神经网络解耦第6页

集团企业数字化转型的架构蓝图总体规划设计方案

企业架构蓝图设计的六原则客户为中心的设计原则提升客户体验的重要性由内而外设计的方法论端到端流程标识原则推动数字化转型的必要性提升业务效率的策略关键业务能力识别原则构建服务并解耦的目标为转型提供支撑的措施部门职责与层级关系明确原则协同配合推进转型的机制全局性工作确定原则统一布局与资源统筹的策略架构演进方向展现原则瞄准未来发展趋势的意义集团企业数字化转型架构蓝图面向客户的全联接协同平台构建客户旅程与

数字化建设方案·2024-08-27 06:03

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化

科研_研学社·2024-08-27 06:33

深度学习学习经验——什么是深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。

Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构

程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism

创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数

神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。

小浣熊的技术·2024-08-27 04:20

基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散

本研究提出了一种基于物理信息的深度神经网络来模拟氯离子在混凝土中的扩散机制并预测氯离子浓度的分布。物理定律被制定为一个损失项，以指导训练过程，并减少模型训练所需的数据。

算法如诗·2024-08-27 03:48

设计模式-工厂模式（Kotlin）

因此会使用工厂模式来创建对象，我们可以直接在工厂中创建对象，因此更换对象也可以直接在工厂中进行，这样就达到了与对象解耦的目的，因此，工厂模式最大的优点就是与对象解耦1，简单工厂模式简单工厂模式并不属于设计模式的一种

嗯先生·2024-08-27 01:38

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism

Linductor·2024-08-26 19:44

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。

LNTON羚通·2024-08-26 17:04

Simple RPC - 05 从零开始设计一个客户端（下）_ 依赖倒置和SPI

文章目录Pre概述依赖倒置原则与解耦设计与实现1.定义接口来隔离调用方与实现类2.实现类`DynamicStubFactory`3.调用方与实现类的解耦依赖注入与SPI的解耦依赖注入SPI（ServiceProviderInterface

小小工匠·2024-08-26 15:20

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统体育赛事热度预测系统体育赛事数据分析体育赛事可视化体育赛事大数据机器学习大数据毕业设计大数据毕设机器学习人工智能

element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法

计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021）

摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning

Bosenya12·2024-08-26 12:29

神经网络微调技术全解（02）-针对每种微调技术的具体实施示例（含代码）

下面是针对每种微调技术的具体实施示例，帮助理解如何应用这些技术进行模型微调：1.Adapter示例：假设我们使用BERT模型进行情感分析任务，并且希望利用Adapter模块进行微调。python复制代码fromtransformersimportBertModel,AdapterConfig,AdapterModel#加载预训练的BERT模型model=BertModel.from_pretrai

技术与健康·2024-08-26 11:20

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。

Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

【matlab】分类回归——智能优化算法优化径向基神经网络

目录径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念二、网络结构三、工作原理四、学习算法五、优点与应用六、与BP神经网络的比较智能优化算法常见的智能优化算法灰狼优化算法（GreyWolfOptimizer

passion更好·2024-08-26 06:56

【matlab】分类回归——智能优化算法极限学习机

算法原理算法特点应用前景代码实现ELM训练函数——elmtrain函数ELM预测函数——elmpredict函数适应度函数主函数引言极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）是一种单隐层前馈神经网络

passion更好·2024-08-26 06:26

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

传统的卷积神经网络在提取语义信息时，只能通过固定尺度的卷积核进行操作，因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。

m0_55576290·2024-08-26 06:22

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train

学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

单体应用内，一种模块与模块间解耦合的土办法

仅限单体应用！！！单体应用有时会有一些综合数据的模块，比如考评、报表、综合查询等。在maven里面直接把jar包移过来会产生循环依赖以及后期导致依赖混乱的问题。对业务模块的独立性也不是很友好。违背了迪米特法则。后期维护性、模块可移植性都很差。因此，在组件包里面设置了一个数据提供者的接口。模块间通过该接口进行数据交互。传输内容权通过json来传输。模块只需编写自已的数据提供接口的实现类接口即可。而综

浅度差文·2024-08-26 03:35

三层架构与解耦——IoC&DI机制【后端 7】

三层架构与解耦——IoC&DI机制在软件开发领域，三层架构（Controller、Service、Dao）是一种广泛采用的架构模式，它通过将应用程序分为三个主要层次来组织代码，旨在提高代码的可维护性、复用性和可扩展性

终末圆·2024-08-26 03:03

人工智能开源库有哪些

Keras：基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库的高级API，可帮助用户快速构建神经网络。Scikit-learn：用Python编写的机器学习库，提供了许多常见的机器学习算法

openwin_top·2024-08-26 02:59

基于卷积神经网络与双向门控循环单元CNN-BiGRU的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，

qq_551705769·2024-08-26 02:28

Golang:依赖注入与wire

依赖注入（dependencyinjection,缩写DI）是一种软件设计模型，用于实现类之间的解耦和依赖关系的管理。

LCS-312·2024-08-25 23:06

LSTM--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

LSTM的概念LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的递归神经网络（RNN），最早由SeppHochreiter和JürgenSchmidhuber在1997年提出。

Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

《探秘神经网络：人工智能的强大引擎》

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了热门话题，而神经网络作为人工智能的重要组成部分，正发挥着越来越关键的作用。那么，什么是神经网络呢？它在人工智能中又有哪些令人瞩目的应用呢？

程序猿阿伟·2024-08-25 21:57

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。

小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

四、单线程多路IO复用+多线程业务工作池

由于项目变大，尝试解耦项目，使用CMake,可以看这篇文章现代CMake使用，使C++代码解耦本节代码均可在仓库TinyWebServer中找到1编译方法#进入Se

繁星十年·2024-08-25 17:34

现代CMake使用，使C++代码解耦

1跨平台2解耦项目，提高项目的可维护性三、作者喜欢的结构四、`CMake`的基础概念1用`CMake`管理项目分为两步一、前言本节所以代码均可在CMake_Template仓库中找到。

繁星十年·2024-08-25 17:33

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。TensorFlow的核心概念是张量（tensors）和计算图（computationalgraph）。张量是一个多维数组，可以看作是数据的容器。

乔丹搞IT·2024-08-25 16:27

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响

从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

matlab实现梯度下降优化算法

在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。

孺子牛 for world·2024-08-25 09:13

命令模式与宏命令：批量操作的高效实现

目录引言背景与重要性命令模式与宏命令概述命令模式的基础概念命令模式的定义与结构关键组件及其角色命令模式的优点与缺点命令模式的应用场景用户操作记录与撤销/重做请求队列与任务调度GUI操作的解耦宏命令的引入与发展宏命令的定义与结构宏命令与命令模式的关系宏命令的优点与局限性宏命令在批量操作中的应用批量操作的需求分析宏命令实现批量操作的优势常见批量操作场景与宏命令应用实例命令模式与宏命令的协同使用构建复杂

勤劳兔码农·2024-08-25 08:08

如何利用命令模式实现一个手游后端架构｜命令模式｜手游后端｜架构设计

命令模式在手游后端架构中的应用3.实现一个手游后端架构的命令模式3.1架构设计3.2代码3.3扩展功能4.结论命令模式（CommandPattern）是一种行为型设计模式，用于将请求封装为对象，从而允许将请求的发送者和接收者解耦

concisedistinct·2024-08-25 08:07

SpringBoot基础

Windows7以上2️⃣JDK：113️⃣IDE：IntelliJIDEA4️⃣SpringBoot：2.6.135️⃣Maven：3.6.3序号名称1使用IDEA脚手架创建项目2参数接收和响应3分层与解耦

安晴晚风·2024-08-25 07:31

图神经网络GNN的前世今生

GNN图神经网络（GraphNeuralNetwork，简称GNN）已经成为处理图形结构数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。

小桥流水---人工智能·2024-08-25 06:52

城市中计算机控制系统的应用,城市污水处理厂计算机控制系统

计算机控制系统C语言程序设计阮学斌,邱淮基于改进Elman网络的自适应预测函数控制周洪煜,张坚电液比例阀在车辆换档离合器缓冲控制中的应用林峰;刘影;陈漫;利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制熊莹,曹柳林带预测的模糊

Hi纪·2024-08-25 04:09

cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

卷积神经网络是如何反向调整参数的？

阳阳2013哈哈·2024-08-25 03:08

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

一、基于matlab的深度学习案例1.1、matlab:基于模板匹配的车牌识别_阐述基于模板匹配的车牌识别的字符识别-CSDN博客1.2、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(

逼子歌·2024-08-24 23:40

设计模式-结构性模式-桥接模式

用抽象关联来取代传统的多层继承，将类之间的静态继承关系转变为动态的组合关系，使得系统更加灵活，并易于扩展，有效地控制了系统中类的个数；1.1桥接模式的优缺点优点分离抽象接口及其实现部分，桥接模式使用对象间的关联关系解耦了抽象和实现之间固有的绑定关系

LB_bei·2024-08-24 18:45

无需联网的离线语音识别ic方案让全屋家电更智能

●‌高度稳定性和可靠性●‌采用数字信号处理技术和人工智能算法●‌拥有完善的软件开发工具和技术支持语音相关参数●高性能32位RISC内核●主频240MHz●‌内置1MBSPIFLASH存储●‌采用最新的神经网络

九芯电子·2024-08-24 05:46

RabbitMQ（面试篇）

MQ是什么MQ是消息队列，是软件和软件之间同行的中间件产品MQ的优点异步处理，应用解耦，流量削峰，日志处理，消息通信消息队列有什么缺点1.系统可用性降低系统或通过消息队列传递消息，消息队列挂了，你的系统也就挂了

在无清风·2024-08-24 04:40

Django后端架构开发：信号与缓存架构开发

构建稳健的Django后端：深入解析信号与缓存架构开发信号发送：项目实践中的数据流管理在Django开发中，信号机制是一种强大而灵活的工具，用于在应用的不同部分之间进行解耦的通信。

Switch616·2024-08-23 22:05

Command 命令模式

命令模式使请求发送者与请求接收者消除彼此之间的耦合，让对象之间的调用关系更加灵活，实现解耦。优缺点优点：降低了系统耦合度。可拓展性强，新的命令可以很容易添加到系统中去。

hygge999·2024-08-23 21:58

命令模式（Command Pattern）

定义命令模式（CommandPattern）是一种行为设计模式，它允许将请求封装成一个对象，从而让你使用不同的请求把客户端与接收者解耦。

不是杠杠·2024-08-23 21:57

Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

Keras是一个高级的神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行，以支持快速的实验和模型构建。

零度°·2024-08-23 21:56

设计模式-命令模式（Command）

命令模式的主要目的是将发出请求的对象和执行请求的对象解耦。2.原理结构图Command：这是一个接口，它声明了执行操作的方法。这个接口是所有具体命令类的基础，确保它们具有统一的执行

BrightChen666·2024-08-23 20:24

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction

Linductor·2024-08-23 20:51

Spring的优缺点？

曼诺尔雷迪亚兹·2024-08-23 17:08

推荐频道

神经网络解耦