粒子群算法改进小波神经网络

机器学习和深度学习有什么区别？

深度学习：是机器学习的一个子领域，使用神经网络模型，尤其是深层神经网络模型，来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
facaixxx2024·2025-02-23 05:54

关于Linux中使用USE(使用率/饱和度/错误)方法分析系统性能的一些笔记

--------王小波如果说希望通过
山河已无恙·2025-02-23 04:51

非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）

III---NSGA-III-可用于（多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理）发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出，是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展
ww18000·2025-02-23 04:47

VGG 改进：加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力

目录1.GAMAttention注意力机制2.VGG加入GAMAttention模块3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention（GlobalAttentionMechanism）是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制。它通过引入全局上下文信息，帮助模型更好地理解输入数据
听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

目录1.EMAAttention模块2.vgg改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA（ExponentialMovingAverage
听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

基于量子旋转门的量子粒子群算法：突破粒子群算法局限的高效优化方法

基于量子旋转门的量子粒子群算法：突破粒子群算法局限的高效优化方法在现代优化算法中，粒子群算法（PSO）因其简单易实现且高效的特点而被广泛应用。
m0_57781768·2025-02-23 02:03

JDK 8 与 JDK 21的比较，是否值得升级

从JDK8到JDK21，Java经历了多次重大更新，引入了许多新特性和改进。本文将从几个关键方面对比JDK21和JDK8，帮助大家快速了解这些变化。
自在如风。·2025-02-23 01:21

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。
爱丫爱·2025-02-22 23:40

解读matlab之小波库函数,解读matlab之小波库函数

4waverec函数waverec函数是多尺度一维离散小波重构函数。
weixin_39735509·2025-02-22 23:08

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation
985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

vue2和vue3的主要区别

Vue2和Vue3之间有几个主要区别，涉及到性能、功能和架构上的改进。
海盗强·2025-02-22 21:21

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。
Jason_Orton·2025-02-22 20:08

神经网络的学习 求梯度

importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_errorfromcommon.gradientimportnumerical_gradient#simpleNet类classsimpleNet:def__init__(self):self.W=
阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT

这段代码是一个手写数字识别程序，使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型（sample_weight.pkl），它对MNIST测试集进行预测，并计算模型的准确率。
阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。
煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

用 Python + LLM 实现一个智能对话

LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。
AGI大模型学习·2025-02-22 15:04

考前三小时背完，软考50过了！！

2、审.计质量审.计第三方，管理质量来保证，风险审.计靠团队，监督风险来改进，采购审.计管理员，控制采购做总结。3、合同范围稳定看总价，买方蕞喜欢固定，总价激励天花板，长期总价加
不是小盆友·2025-02-22 14:21

RepVGGBlock实现

本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。
武乐乐~·2025-02-22 13:45

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词：深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性
AI天才研究院·2025-02-22 13:44

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8
向哆哆·2025-02-22 10:20

网页版俄罗斯方块第2版

第2版已经做好，以后还有改进版。一、工程结构：四个文件，放在同一个文件夹下。二、截图三、技术原理HTML,CSS,JS都是大一上学期的课，需要打下良好基础。
钢七连软件实战技术·2025-02-22 06:47

哪种LLM量化方法最适合您？：GGUF、GPTQ 还是 AWQ

它允许用户在CPU上运行LLM，同时通过提供速度改进将一些层卸载到GPU。GGUF对于那些在CPU或Apple设备上运行模型的用户特别有用。在GGUF上
GordonJK·2025-02-22 05:38

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

Nginx实现高并发

使用最新稳定版本的Nginx始终使用Nginx的最新稳定版本，因为每个新版本都可能引入性能改进和安全修复。合理配置工作进程(workers)Nginx默
yyytucj·2025-02-22 03:54

Git通讲-第四章：Git的未来与我的感悟

其未来发展方向体现在两大方面：核心功能的改进和与生态系统中其他工具的整合。Git的持续发展随着技术的发展和用户需求的变化，Git的开发者们不断对其进行优化和扩展。比如，近年来
焦糖酒·2025-02-22 02:41

ESP-IDF VS Code 扩展 v1.9.0 正式发布

此版本引入了多项强大的新功能、性能优化及众多改进措施，旨在为开发者提供更加流畅的开发体验。新功能与改进亮点用户体验升级新增“基础使用指南”与“高级功能”两大互动式教程，助力用户快速上手。
乐鑫科技 Espressif·2025-02-22 01:00

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

以下是对其核心原理、公式推导及模块分析的详细解析：深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer，主要模块包括：稀疏多头自注意力（SparseMulti-HeadSelf-Attention
wyg_031113·2025-02-22 01:26

人力资源管理：全面岗位职责指南

文档中包含岗位定义、职责清单、权力与责任、工作关系、技能和资格要求、绩效指标以及职业发展路径，是HR部门有效进行招聘和培训的工具，同时也是解决工作冲突、评估工作满意度和改进工作
创新工场·2025-02-22 00:54

用deepseek学大模型05逻辑回归

deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-22 00:48

具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法

其次，引入了一种基于改进的半参数自适应策略和基于秩的选择压力的变异策略，改进了算法的进化方向。第三，提出了一种基于精英的外部归档机制，保证了外部种群的多样性，可以加速算法的收敛进度。
群智能算法小狂人·2025-02-21 23:40

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

第9章 安全漏洞、威胁和对策（9.17-9.19）

一些移动设备连典型的默认安全设置都做不到，更别提可供使用的安全性能了，因为它们运行的往往是简约版操作系统或定制的移动操作系统，而这些操作系统不像流行的PC机操作系统那样在安全性方面有漫长的改进史。
HeLLo_a119·2025-02-21 21:29

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox
chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。
reset2021·2025-02-21 16:13

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

神经网络模型训练中的相关概念如下：Epoch（时期/回合）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。
一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

vue3和vue2父子组件互相通信的方式和原理

随着Vue3的发布，父子组件之间的传值方式发生了一些变化，同时也带来了一些新的特性和改进。本文将详细总结Vue3与Vue2在父子组件传值方面的区别和原理。
猿如意·2025-02-21 15:34

小型字符级语言模型的改进方向和策略

小型字符级语言模型的改进方向和策略一、回顾小型字符级语言模型的处理流程前文我们已经从零开始构建了一个小型字符级语言模型，那么如何改进和完善我们的模型呢？有哪些改进的方向？
搏博·2025-02-21 15:31

【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS，代码实现

文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果：代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新（如搜索结果3所述），解决大角度旋转问题实现速度
MATLAB卡尔曼·2025-02-21 15:00

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

神经网络新手入门（2）基础认知：神经网络发展简史

第一阶段：基础认知：神经网络发展简史让我们用武侠小说的方式打开这段科技史，你会发现神经网络的发展史比金庸江湖还要精彩：第一章：江湖初现（1943-1958）1943年，两位奇侠麦卡洛克和皮茨在《神经活动中内在思想的逻辑演算
caridle·2025-02-21 10:48

YOLOv8与BiFormer注意力机制的融合：提升多场景目标检测性能的研究

文章目录保姆级YOLOv8改进：适用于多种检测场景的BiFormer注意力机制（Bi-levelRoutingAttention）1.YOLOv8的改进背景2.BiFormer注意力机制的核心原理2.1Bi-levelAttention
向哆哆·2025-02-21 09:12

使用NLTK,Natural Language Toolkit(Python自然语言工具包)对“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”的改进

文章目录一、“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”存在的问题及改进方向1.1存在问题1.2改进方向1.2.1使用PyMuPdf识别文字元素1.2.2使用NLTK
岳涛@泰山医院·2025-02-21 07:59

单片机设计 基于AT89S52单片机和DS1302的电子万年历设计的详细项目实例

.4项目软件模型架构...4项目软件模型描述及代码示例...5项目模型算法流程图...6项目目录结构设计及各模块功能说明...7项目部署她应用...8项目扩展...10项目应该注意事项...11项目未来改进方
nantangyuxi·2025-02-21 07:59

LLM 中的 Matryoshka 量化：原理与优势

MatQuant如何改进LLM性能指标MatQuant对模型量化的影响每个比特宽度处理模型权重的特定部分，并且它们的组合输出被聚合以优化整体量化性能。
数据掘金·2025-02-21 07:58

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

DirectPose是一种端到端的神经网络方法，旨
青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

程序员做二次开发时应该注意哪些方面？

进行二次开发时，程序员需要注意以下几个方面，以确保项目顺利进行并达到预期目标：1.理解原始系统全面了解系统架构：熟悉原始系统的整体架构、数据流和核心功能，以便更好地进行改进和扩展。
help-assignment·2025-02-21 03:40

vue3-06vue2(Object.defineProperty)与vue3(基于ES6的Proxy)的响应式原理对比

1.vue2响应原理1.1对于对象与数组对象类型:通过object.defineProperty()对属性的读取、修改进行拦截(数据劫持)数组类型:通过重写更新数组的一系列方法来实现拦截。
岂不闻·2025-02-21 00:13
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