神经影像学第16页

Happy-LLM 第二章 Transformer

Happy-llm](happy-llm/docs/chapter2/第二章Transformer架构.mdatmain·datawhalechina/happy-llm)，若加载不出来，请开梯子注意力机制前馈神经网络每一层的神经元都与上下两层的每一个神经元完全连接数据在其中只向前流动

HalukiSan·2025-07-06 10:58

Day36 复习日

目录一、对之前的信贷项目，利用神经网络训练下二、尝试进入nn.Module中，查看他的方法模型训练与评估相关参数管理相关模块管理相关设备相关钩子函数相关一、对之前的信贷项目，利用神经网络训练下importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfr

cylat·2025-07-06 03:20

面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案

一、前言2018年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索‘人工智能+X’的人才培养模式

武汉唯众智创·2025-07-06 03:19

全素山药开发指南：从防痒处理到高可用食谱架构

一、核心问题分析：山药处理中的“痛点”致痒物质皂角素+植物碱→刺激皮肤神经末梢解决方案（5种设计模式）：graphLRA[防痒方案]-->B[物理隔离-手套]A-->C[化学中和-醋/油涂层]A-->D

109702008·2025-07-06 03:17

Boostrap方法的理解及应用

1、Boostrap介绍1.1概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法，用于估计各种统计量的置信区间。

Xiaofei@IDO·2025-07-06 02:43

纹理贴图算法研究论文综述

传统方法主要关注静态几何模型上的纹理生成与映射，而近年来，随着多视角图像重建、RGB-D扫描、神经渲染的发展，

点云SLAM·2025-07-06 01:08

ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络

摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。然而，vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer（如SwinTransformer）重新引入了若干ConvNet的先验知识，使Transformer成为实用的通用视觉

·2025-07-06 01:32

40 岁想学中医怎么开始？过来人的经验分享问止精一书院

零基础学中医学中医如何入门免费学中医！问止精一书院链接：https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts不少人到了40岁，对中医产生浓厚兴趣，却不知该如何起步。

2501_92067291·2025-07-06 00:00

【第三章】摄影测量学

概述摄影测量概念：通过摄影的手段获得对物体可靠量测的科学与技术利用立体像对影像之间的移位构建立体模型，进行测量由二维影像到三维实体的科学技术重要方法：利用立体像对与一对浮动测标进行立体观测，测定同名点点云表示三维空间中点的集合的数据结构

啊有礼貌·2025-07-06 00:30

Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers

初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。

十有久诚·2025-07-05 23:53

重生学AI第十五集：学习非线性激活函数

“激活”一词来源于生物学神经系统，在人的大脑中，存在着大量的神经元。每个神经元在接收到足够强的刺激时，会被激活，产生电信号并传递给其他神经元。

·2025-07-05 23:51

Pytorch：nn.Linear中是否自动应用softmax函数

nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块，常用于神经网络的全连接层。一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类，它是实现线性变换的模块。

浩瀚之水_csdn·2025-07-05 23:51

【字节跳动】数据挖掘面试题0006：SVM（支持向量机）详细原理

文章大纲SVM（支持向量机）原理：用最通俗的话讲清楚1.核心思想：找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况：核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”？

言析数智·2025-07-05 23:50

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020

AI大模型应用工坊·2025-07-05 22:16

《ONNX推理部署全解析：从基础到进阶的实用指南》

ONNX基础入门ONNX是什么ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange（开放神经网络交换），是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。

空云风语·2025-07-05 22:45

《YOLO11的ONNX推理部署：多语言多架构实践指南》

引言：YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中，目标检测始终是一颗耀眼的明星，其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。

空云风语·2025-07-05 22:40

【架构设计（二）】高可用、高并发的 Java 架构设计

持续更新中关注公众号：搜【架构研究站】回复：资料领取，即可获取全部面试题以及1000+份学

架构学院·2025-07-05 21:07

逻辑结构学派一（五个基础理论）

逻辑结构学派一（五个基础理论）作者：刘海东，中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨

刘海东刘海东·2025-07-05 21:36

基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现

基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种致命的神经退行性疾病，目前尚无有效治愈方法。

神经网络15044·2025-07-05 20:02

手把手教你学intel cpu bios开发（2）--Intel BIOS架构和组成

目录第2天：IntelBIOS架构和组成目标任务总结第2天：IntelBIOS架构和组成目标熟悉IntelBIOS的架构和组成部分。了解UEFI（UnifiedExtensibleFirmwareInterface）的概念和优势。了解EFI（ExtensibleFirmwareInterface）和UEFI的区别。任务阅读IntelBIOS开发指南IntelBIOSImplementationGu

小蘑菇二号·2025-07-05 20:31

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务，旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。

神经网络15044·2025-07-05 20:00

传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨

传统预测学对于预测自然灾害与重大灾害可行性之辨人类自诞生起便始终面对自然狂暴力量的威胁。

月_o9·2025-07-05 20:56

零基础学python张志强pdf_零基础学Python

前言第一篇Python语言基础第1章进入Python的世界1.1Python的由来1.2Python的特色1.3第一个Python程序1.4搭建开发环境1.4.1Python的下载和安装1.4.2交互式命令行的使用1.5Python的开发工具1.5.1PyCharm的使用1.5.2EclipseIDE的介绍1.5.3EditPlus编辑器环境的配置1.6不同平台下的Python1.7小结1.8习题

weixin_39707725·2025-07-05 19:22

【深度学习】一文彻底搞懂前向传播（Forward Pass）与反向传播（Backward Pass）

理解这两个概念，就等于拿到了解开神经网络训练奥秘的钥匙。本文将用最直白易懂的方式，并结合规范的数学表达，为你彻底讲透这两个基本而又重要的过程。文章目录

烟锁池塘柳0·2025-07-05 19:49

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用

1989·2025-07-05 17:39

建筑设备监控与调控双管齐下，楼宇自控达成建筑环境全方位智慧化管理

建筑设备作为维持建筑正常运行的“神经与脉络”，其管理效率直接影响建筑的能耗水平、安全性能与用户体验。传统建筑管理中，设备监控与调控常处于割裂状态，难以实现资源的最优配置。

ctrlworks·2025-07-05 17:06

实用指南：网络安全核心技能清单，必备知识一网打尽！

因为：语法简单，学

～小羊没烦恼～·2025-07-05 17:05

LLM面试题14

Transformer本身是一个典型的encoder-decoder模型，Encoder端和Decoder端均有6个Block,Encoder端的Block包括两个模块，多头self-attention模块以及一个前馈神经网络模块

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:00

KNN（K-近邻算法)(上)--day05

注释：非参数化方法是指在统计学和机器学习中，不对数据分布做出严格假设（这些假设通常包括

扫把星133·2025-07-05 16:00

科学的第五范式：人工智能如何重塑发现之疆

从基于经验的第一范式（描述自然现象），到以理论推演为核心的第二范式（牛顿定律、麦克斯韦方程），再到以计算机模拟为标志的第三范式（气候模型、分子动力学），直至以大数据挖掘为驱动的第四范式（基因组学、高能物理

田园Coder·2025-07-05 16:58

基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理

LCG元·2025-07-05 15:25

疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练

importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用！")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d

·2025-07-05 15:22

明远智睿RK3588：创新了高性能，让顾虑烟消云散

从智能交通的车路协同，到医疗领域的影像诊断；从智能家居的智能控制，到工业互联网的智能制造，每一个领域都对模块的性能提出了极高的要求。

riveting·2025-07-05 14:21

基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例

目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的蚁群算法路径规划仿真建模示例一、背景介绍路径规划的重要性蚁群算法的基本原理二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤2：

amy_mhd·2025-07-05 14:18

【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行

DAY33简单的神经网络知识点回顾：1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义

2301_77865880·2025-07-05 14:17

python打卡day41@浙大疏锦行

知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入

风逸hhh·2025-07-05 14:17

python打卡day52@浙大疏锦行

知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置（修改src/models/train.py）defset_seed(seed

风逸hhh·2025-07-05 14:17

day40python打卡

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑

qq_58459892·2025-07-05 14:15

OpenGL: OpenGL+Qt实现介绍 (一)

2、数学基础知识(线性代数、几何、三角学)。三、为什么要学习OpenGL？

程序员小马兰·2025-07-05 13:40

MOBILEVIT: 轻量级、通用且适用于移动设备的视觉Transformer

摘要轻量级卷积神经网络（CNN）是移动视觉任务的事实标准。它们的空间归纳偏置使得它们能够在不同的视觉任务中以较少的参数学习表示。然而，这些网络在空间上是局部的。

AI专题精讲·2025-07-05 12:01

跟我学C++中级篇—重载重写覆盖和隐藏

一、函数的处理对于不少的开发者来说，函数在开发过程中是一个必须深入掌握的知识点。函数，看起来不难，应用起来也不难。但想要把函数用到灵活自如却不是一个简单的事情。在C++编程中，函数的应用其实相当复杂，就一个函数指针便可以让开发者头疼无比，更不要提其它的用法了。本文针对函数的升级用法进行一下分析说明，重点分析一下重载、重写、覆盖和隐藏这几个常见的用法，并对其功能、特点进行整体的对比，让大家能够有一个

fpcc·2025-07-05 12:30

当知识库、数据库和大模型组成“三体舰队”：智能体的宇宙级战斗力解析

一、智能体里的“三体文明”揭秘1.1知识库：AI界的移动图书馆如果把智能体比作学霸，那知识库就是它随身携带的量子速读版百科全书。不同于传统数据库的刻板，知识库玩的是三大黑科技：记忆折

芯作者·2025-07-05 12:29

视觉表征和多模态融合

方法：卷积神经网络(CNN)：传

一只齐刘海的猫·2025-07-05 11:27

NeighborGeo：基于邻居的IP地理定位（一）

当前主流的图神经网络方法通过将IP定位任务重构为属性图中

路由跳变·2025-07-05 09:11

Class5多层感知机的从零开始实现

256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器，每次训练一个批量train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#构建一个单隐藏层的前馈神经网络

Morning的呀·2025-07-05 09:09

AI人工智能领域必备：AI芯片的关键作用

AI人工智能领域必备：AI芯片的关键作用关键词：AI芯片、算力、神经网络、能效比、专用架构、异构计算、存算一体摘要：在人工智能高速发展的今天，从手机里的“语音助手”到马路上的“自动驾驶汽车”，从医院的“

AI算力网络与通信·2025-07-05 07:26

用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析

1.引言：人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力，有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。其拟人化的特性使其在执行类人操作任务（如运动和操纵）方面具有独特优势。深度强化学习（DRL）作为一种前景广阔的无模型方法，能够有效控制双足运动，实现复杂行为的自主学习，而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著

·2025-07-05 04:08

模糊逻辑：自然模糊性的数学处理

模糊逻辑：自然模糊性的数学处理关键词：模糊逻辑、模糊集合、模糊控制器、模糊神经网络、模式识别、决策支持系统摘要：本文深入探讨了模糊逻辑这一数学工具，旨在揭示其在处理自然模糊性方面的独特优势。

AI天才研究院·2025-07-05 04:08

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

从0到1掌握OpenCV！Python图像处理实战全解析（附代码+案例）

医学影像软件如何从CT片中快速标注病灶？这些“神奇操作”的背后，往往藏着一个低调的“图像处理神器”——OpenCV。

小张在编程·2025-07-05 04:37

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