神经网络解耦第11页

智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab

智能算法研学社（Jack旭）·2025-01-21 11:16

k8s部署Kafka集群

就是一个存储系统，存储的数据形式为“消息"；1.2、常用的消息系统有哪些以及各自的特点有activemq，rabbitmq，rocketmq，kafka1.3、为什么使用消息队列1)、提高扩展性：因为消息队列解耦了处理过程

潞哥的博客·2025-01-21 10:38

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

锂电池寿命预测（matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三

大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之14 方案再探之5：知识树三类节点对应的三种网络形式及其网络主机

后面需要进一步为三者设计一个能实现耦合和解耦的程序需要特别说明

一水鉴天·2025-01-21 07:40

BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现

##一、背景###1.1人工神经网络的起源人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）受生物神经网络的启发，模拟大脑神经元之间的连接和信息处理方式。

追蜻蜓追累了·2025-01-21 06:31

一文熟知docker安装RabbitMQ及安装延迟插件

MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，不用依赖其他服务。1

java晴天过后·2025-01-21 06:30

【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数

什么是模型参数模型参数是指深度学习模型中需要通过训练来优化的变量，如神经网络中的权重和偏置。

T0uken·2025-01-21 05:54

matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python

1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，请运行以下命令：bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya

matlabgoodboy·2025-01-21 05:53

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork），即反向传播神经网络，是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。

陈辰学长·2025-01-21 02:47

大模型介绍

这些参数通常通过深度神经网络（DeepNeuralNetwork）来表示，包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战

文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1

AI_DL_CODE·2025-01-21 01:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。

挂科边缘·2025-01-20 23:49

YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点

摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。

挂科边缘·2025-01-20 23:19

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-20 22:47

021：为什么是卷积呢？

在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。

董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-01-20 21:39

Spring Boot 分层解耦相关知识

需要重新演唱·2025-01-20 21:07

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术

郎轶诺·2025-01-20 20:55

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。

想成为高手499·2025-01-20 20:23

Spring Boot中的响应与分层解耦架构

SpringBoot中的响应与分层解耦架构在SpringBoot框架中，响应与分层解耦架构是两个核心概念，它们共同促进了应用程序的高效性、可维护性和可扩展性。

陈辰学长·2025-01-20 19:22

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。

chian-ocean·2025-01-20 19:51

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:36

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork,RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布

ningaiiii·2025-01-20 10:36

前后端分离架构：Web 实现前后端分离，前后端解耦

java-前后端分离架构：Web实现前后端分离，前后端解耦_个人文章-SegmentFault思否

qqqweiweiqq·2025-01-20 06:29

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

【Spring】Spring DI(依赖注入)详解——注入参数的细节处理-null值的注入

Spring的核心特性之一就是依赖注入（DependencyInjection，DI），它通过将对象的依赖关系从代码中解耦出来，提升了代码的可维护性和可测试性。

AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。

chiyong7717·2025-01-19 21:37

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络

WangYan2022·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY025】JAVA-WEB基础

本文将详细介绍SpringBootWeb开发的基础知识，涵盖从入门程序搭建到HTTP协议解析，再到分层解耦实践等内容，助力读者快速上手。

123yhy传奇·2025-01-19 14:02

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

java 设计模式工厂模式

工厂模式的目的是将对象的创建和使用解耦，使得客户端代码不需要关心具体对象的创建过程，尤其是对象的构造方式或者具体类型。工厂模式的作用解耦：客户端代码与

Leaf吧·2025-01-19 13:53

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

VXLAN 基础教程：VXLAN 协议原理介绍

简单来讲，VXLAN是在底层物理网络（underlay）之上使用隧道技术，借助UDP层构建的Overlay的逻辑网络，使逻辑网络与物理网络解耦，实现灵活的组网需求。它对原有的网络架构几乎没有影响，不

lingshengxiyou·2025-01-19 10:04

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

神经网络常见操作（卷积）输入输出

卷积dim=d的tensor可以进行torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),其中n=d-1,d-2对于torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels)，改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias)实现Y=XWT+b,其中X的

被放养的研究生·2025-01-19 09:54

单层感知机----或门实现

初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机（Perceptron）模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。

好评笔记·2025-01-19 03:25

接口自动化框架设计之参数传递

点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，薪资嘎嘎涨在我们设计自动化测试框架的时候，我们会经常将测试数据保存在外部的文件（如Excel、YAML）中，实现测试脚本与测试数据解耦，方便后期维护。

测试杂货铺·2025-01-19 00:34

神经网络初始化 (init) 介绍

2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中，构建一个高效且性能优异的神经网络模

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

事件驱动架构下的Java应用——构建响应迅速、解耦合的高效系统

在当今快速变化的技术环境中，软件系统的灵活性和响应速度成为了决定其成功与否的关键因素之一。传统的同步处理方式往往难以满足现代应用程序对于高性能和低延迟的要求。而事件驱动架构（Event-DrivenArchitecture,EDA）作为一种新兴的设计模式，通过引入异步机制来实现组件间的松散耦合，从而极大地提高了系统的可扩展性和维护性。本文将深入探讨如何基于Java语言构建一个高效的事件驱动架构，并

墨夶·2025-01-18 21:30

设计模式详解（命令模式）

命令模式（CommandPattern）是一种行为型设计模式，它将请求封装为一个对象，从而使得请求的发送者和接收者解耦。

小马不敲代码·2025-01-18 21:27

设计模式之命令模式：从原理到实战，深入解析及源码应用

命令模式的核心思想是将命令的发起者和执行者解耦，从而使得命令的发起者不必关心命令是如何被执行的。命令模式的关键组成部分：命令（Command）：定义命令的接口，声明执行方法。

coffee_baby·2025-01-18 20:24

深入理解观察者模式 —— Qt信号槽机制的实现

观察者模式是一种行为型设计模式，允许一个对象（被观察者）状态发生变化时通知一组依赖它的对象（观察者），从而实现对象之间的解耦。

拾工·2025-01-18 20:13

Pytorch 三小时极限入门教程

无论是科研人员探索前沿的神经网络架构，还是工程师将深度学习技术落地到实际项目，Pytorch都提供了强大的支持。

power-辰南·2025-01-18 20:43

C++设计模式——Iterator迭代器模式

迭代器模式将遍历操作从容器对象（如集合、列表）中分离出来，它通过迭代器对象来遍历容器对象中的元素，使得遍历操作与容器对象解耦。

程序员与背包客_CoderZ·2025-01-18 19:10

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