深度学习求解偏微分方程

求解一道题

图片发自App儿子念初二。昨儿心情看似不好，试着去安慰，半晌对我说，他有不会的题，郁闷。我说，你可以尝试电话问问同学或者老师。儿子不愿意，并自责自怨，认为自己天生笨。我知儿子要强，尽管在班里甚至全级都在前面，但他对自己要求苛刻。我很心疼儿子，为了学习几近宅男，好在从小培养了长笛、读书、乒乓球等爱好，才不至于成为书呆子。心疼之余，很想为儿子减轻些负担。就问，什么题不会？他说，物理。我一听，正好是我上
滴水_3018·2024-01-23 02:52

【AI】深度学习在编码中的应用（11）

——隐式神经表示隐式神经表示（ImplicitNeuralRepresentations,INR）是近年来在深度学习和计算机视觉领域中涌现的一种技术。
giszz·2024-01-23 00:37

【AI】深度学习在编码中的应用（10）

目录先看2个定义：P帧和B帧基于层次学习的高效视频压缩技术基于B帧的B-EPIC方法今天来学习编码配置优化技术。先看2个定义：P帧和B帧在视频压缩中，P帧和B帧都是关键的概念，它们与I帧一起构成了视频压缩的三种基本帧类型。P帧，即预测帧，是通过充分降低图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像。它采用运动补偿的方法传送它与前面的I帧或P帧之间的差值及运动矢量，解码时必须将这一差
giszz·2024-01-23 00:36

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

目录一、基于自编码器的架构二、基于可逆网络的架构三、基于GAN模型的架构四、多层结构图像压缩框架今天学习和梳理基础架构设计的4种模式：一、基于自编码器的架构在人工智能应用中，自编码器（Autoencoder,AE）是一种无监督的神经网络模型，用于学习输入数据的编码表示（即特征），并能够从这种编码表示中重构原始数据。自编码器通常用于数据降维、特征学习、去噪等任务。在基础架构设计中，基于自编码器的架构
giszz·2024-01-23 00:34

pytorch和pycharm的区别

PyTorch是一个深度学习框架，它主要用于深度学习模型的开发、训练和部署。它提供了很多用于深度学习的工具，例如自动求导、神经网络构建和训练等。
low sapkj·2024-01-23 00:02

深入浅出Pytorch(一）

Task01:Pytorch认知和安装python实现的深度学习的科学计算包，提供了一套深度学习框架。发展好，框架简洁，项目开源，上手快。
qq_42194332·2024-01-23 00:31

基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法

传统做法现阶段局限创新方法结果相关工作目前推荐算法基于矩阵分解的推荐算法基于深度学习的推荐算法基于图神经网络的推荐算法创新点模型设计本文的核心任务是训练出一个模型LGDL模型框架嵌入层ID特征嵌入评论文本特征嵌入前向传播层关联关系提取偏好特征提取评分预测层模型优化传统做法利用深度学习方法从用户
谦谦菜鸟·2024-01-23 00:58

算法第二十二天-最大数

最大数题目要求解题思路今天的题目，让我们将一组数字重新组合，构成一个最大的整数。由于构成的整数非常大，所以返回结果需要字符串格式。
alstonlou·2024-01-23 00:54

深度学习记录--指数加权平均

指数加权移动平均(exponentiallyweightedmovingaverages)如何对杂乱的数据进行拟合？通过指数加权平均可以把数据图近似拟合成一条曲线公式：其中表示第t个平均数，表示第t-1个平均数，表示第t个数据，表示变化参数下图为拟合结果()当参数变化时，拟合结果也会发生变化例子：时，近似取10个数据平均值(红色曲线)时，近似取50个数据平均值(绿色曲线)时，近似取2个数据平均值(
蹲家宅宅·2024-01-22 22:05

python有必要学数据结构么_学习算法必须要了解的数据结构

本文首发于公众号《深度学习与Python》，欢迎关注瑞士计算机科学家尼克劳斯沃斯于1976年写了一本书提出算法+数据结构=程序，40多年后，这个等式仍然成立。
h61102725·2024-01-22 22:32

十分钟带你复现YOLOv8

YOLOv8是Ultralytics在2023年初推出的一个重大更新版本，建立在以前YOLO版本成功的基础上，基于深度学习和计算机视觉的前沿进展，采用最先进的SOTA模型，引入了
Hello阿尔法·2024-01-22 21:02

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。但是生活中除了图像这样天然以矩阵形式存储的数据以外，还有众多以时间轴方向的连续数据。例如传感器的采集的复合数据，某个事件的历史发展数据等。同时我们日常生活中无时无刻存在的自
絮沫·2024-01-22 20:24

2024年美赛数学建模思路 - 案例：最短时间生产计划安排

文章目录0赛题思路1模型描述2实例2.1问题描述2.2数学模型2.2.1模型流程2.2.2符号约定2.2.3求解模型2.3相关代码2.4模型求解结果建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享
建模君A·2024-01-22 20:53

数字信号处理实验一：系统响应及系统稳定性

已知输入信号可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应，本实验仅在时域求解。在计算机上适合用递推法求差分方程的解，最简单的方法是采用MATLAB语言的工具箱函数
长安er·2024-01-22 20:21

深度学习笔记（九）——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。本篇博客主要是工具性介绍，可能由于软件版本问题导致的部分内容无法使用。首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。框架具有的主要特性：延时（数据无需往返服务器）隐私（没有任何个人数据离开设备）
絮沫·2024-01-22 20:20

目标文献分析方法

发现问题选择方向调查研究分析论证确定选题中国知网深度学习+方向词1检索：深度学习医疗影像1发表时间要最新2显示50个，全选3导出文献格式Ref4导出，保存5利用citespace整理热门词，定研究问题4
小蒋的学习笔记·2024-01-22 20:03

保留图片原画质图片无损放大

该功能利用了人工智能和深度学习技术，通过对大量图片的学习和分析，
yun132792·2024-01-22 20:54

【机器学习】强化学习（三）蒙特卡洛算法

蒙特卡洛算法主要用于求解策略估计和控制问题。对于复杂的问题，通过采样方法，我们可以获得近似解。这就是为什么蒙特卡洛方
十年一梦实验室·2024-01-22 19:17

使用Python对音频进行特征提取

在几年前写的使用Python对音频进行特征提取使用的是人为特征的方法进行特征提取的，近些年随着深度学习的普及，这里尝试使用深度学习方法进行特征提取。
bagell·2024-01-22 19:12

【C++记忆站】类和对象(一)

类和对象(一)1.面向过程和面向对象初步认识C语言是面向过程的，关注的是过程，分析出求解问题的步骤，通过函数调用逐步解决问题C++是基于面向对象的，关注的是对象，将一件事情拆分成不同的对象，靠对象之间的交互完成
极 衍·2024-01-22 18:05

msvcp140.dll丢失的多种解决方法分享，助你快速修复dll报错问题

当系统提示“msvcp140.dll丢失”时，用户可能会感到困扰并急于寻求解决方案。这一问题的出现，实际上意味着您的计算机操作系统中缺少了一个至关重要的动态链接库文件——msvcp140.dll。
2301_77698200·2024-01-22 18:03

【考研复试上机】Ch1 暴力求解

枚举条件：数据量较小模拟图形排版题解：找规律先构造，后输出。利用一个缓存数组来表示将要输出的字符阵列，然后在该数组上按照自己的需要完成排版，最后再输出图形。日期问题题解：预处理：再真正开始处理输入数据之前，预处理出所有月份的天数并保存。闰年：有29天，普通年分的2月只有28天。都可以转化为用该日期是今年的第几天？+第几天的日期是什么（两个逆运算）来解决问题。//判断平年还是闰年boolIsLeap
FOUR_A·2024-01-22 18:44

程序员，想转型人工智能吗？先补补数学课吧！

人工智能很火，也很高端，深度学习、机器学习、视觉识别，听上去就很高大上。而且不仅仅是听上去高大上，现实当中确实也是实实在在的高大上。在互联网圈子里，有一句话流传甚广：得人工智能者得天下。
月落无敌·2024-01-22 18:46

Golang leetcode28 找出字符串中第一个匹配项的下标 KMP算法详解

文章目录找出字符串中第一个匹配项的下标leetcode28串的模式匹配问题暴力求解使用KMP模式匹配算法KMP算法简述KMP算法的代码实现找出字符串中第一个匹配项的下标leetcode28串的模式匹配问题暴力求解
鳄梨阿龙·2024-01-22 18:03

LeetCode 专题 ：贪心算法

1、在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。即贪心算法不从整体最优上加以考虑。2、贪心算法所作出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法和动态规划算法都是由局部最优导出全局最优，二者的区别如下。
李威威·2024-01-22 17:56

【深度学习目标检测】十七、基于深度学习的洋葱检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

使用AI实现洋葱检测对农业具有以下意义：提高效率：AI技术可以快速、准确地检测出洋葱中的缺陷和问题，从而提高了检测效率，减少了人工检测的时间和人力成本。提高准确性：AI技术通过大量的数据学习和分析，能够更准确地识别出有缺陷的洋葱，降低了误判和漏检的可能性。提高农产品质量：通过AI技术对洋葱进行检测，可以及时发现并处理有缺陷的产品，从而提高了农产品的整体质量。提供决策支持：AI技术可以通过数据分析，
justld·2024-01-22 17:29

【AI】深度学习在编码中的应用（5）

接上，我们今天来梳理和学习第2步，分析/合成变换的几种方式。一、基于RNN架构的方法基于RNN架构的方法定义：在分析/合成变换中，基于RNN（循环神经网络）架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据（如序列数据）中的模式、结构和依赖关系，并根据这些学习到的特征来进行分析或合成新的数据。RNN具有循环连接的特性，能够处理变长输入和输出，并捕捉序列中的时序信息。特点：时序建模：RNN能够捕捉序列
giszz·2024-01-22 17:29

如何开展一场家庭会议

1，倾听能力2，头脑风暴方法3，解决问题的能力4，彼此尊重的态度5，解决问题前保持冷静的重要性（我们会将问题列在“每周家庭会议解决清单”上，以便在召开家庭会议寻求解决方案前，有一个冷静的思考
娜小娜512·2024-01-22 16:56

“深度学习”之感

第一次听到“深度学习”这个问题，我全蒙了，想着学习还要深度学习，什么是深度学习，怎么深度学习呢？图片发自App听了贾老师的课，才知道什么是“深度学习”，让我受益匪浅。
陇西060张艳·2024-01-22 15:40

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络0.前言1.GAN2.GAN模型分析3.利用GAN模型生成手写数字小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks
盼小辉丶·2024-01-22 15:46

二分答案刷题4

题目来源：数列分段SectionII-洛谷这道题又是一道求最值的问题，求每段和的最大值最小，可以用二分答案求解。解题思路：二分答案求解的过程中，最重要的是判断条件，判断条件想好就迎刃而解了。
Sking426·2024-01-22 14:08

二分答案刷题3

题目来源：[NOIP2015提高组]跳石头-洛谷解题思路：突然觉得做专项练习挺好的，这个题目一看就是用二分答案求解，时间
Sking426·2024-01-22 14:07

二分答案刷题2

迷路的小伙伴可以看下之前的一期二分答案刷题-CSDN博客，二分答案适合求解最值的问题，并且需要满足单调性的思想，从这道题可以看出，若l是把这些木头切割成k段的最大值，则增加l的值，则切割不到k段，减少l
Sking426·2024-01-22 14:37

二分答案刷题5

题目来源：kotori的设备-洛谷这道题可以用二分答案求解。解题步骤：二分查找过程：计算中值mid=(low+high)/2，这代表当前假设的设备能够同时运行的时间。
Sking426·2024-01-22 14:33

CVPR 2023: Analyzing and Diagnosing Pose Estimation With Attributions

例如，使用深度学习网络直接回归关键点坐标或生成突出显示可能的关节位置的热图的研究。可解释性方法：这个领域专注于理解姿态估计模型如何做出决策。
结构化文摘·2024-01-22 14:00

详解矩阵的三角分解A=LU

目录一.求解Ax=b二.上三角矩阵分解三.下三角矩阵分解四.矩阵的三角分解举例1：矩阵三角分解举例2：三角分解的限制举例3：主元和乘法因子均为1举例4：U为单位阵小结一.求解Ax=b我们知道高斯消元法可以对应矩阵的基础变换
唠嗑！·2024-01-22 13:28

十进制转二进制c++，通俗易懂~~

公式：被除数÷除数=商＋余数利用短除法求解二进制：这里我们用举一个例子，短除法这是一个把十进制数转换为二进制数的方法。下面以5为例子，写出具体的转换过程。
喝可乐的布偶猫·2024-01-22 13:50

【AI】深度学习在编码中的应用（6）

目录一、熵模型和自适应熵编码1.1区别1.2联系二、关于自适应熵模型前面我们讨论了基础架构设计、分析合成变换，本文来梳理和学习编码的第三步，自适应熵模型。一、熵模型和自适应熵编码自适应熵模型和熵编码在概念和应用上有一些区别，同时也存在一定的联系。1.1区别——定义与目标自适应熵模型：是一种能够根据输入数据的特性自动调整其内部参数以优化信息表示和处理的模型。它的目标是实现数据的高效表示和处理，例如通
giszz·2024-01-22 13:02

【AI】深度学习在编码中的应用（8）

接上文，本文来梳理和学习智能编码中，基于残差编码的框架。智能图像编解码器的成功也推动了智能视频编解码器的发展。传统的视频压缩方法依靠预测编码对运动信息和残差信息分别进行编码。根据时-空域冗余消除方式和阶段不同，现有相关方法可分为基于残差编码的框架、基于条件编码的框架、基于3D自编码器的框架和其他架构。基于残差编码的框架，首先基于已解码参考帧，生成当前待编码帧的运动信息，然后生成运动补偿预测帧，最后
giszz·2024-01-22 13:02

【AI】深度学习在编码中的应用（9）

接上，本文来讨论基于条件熵编码的框架。智能图像压缩中的基于条件熵编码的框架是一种先进的编码技术，它利用图像数据的统计特性来实现高效的压缩。以下是关于该框架的定义、原理、优势和劣势，以及关键技术的详细解释，同时包括框架中的主要组成部分及其阐述。定义基于条件熵编码的框架是一种图像压缩方法，它通过分析图像数据的条件概率分布来编码像素或特征，从而达到减少数据存储量的目的。条件熵是衡量在已知某些条件下，随机
giszz·2024-01-22 13:02

【AI】深度学习在编码中的应用（7）

目录一、损失函数在图像压缩中的应用二、损失函数的常见指标2.1感知指标2.2经典失真指标本文来梳理和学习人工智能编码的第4个环节损失函数设计。一、损失函数在图像压缩中的应用损失函数用于指导图像压缩算法的优化过程。在设计图像压缩系统时，常用的损失函数包括重构损失（reconstructionloss）和感知损失（perceptualloss）。重构损失：衡量压缩后图像与原始图像之间的差异，通常使用像
giszz·2024-01-22 13:01

WorkPlus AI助理私有化部署，助力企业降本增效

通过深度学习和自然语言处理技术，WorkPlusA
恒拓高科WorkPlus·2024-01-22 12:00

9 | Tensorflow中的batch批处理

在深度学习中，批处理通常用于提高训练的效率和稳定性。在TensorFlow中，可以使用tf.data.DatasetAPI来设置和处理批处理数据。
RunsenLIu·2024-01-22 12:19

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

这些模型通过大规模的数据预训练和深度学习算法的优化，不断提升其语言理解和生成能力。首先，这些模型在智能回复方面有了显著的进步。它们能够理解用户的问题和意图，快速生成连贯、自然的回答。
和Ye哥学架构·2024-01-22 12:21

C# 求解三元一次方程组

C#求解三元一次方程组//////求三元一次方程组//////三个点的X坐标///三个点的Y坐标///返回a,b,cpublicstaticdouble[]solutionLinearEqations(
C# 学习者·2024-01-22 11:08

蓝桥杯理历年真题 —— 数学

1.买不到的数目这道题目，考得就是一个日常数学的积累，如果你学过这个公式的话，就是一道非常简单的输出问题；可是如果没学过，就非常吃亏，在考场上只能暴力求解，或是寻找规律。
代码菌@·2024-01-22 11:36

动手做个无人机—材料篇

因为该款无人机需要基于深度学习的目标检测，需要较高的算力，而以树莓派4为例，它配备了博通BCM2711So
笑傲江湖2023·2024-01-22 11:21

算法双指针系列--Day4-有效三角形的个数

文章目录前言一、题目链接二、题目描述三、补充知识四、解法一（暴力求解会超时）五、解法二(排序+双指针)六、代码编写前言本题采用排序+对撞指针解决,下面是对撞指针的简介结尾会附上C++与Java的完整代码对撞指针
争不过朝夕，又念着往昔·2024-01-22 11:38

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸区域数据提取

综述我们在进行人脸识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据大多数是没有人脸区域标注标签的。
彧侠·2024-01-22 11:52

交通路标识别(教程&代码)

交通路标识别是一种基于计算机视觉和深度学习技术的应用，旨在通过自动识别和分类交通路标来提高交通安全和效率。
毕设阿力·2024-01-22 10:28
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