inthispost,I’l
xceman1997·2023-12-31 07:10

深度学习 | ModernTCN模型结构

TCN是一种使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列建模的方法，它通过卷积操作捕捉时间序列中的局部和全局模式。ModernTCN在TCN的
机器学习之心·2023-12-31 06:25

【机器学习】卷积神经网络（一）

一、网络结构典型CNN结构卷积神经网络是一种能够从图像、声音或其他类型的数据中学习特征的人工智能模型。
十年一梦实验室·2023-12-31 06:11

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
向着光噜噜·2023-12-31 06:53

【Matlab】CNN卷积神经网络时序预测算法

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681558一，概述CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种前馈神经网络
千源万码·2023-12-31 05:34
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