粒子群算法改进小波神经网络第9页

requires-python:＞=3.8，pip无法更新也无法命令行安装--换源解决

安装最新的PowerShell，了解新功能和改进！

vipguyue·2025-02-01 22:03

Java锁自定义实现到aqs的理解

145290162本文目标：理解锁，能自定义实现锁通过自定义锁的实现复习Thread和Object的相关方法开始尝试理解Aqs,这样后续基于Aqs的的各种实现将能更好的理解目录锁的自定义实现lock自旋加锁改进

master-dragon·2025-02-01 22:29

Java 11 / JDK 11 下载

Java11是JavaSE平台的一个长期支持版本，引入了多项新特性和改进。以下是Java11中的一些主要更新

金琴莺·2025-02-01 21:28

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。

Blankspace空白·2025-02-01 18:31

C 语言实现计算一年中指定日期是第几天题】

本文将详细介绍如何使用C语言来实现这一功能，通过分析代码的结构、逻辑以及可能存在的问题和改进方法，帮助大家更好地理解和掌握相关知识。

共享家9527·2025-02-01 18:31

DV试验和PV试验介绍

DV试验的主要目的是为了验证产品的设计是否满足功能和性能要求，并找出设计中的缺陷和不足，为产品的改进提供依据。

马上到我碗里来·2025-02-01 18:01

产品团队构建方案-团队建设

团队目标融合硬件行业链优势资源，规划公司智能硬件及AI算力产品方案团队定位产品孵化中心公司智囊团团队公约科学规划精准描述高效协作规范管理闭环管理持续改进团队管理范围商业价值、行业分析和行业融合产品需求调研和分析产品方案设计产品生命周期和版本管理项目进度管理产品设计开发研发打样对接客户联调客户联调开发客户技术支持和验证测试支持售前方案支持产品价值产品方案供期计划赋能渠道商产品价值产品方案供期计划团队

人生淡然·2025-02-01 17:51

图像超分，提高图像分辨率的方法和工具

基于深度学习的图像超分技术，可以利用深度神经网络学习图像的高频部分，从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结：传统方法效果不

风暴之零·2025-02-01 14:52

深度学习-笔记1

在这儿做一个笔记：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型

·2025-02-01 12:15

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。

eso1983·2025-02-01 12:37

html、js、css实现爱心效果

以下是改进后的代码，包括以下功能：1.背景渐变：添加动态背景渐变效果。2.爱心阴影：为爱心添加阴影，使其更具立体感。3.随机颜色：点击时随机切换颜色，而不是固定顺序。

学不完了是吧·2025-02-01 10:53

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec

纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19

计算机网络概述

前言本文主要是【计算机网络概述】——计算机网络概述的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言计算机网络

听风与他·2025-02-01 09:41

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法及python实现

目录柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法第一部分：麻雀搜索算法概述1.1麻雀搜索算法简介1.2算法特点1.3算法流程1.初始化阶段2.觅食者搜索阶段3.监视者逃逸阶段4.判断收敛条件1.4公式描述第二部分

闲人编程·2025-02-01 06:55

Django：ORM，mysql，django中多数据库操作

目录读写分离1.构造表结构2.对数据库数据的读取操作简单版基于router的改进版按app划分1.构造表结构2.对数据库数据的读取操作简单版基于router的改进版单app中的分库操作1.构造表结构2.

叫我DPT·2025-02-01 06:24

深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录：YOLOv11创新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:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录

YOLO大师·2025-02-01 04:34

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块包含二次独家创新

一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。但不同物体所需的上下文信息范围不同，为了更好地对这些特性进行建模，本文利用大核选择模块二次创新C3k2，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中

Limiiiing·2025-02-01 04:03

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

摘要作者提出一种新的检测头，称为“动态头”，旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别×空间×通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而，直接在所有维度上学习注意力函数过于困难，且计算成本过高。因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级

挂科边缘·2025-02-01 04:30

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译

AI天才研究院·2025-02-01 04:59

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

粒子群算法原理的示例介绍

基本原理粒子群算法中，每个解决问题的潜在解被视为搜索空间中的一个“粒子”，每个粒子代表了问题的一个可能解。

12abxd·2025-02-01 01:06

Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍

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·2025-02-01 00:05

实现AVL树

AVL树是用于存储有序数据的一种重要数据结构，它是二叉搜索树的一种改进和扩展。它不仅能够提高搜索、插入和删除操作的效率，而且还能够确保树的深度始终保

我可能是个假开发·2025-01-31 23:55

【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现

在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机

蒙娜丽宁·2025-01-31 23:24

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

Python 3.8 64位安装包：为Windows用户提供高效编程体验

Python3.8作为Python编程语言的一个重要版本，不仅继承了Python一贯的简洁易用特性，还引入了许多新功能和改进，使

郎磊权Halden·2025-01-31 23:20

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。

XLYcmy·2025-01-31 22:43

再见，Elasticsearch ！

ManticoreSearch充分利用了Sphinx，显着改进了它的功能，修复了数百个错误，几乎完全重写了代码并保持开源。

码农code之路·2025-01-31 21:40

分享一个列表页和详情页数据同步的方案

这样当然也没什么问题，但我们可以改进一下，我们看看改进方案改进方案：

·2025-01-31 21:32

React Native 0.77发布，新样式特性，Android 16KB页面支持，Swift模板

ReactNative0.77版本发布：新特性、改进与迁移说明2025年1月21日，ReactNative0.77正式发布，此版本带来诸多新特性、对Android的支持增强、社区模板更新以及一些重要变更

wayne214·2025-01-31 20:01

React Native 0.77 发布：更强的样式支持与性能优化

此次版本带来了多项重要改进，包括样式功能的增强、Android平台的性能优化以及项目模板的升级。这一版本的核心目标是提升开发效率，同时确保在不同平台上的兼容性。接下来，我们来看看这次更新中的亮点内容。

@大迁世界·2025-01-31 20:29

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别

YOLOv5：目标检测新星，解锁高性能实时识别【下载地址】yolov5改进策略案例分析资源合集YOLOv5，作为目标检测领域的一颗明星，基于经典的YOLOv4算法进行了一系列创新性优化，显著提升了检测速度与精度

殷连靖Harlan·2025-01-31 20:28

python中pywt库全称为PyWavelets

环境：pycharm2020.2在网上找到小波分析的程序，运行出现错误：未找到‘pywt’这个模块。于是利用pycharm中的settings添加模块搜索pywt出现pywt，但是安装失败。

ayiyiyiyi·2025-01-31 18:05

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-01-31 17:31

数据库查询优化：提升性能的关键实践

查询优化是性能调优的重要组成部分，通过对SQL查询的分析与改进，减少查询执行时间和资源消耗，从而提升整体系统效率。categories:前端开发tags:查询优化数据

·2025-01-31 16:54

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱

爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**改进的多尺度检测**3.**轻量化设计**4.**实时处理能力**数据准备与模型训练1.**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.**实时目标检测**2.**静态图片检测**3.

qq1309399183·2025-01-31 14:03

Vue 3.0打造响应式用户界面的新方式

随风九天·2025-01-31 14:02

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

它是人工智能的一个重要分支，其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。

AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

Llama大型语言模型原理详解

一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构，这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

【某大厂一面】JDK1.8中对HashMap数据结构进行了哪些优化

相较于之前版本，JDK1.8引入了许多改进，提升了性能，尤其是在高负载的情况下。以下是JDK1.8中HashMap数据结构的关键优化。

冰糖心158·2025-01-31 10:32

PyTorch 快速入门

PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。

無量空所·2025-01-31 10:02

【论文复现】一种改进哈里斯鹰优化算法用于连续和离散优化问题

目录1.摘要2.哈里斯鹰算法HHO原理3.改进策略4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.摘要哈里斯鹰优化（HHO）是一种基于种群的元启发式优化算法，已被广泛应用于各种测试函数和实际问题。

小O的算法实验室·2025-01-31 09:22

OffsetCommitPolicy 完整分析

offset）需要在系统重启时能够从正确位置继续需要平衡性能和数据一致性挑战提交太频繁会影响性能提交太少可能丢失进度不同场景需要不同策略1.2设计思路演进初始需求:保存进度简单实现:每次都保存问题:性能开销大改进

DataLu·2025-01-31 09:46

零碎的知识点（十二）：卷积神经网络CNN通道数的理解！

卷积神经网络CNN通道数的理解！

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:31

神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式

【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型：有限个元素参与抽样，每个元素被抽样的概率相等。条件概率：在某条件已经达成的前提下，新事件发生的概率。实际计算的时候，应注意区分，如果是计算综合概率，比如A已经发生时，B发生的概率，其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A)，乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式：全概率公式综合了所有条

西猫雷婶·2025-01-31 07:00

推荐频道

粒子群算法改进小波神经网络