深度学习之医学图像处理第30页

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。

零度°·2025-02-06 21:48

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力，是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。

清风AI·2025-02-06 21:47

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler

娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。

原机小子·2025-02-06 20:44

大模型RAG应用开发之PDF解析工具对比

一汇总类型名称地址OCR提取表格内容保留文本顺序提取图片保存成md格式其他特性传统PDF解析库pymupdfhttps://github.com/pymupdf/PyMuPDF❌✔️✔️✔️❌●表格提取●自定义字体传统PDF解析库pdfminerhttps://github.com/pdfminer/pdfminer.six❌❌✔️❌❌●版面分析传统PDF解析库pdfplumberhttps://

大模型应用·2025-02-06 19:06

二、Java并发编程之ReentrantLock、Java内存模型

AQS4.1锁的活跃性死锁哲学家就餐问题活锁饥饿4.2AQS4.3ReentrantLockReentrantLock原理ReentrantLock基础ReentrantLock解决哲学家就餐4.4同步模式之顺序控制固定顺序

wxygf·2025-02-06 19:03

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https

哈维羊·2025-02-06 19:33

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

论文地址：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段，基于这种思想，深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块(tower是指Inception模

weixin_39630106·2025-02-06 17:22

Unity编辑器扩展之Scene视图扩展

Unity编辑器扩展之Scene视图扩展TechX坚持将创新的科技带给世界！拥有更好的学习体验——不断努力，不断进步，不断探索TechX——心探索、心进取！

沐沐森的故事·2025-02-06 16:16

iOS 开源项目介绍之UI篇

本文介绍一些UI方面的开源项目，大家可以结合自己的需求选择合适的开源库进行使用和学习。大家也可以关注我的公众号阅读此文章。下拉刷新EGOTableViewPullRefresh-最早的下拉刷新控件。SVPullToRefresh-下拉刷新控件。MJRefresh-仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能。可以自定义上下拉刷新的文字说明。

bluefish2016·2025-02-06 15:39

Django视图与路由：打造你的网络帝国

Hello，我是阿佑，上期给大家讲了DjangoORM魔法：用Python代码召唤数据库之灵！

码趣阿佑·2025-02-06 14:01

安全防御之可信计算技术

可信计算技术是一种计算机安全体系结构，旨在提高计算机系统在面临各种攻击和威胁时的安全性和保密性。它通过包括硬件加密、受限访问以及计算机系统本身的完整性验证等技术手段，确保计算机系统在各种攻击和威胁下保持高度安全和保密性。一、可信计算基本概念“可信”，这个概念由可信计算组织TrustedComputingGroup（TCG）提出，旨在提出一种能够超越预设安全规则，执行特殊行为的运行实体。操作系统中将

网络安全Ash·2025-02-06 14:00

python断言assertequal_Selenium2+python自动化56-unittest之断言（assert）

前言在测试用例中，执行完测试用例后，最后一步是判断测试结果是pass还是fail，自动化测试脚本里面一般把这种生成测试结果的方法称为断言(assert)。用unittest组件测试用例的时候，断言的方法还是很多的，下面介绍几种常用的断言方法：assertEqual、assertIn、assertTrue(购买此书送对应PDF版本)一、简单案例1.下面写了4个case，其中第四个是执行失败的#cod

weixin_40008566·2025-02-06 13:28

css之艺术的blend属性

background-blend-mode能将两种背景图混色在一起，如下：`div{background-image:url('xxx'),linear-gradient(90deg,#ecf9ff,#f5fcff);background-blend-mode:multiply;}`你会发现两张背景神奇的叠加在了一起！mix-blend-mode用法div{background-image:url

·2025-02-06 13:08

【python实操】python小程序之参数化以及Assert（断言）

引言python小程序之参数化以及Assert（断言）文章目录引言一、参数化2.1题目2.2代码2.3代码解释二、Assert（断言）2.1概念2.1.1Assert语句的基本语法：2.1.2基本断言2.1.3

Lossya·2025-02-06 12:52

Hive之数据定义DDL

Hive之数据定义DDL文章目录Hive之数据定义DDL写在前面创建数据库查询数据库显示数据库查看数据库详情切换当前数据库修改数据库删除数据库创建表管理表(内部表)外部表管理表与外部表的互相转换修改表重命名表增加

WHYBIGDATA·2025-02-06 12:22

【starrocks学习】之将starrocks表同步到hive

目录方法1：通过HDFS导出数据1.将StarRocks表数据导出到HDFS2.在Hive中创建外部表3.验证数据方法2：使用ApacheSpark同步1.添加StarRocks和Hive的依赖2.使用Spark读取StarRocks数据并写入Hive3.验证数据方法3：通过文件导出和导入1.导出StarRocks数据到本地文件2.将文件上传到HDFS3.在Hive中加载数据4.验证数据方法1：通

chimchim66·2025-02-06 12:52

深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决

问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案

winrisef·2025-02-06 11:44

网络安全系列之密钥安全管理

黑客Ash·2025-02-06 11:40

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

探索深度学习：开启智能新时代

目录深度学习究竟是什么？

顾漂亮·2025-02-06 10:35

Kotlin 开发Android笔记之Kotlin开发篇

Kotlin开发Android笔记之Kotlin开发篇省略findViewById()方法正常写法：valbtn=findViewById(R.id.btn)btn.setOnClickListener

笑忘书客·2025-02-06 10:03

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

第一篇《计》

故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。道者，令民与上同意，可与之死，可与之生，而不畏危也；天者，阴阳、寒暑、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，

爱看报的猿·2025-02-06 09:29

【Python】已解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-06 09:28

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

一文读懂fgc之cms

一文读懂fgc之cms-实战篇1.前言线上应用运行过程中可能会出现内存使用率较高，甚至达到95+仍然不触发fgc的情况，存在内存打满风险，持续触发fgc回收；或者内存占用率较低时触发了fgc，导致某些接口

for62·2025-02-06 08:22

python数据分析之matplotlib绘图 plt 的使用

废话不多说，先上一张图:完整代码以及数据：https://download.csdn.net/download/bamboo265925/11548633（提供支持，公众号：海之鹰工作室）importosimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltdefreadTxtShow

OpenCv学堂·2025-02-06 08:52

Selenium WebDriver自动化测试(框架篇)：BDD之Cucumber框架项目实战

selenium工具的自动化测试用例，转化成BDD框架的cucumber自然语言脚本。1、Cucumber环境准备，不管是eclipse安装还是pom配置，都需要Cucumber相关组件：junitjunit4.12testorg.seleniumhq.seleniumselenium-java3.7.0info.cukescucumber-java1.2.5

职说测试·2025-02-06 07:49

Django项目实战-图书管理系统之项目搭建

Django项目实战-图书管理系统之项目搭建一、项目开发步骤分析创建虚拟环境安装django创建工程项目创建应用修改配置文件根据应用需求创建数据模型并进行数据迁移创建路由与视图函数引入模版文件编辑路由、

D11_·2025-02-06 07:44

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

MongoDB（五）之安全和访问权限控制

MongoDB安全和访问权限控制MongoDB的访问控制能够有效保证数据库的安全，访问控制是指绑定Application监听的IP地址，设置监听端口，使用账户和密码登录一，访问控制的参数1，绑定IP地址mongod参数：**--bind_ip**``默认值是所有的IP地址都能访问，该参数指定MongoDB对外提供服务的绑定IP地址，用于监听客户端Application的连接，客户端只能使用绑定的I

PeterMrWang·2025-02-06 05:57

【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之ClickHouse篇

欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于CSDN博客！本文首发CSDN论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021

王知无(import_bigdata)·2025-02-06 04:18

算法问题整理（二）

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶

分享总结快乐·2025-02-06 04:47

探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具

技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机

毕艾琳·2025-02-06 04:47

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释：一、CBAM的基本结构CBAM由两个子模块组成：通道注意力模块（ChannelAttentionModule,CAM）和空间注意力模块（SpatialAttentionModule,SAM）。这两个模块可以串联使用，以增强CNN

浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

架构师成长（三）之深入剖析类加载过程原理

一、引言在Java程序的运行过程中，类加载是一个至关重要的环节。它负责将类的字节码文件加载到Java虚拟机（JVM）中，并进行一系列的处理，使得类能够被程序正常使用。在JDK1.8及以后的版本中，JVM的内存结构发生了一些变化，如永久代被元空间取代，这也对类加载的过程产生了一定的影响。下面将详细解析类加载的具体过程以及在JVM相应区域所执行的操作。二、类加载的生命周期概述类从被加载到JVM中开始，

power-辰南·2025-02-06 03:10

【C++STL标准模板库】二、STL三大组件

文章目录1、容器2、算法3、迭代器二、STL三大组件1、容器容器，置物之所也。研究数据的特定排列方式，以利于搜索或排序或其他特殊目的，这一门学科我们称为数据结构。

咖喱年糕·2025-02-06 02:05

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。

搏博·2025-02-06 02:04

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下，在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

探索架构组件之美：RoomWordsSample深度解析

探索架构组件之美：RoomWordsSample深度解析codelab-android-room-with-a-view项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codelab-android-room-with-a-view

羿平肖·2025-02-06 02:02

浅谈C++ 之STL

浅谈C++之STL一、sortsort使用方便，效率较高，底层实现是用快排的方式进行排序要使用该算法，需要#include头文件(算法头文件）sort底层实现用的是快速排序1.sort用法一对基本类型的数组从小到大排序

Name_1024·2025-02-06 02:31

AIGC从入门到实战：基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发

AIGC借助深度学习模型，能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容，为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型：AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型（简称“大模型”）。

AI天才研究院·2025-02-06 01:00

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