粒子群算法改进小波神经网络

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

vue mvvm 原理

它本质上就是MVC的改进版。MVVM就是将其中的View的状态和行为抽象化，让我们将视图UI和业务逻辑分开。要实现一个mvvm的库，我们首先要理解清楚其实现的整体思路。
LikY03321·2025-01-21 10:34

云原生周刊：K8s 生产环境架构设计及成本分析

通过实时监控和数据分析，KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈，并提供改进建议，以支持Kuber
KubeSphere 云原生·2025-01-21 09:59

【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

2024年推荐使用的centos版本是多少?

然而，由于技术的快速发展，每个新版本都会带来新的功能和改进，对于2024年的用户来说，决定采用哪个CentOS版本至关重要。
wordpress爱好者·2025-01-21 08:16

CentOS 7.6和7.9建站哪个好？

两者都是稳定、可靠的Linux发行版，但7.9作为更新版本，包含了更多的安全修复和功能改进。对于新项目，选择7.9可能是更明智的选择，因为它提供了最新的安全补丁和优化。
wordpress爱好者·2025-01-21 08:46

如何为LangChain开源项目做出贡献？

核心贡献领域在LangChain项目中，您可以通过以下几种方式进行贡献：文档改进:提高项目的文档质量，包括示例代码、API说明等。代码贡献
FADxafs·2025-01-21 07:41

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

【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

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

将其应用于RT-DETR的改进过程中，能够使模型着重聚焦于目标物体的边界区域，降低背景及其他无关信息的影响，强化目标物体的
Limiiiing·2025-01-21 04:46

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

Python3 环境搭建指南

Python3是Python的最新版本，它在Python2的基础上进行了大量更新和改进。本指南将详细介绍如何在您的计算机上搭建Python3环境，以便您可以开始编写和运行Python程序。
lly202406·2025-01-21 00:01

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

Vue 3.5 中的 useId：深入解析与应用实践

随着Vue3.5的发布，开发者们迎来了许多新特性和改进。其中，useId是一个备受关注的工具函数，它为开发者提供了一种简单而高效的方式来生成唯一的ID。
·2025-01-20 23:21

React 19新特性探索：提升性能与开发者体验

React19作为最新的版本，引入了一系列令人兴奋的新特性和改进，旨在进一步提升应用的性能、开发效率和用户体验。
·2025-01-20 22:19

【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)

YOLO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

探索AI API版本管理与流式传输实现

技术背景介绍API版本管理涉及到如何在不破坏现有客户端代码的情况下，逐步引入新的功能和改进。这对于AI服务尤为重要，因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则，并
qwe54165a4wd·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

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

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

夜莺 v8 第一个版本来了，开始做有意思的功能了

其实这个系列中有些功能早就想改进了，但是由于兼容性、迁移成本、人力的考虑，一直没有动作。现在基础打
·2025-01-20 18:22

云原生周刊：K8s 生产环境架构设计及成本分析

通过实时监控和数据分析，KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈，并提供改进建议，以支持Kuber
·2025-01-20 17:45

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

【Rust自学】13.7. 迭代器 Pt.3：使用闭包捕获环境配合迭代器的使用

在本章中，我们会讨论Rust的一些特性，这些特性与许多语言中通常称为函数式的特性相似：闭包迭代器（本文）使用闭包和迭代器改进I/O项目闭包和迭代器的性能喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦
SomeB1oody·2025-01-20 11:48

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

提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录YOLOv8改进|主干篇|SwinTransformer替换Backbone（
步入烟尘·2025-01-20 05:57

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

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

[练习]简单结构体操作程序

今天，我们分析一个简单的C语言程序，以及进行一定程度的改进。程序概述这个程序的主要目的是实现一个简单的数列操作，包括数列的内存分配、删除指定元素以及输出数列的功能。
siy2333·2025-01-19 21:33

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

软件工程和项目管理领域 - CMMI 极简理解

CMMI全称为CapabilityMaturityModelIntegration，即能力成熟度模型集成CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所（SEI）开发的一套综合性管理模型CMMI是一种用于评估和改进组织在软件开发和维护方面过程能力的国际标准
我命由我12345·2025-01-19 20:29

软素质和专业能力要怎么考察？

-我很少见到不勤奋能做好工作的，但这不是deal-breaker；加班多≠自驱力强，也有加班多但产出很差的，只是自驱的人从概率看通常工作时间比较长有什么主动改进工作/改变公司，并有一定结果
喵呜刷题·2025-01-19 17:57

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

C++ 新特性 | C++14 常用新特性介绍

目录1、通用lambda表达式（对lambda表达式的改进）2、constexpr常量表达式3、constexpr函数的扩展4、二进制字面量5、数组大小自动推导6、std::make_unique7、std
dvlinker·2025-01-19 14:36

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

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

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

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

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

PCIe 通用时钟（Common Clock）和 SRNS（独立参考无源同步） 模式

PCIe标准经过了多次更新和迭代，经历了Gen1、Gen2、Gen3、Gen4，每一代都在传输速率、带宽、时钟特性等方面进行了改进和提高。
零度随想·2025-01-19 04:07
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