神经网络解耦第3页

Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图

要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积

亚图跨际·2024-09-07 17:21

用“说”智能控制灯具开关语音识别芯片NRK3603

九芯电子·2024-09-07 10:33

探索未来之声：GLaDOS 文本转语音引擎

GLaDOSTTS，基于神经网络

卓桢琳Blackbird·2024-09-07 10:02

python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成

知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据，将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中

Cachel wood·2024-09-07 09:25

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

文章摘要：'''1.torch模块，是一个开源的深度学习框架，主要用于构建和训练神经网络。

sccum·2024-09-07 09:22

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

Python中的深度学习神经网络

文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层

2301_78297473·2024-09-07 08:46

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT

目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五

脚步的影子·2024-09-07 06:34

如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？

特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类

道亦无名·2024-09-07 03:14

AI领域常用缩写词

ArtificialIntelligence，AI）通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence,AGI）生成式AI（AIgeneratedcontent,AIGC）智能体（Agent）人工神经网络

大道不孤,众行致远·2024-09-07 01:33

模型剪枝综述

目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法

发狂的小花·2024-09-06 23:20

ASP.NET Core 微服务初探[1]：服务发现之Consul

但是在微服务模式下，服务会更细的拆分解耦，微服务会被频繁的更新和发布，根据负载情况进行动态伸缩，以及受资源调度影响而从一台服务器迁移到另一台服务器等等。

weixin_34015336·2024-09-06 22:15

Redis&MQ

1、异步处理2、代码解耦3、流量削峰4、日志处理2、消息队列的优缺点有哪些？

`Oracle`·2024-09-06 20:35

Java 消息队列详解

这种模式实现了生产者和消费者的解耦，即使它们不同时在线，也可以通过消息队列进行通信。消息队列的关键概念消息（Message）：传递的数据单元，可以是文本、JSON、XML等格式。

码农刘刘·2024-09-06 20:31

Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析

1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它摆脱了传统的

liuxin33445566·2024-09-06 20:59

探索LangChain-Chatchat 0.3：一体化Agent与强大RAG模型的全面入门指南

介绍LangChain-Chatchat支持RAG和Agent0.3版本跟大模型解耦,支持Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、OneAPI,可以非常方便的切换各个模型,

爱喝白开水a·2024-09-06 18:47

YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv

1.LDConv介绍1.1摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。

小李学AI·2024-09-06 15:56

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

（来自百度词条）2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反

w坐看云起时·2024-09-06 10:50

RabbitMQ 入门教程

它能帮助开发者构建可靠、可扩展的应用程序，通过消息传递来解耦组件。

寂然如故·2024-09-06 09:43

开课吧：深入了解微服务的优点与缺点

微服务架构（MicroserviceArchitecture）是一种架构概念，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。

88b0c6858840·2024-09-06 06:05

昇腾Ascend C算子开发学习笔记

日华为上研院培训笔记记录，感觉老师讲的还是很不错的昇腾AscendC算子开发学习笔记昇腾处理器的常用算子库核心融合算子库：核心融合算子库是华为昇腾AI处理器提供的基本算子库，包含了各种常用的深度学习算子，可以高效地执行各种神经网络计算任务

回到唐朝当王爷·2024-09-06 06:21

⼯⼚⽅法模式

解耦：将具

持续输出...·2024-09-06 02:01

优雅使用责任链模式

责任链模式就是能够把请求与处理请求的handler给解耦。

micro_hz·2024-09-06 02:28

NPU技术总结

NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。

技术学习分享·2024-09-06 00:47

stl文件 python_STL_10数据集处理

这次要写的是stl10用于自编码器自编码，又称自编码器(autoencoder)，是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。

weixin_39614094·2024-09-06 00:17

unity3d中使用状态机

使用状态机的目的就是对角色复杂的行为逻辑代码进行解耦。在同一个act根据状态id不同，调用不同的类执行代码。以一个士兵，有查找敌人、移动、攻击、胜利、自身死亡，这五种状态为例。

jwxkk·2024-09-06 00:42

叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素

贝叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的，以下是一些可能的原因和相应的解决方案：学习率设置不当：过高的学习率可能导致损失函数在优化过程中震荡不收敛，而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢

zhangfeng1133·2024-09-05 23:06

面试题整理2

1).MVC模式：ModelViewControl，把模型视图控制器层进行解耦合编写。2).MVVM模式：ModelViewViewModel把模型视图业务逻辑层进行解耦和编写。

充满活力的早晨·2024-09-05 03:37

局部路径规划专栏之9.2：基于Frenet车道线坐标系，采用解耦mini_jerk的插值优化进行局部规划（附C++代码）

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、第一步：Frenet车道线坐标系介绍及坐标转换1、frenet坐标系介绍（1）Frenet坐标的定义（2）ST图（纵向速度规划）（3）SL图（横向位移规划）（4）frenet坐标系的横纵向误差定义（5）为什么要用Frenet坐标系做轨迹优化2、坐标系相互转换的方法1.笛卡尔坐

盒子君~·2024-09-05 02:48

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

Lill_bin·2024-09-04 23:00

pytorch实战-7图像风格迁移

2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生

新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。

fw菜菜·2024-09-04 18:31

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

面向对象23种设计模式通俗理解

设计模式的三个分类创建型模式：对象实例化的模式，创建型模式用于解耦对象的实例化过程。结构型模式：把类或对象结合在一起形成一个更大的结构。行为型模式：

孟吶李唦·2024-09-04 10:36

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

行为型设计模式-命令（command）模式-python实现

这里的遥控器就是一个命令模式的例子，它将请求的发送者和接收者解耦。通俗解释命令模式是一种行为型设计模式，它将请求封装为一个对象，从而允许用户使用不同的

懂一点的陈老师·2024-09-04 09:33

学习笔记---自动驾驶

2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

2022-12-28-PV和PVC简介、使用案例，动静态挂载；

PV/PVC简介PV：PersistentVolumePVC：PersistentVolumeClaim用于实现pod和storage的解耦，这样我们在修改存储的同时，不需要修改pod。

DGFM·2024-09-04 07:47

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

Kevin‘s notes about Qt---Episode 5 传感器一键调零

在之前的工程中，每次开启六维力传感器后，因为每次零点不一样，需要先将六维力传感器调零，在没有界面时，我是通过一个zero[6]数组保存传感器零点，先将该数组置零，然后通过解耦算法，输出当前各维度读数，然后随机选取一组值

Kevin__47·2024-09-04 04:23

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

使用pgrs在wsl中为postgres写拓展

postgresiseverything数据组合流派核心功法,近期duckdb,zombodb,datafusion等等产品都是数据组合流思路体现,把这套功法练到大成,处于2024年,综合数据规模/相应速度/和数据应用层解耦

wangmarkqi·2024-09-04 03:19

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。