经典神经网络结构及其代码实现第10页

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验

天天酷科研·2025-03-20 13:02

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

智能护栏报警系统提升高速公路安全

这套智能报警系统的核心，是遍布护栏的"神经元网络"。每隔30米安装的MEMS传感器，能够捕捉到微小的变化。当车辆与护栏发生碰撞，传感器会迅速完成碰撞定位。在浙江某高速路段，这套系统刚投

德克西尔DrKsir·2025-03-20 12:54

以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》

唯心的经典骗术：“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在，唯物唯一。集合有统属，万物归自然。集合内性本善，逻辑/规则在集

留下一片云·2025-03-20 12:53

C语言的五套标准：C89、C99、C11、C17和C23（新手必看）

作为一门经典的编程语言，C语言标准随着时间不断演进，以适应新的编程需求和技术发展。本文将详细介绍C语言的五套标准：C89、C99、C11、C17和C23。

xiecoding.cn·2025-03-20 11:50

JQ实现异步请求的几种方法

以下是几种常见的实现方式及其示例代码。1.$.ajax()方法$.ajax()是jQuery中最通用的AJAX方法，支持高度定制化。

CsharpDev-奶豆哥·2025-03-20 11:19

自己搭建react + antd + less + ts项目

找个喜欢的目录，执行：第二步暴露配置的文件，执行：第三步支持less第四步创建路由第五步解决跨域问题第六步实现mockjs分离式开发第七步axios请求后台接口或mock接口第八步（可选）：配置antd，及其按需加载第九步将项目改造为

可缺不可滥·2025-03-20 11:18

LeetCode 热题 100_跳跃游戏（78_55_中等_C++）（贪心算法）

LeetCode热题100_跳跃游戏（78_55）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（贪心算法）：代码实现代码实现（思路一（贪心算法））：以思路一为例进行调试题目描述：给你一个非负整数数组nums

Dream it possible！·2025-03-20 11:16

springBoot中不添加依赖 , 手动生成一个token ,并校验token (使用简单 , 但是安全会低一点)

代码实现1.创

无足鸟丶·2025-03-20 10:43

【OpenCV C++】如何快速高效的计算出图像中大于值的像素个数？遍历比较吗？ No，效率太低！那么如何更高效？

文章目录1问题2分析3代码实现（两种方法实现）方法1:使用cv::compare方法2:使用cv::threshold3.2compare和threshold看起来都有二值化效果？那么二者效率？

R-G-B·2025-03-20 10:12

优先队列（priority_queue）

一、优先队列优先队列是一种特殊的队列，除了具有队列的性质（先进先出，队列头出，队列尾入），还具有一个及其重要的性质：实现快速得到队列中优先级最高的元素。

一只蒟蒻ovo·2025-03-20 10:10

多机器人系统感知能力和控制体系结构综述

摘要:为了促进多机器人系统(multirobotsystem,MRS)的智能化、无人化发展，并提升MRS在不同工作环境中的探测能力和系统的灵活性，本文从MRS的感知能力及其控制系统架构的角度出发，深度调研并分析了

罗伯特之技术屋·2025-03-20 10:06

混合整数非线性规划的松弛与分解方法

本书由I.Nowak撰写，旨在深入探讨这一复杂的优化问题及其解决方案。MINLPs基础概念在本书的第一部分，Nowak介绍了MINLPs的基本概念。

Waiyuet Fung·2025-03-20 09:03

OpenCV第1课OpenCV 介绍及其树莓派下环境的搭建

1.机器是如何“看”的我们人类可以通过眼睛看到五颜六色的世界，是因为人眼的视觉细胞中存在分别对红、绿、蓝敏感的3种细胞。其中的光感色素根据光线的不同进行不同比例的分解，从而让我们识别到各种颜色。对人工智能而言，学会“看”也是非常关键的一步。那么机器人是如何看到这个世界的呢？这就涉及到人工智能方向重要的分支--机器视觉。机器视觉即用机器人代替人眼来做测量和判断，通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分C

嵌入式老牛·2025-03-20 09:29

Java通过QRCode生成二维码(1)

QRCode码，是由Denso公司于1994年9月研制的一种矩阵二维码符号，它具有一维条码及其它二维条码所具有的信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图象多种文字信息、保密防伪性强等优点。

2401_84006757·2025-03-20 08:26

电子工程师转战汽车OEM主机厂之路

1电子工程师2013年电气工程及其自动化专业毕业，由于家里条件的原因，我不能选择继续读研深造，所以本科毕业必须出来工作，由于本科生的就业压力也是非常大的，所以当时想，在大学的时候要学习一些真正

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 08:54

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

神经网络基础之正则化

一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫

硬水果糖·2025-03-20 07:45

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（19）.输运性质计算

本节将详细介绍如何使用QuantumEspresso及其相关模块进行输运性质的计算，包括设置计算参数、运行模拟以及分析结果。1.非平衡格林函数（NEGF）方法1.1.原理非平衡格林函数（NE

kkchenjj·2025-03-20 07:42

高级java每日一道面试题-2025年3月03日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka自我保护机制是什么?

理解这一机制的工作原理及其应用场景对于构建高可用性的微服务架构至关重要。以下是结合提供的内容对Eureka自我保护机制的详细解析和综合概述：自我保护机制的概念Eureka的自我保护机制是一种容错

java我跟你拼了·2025-03-20 07:10

《基于图神经网络的安卓应用检测系统设计与实现》开题报告

个人主页：@大数据蟒行探索者目录一、课题的研究目的和意义1.研究目的2.研究意义二、国内(外)研究现状及分析1.国内研究现状2.国外研究现状3.研究分析三、课题主要研究内容及可行性分析1.研究内容2.可行性分析四、研究方案和技术途径1.研究方案2.技术途径五、外部条件及解决办法1.开发环境2.解决办法六、主要参考文献一、课题的研究目的和意义1.研究目的随着智能手机的普及，安卓操作系统成为全球最为广

大数据蟒行探索者·2025-03-20 07:09

JavaScript typeof 运算符详解

本文将详细解释typeof运算符的用法、返回值以及其局限性。typeof运算符的用法typeof运算符后面跟一个要检查类型的变量或表达式。

wjs2024·2025-03-20 06:03

字符函数和字符串函数

一、字符分类函数头文件是#include下面是函数的使用条件，有x的就代表只要符合体条件就返回真我们以islower为例写一段代码实现一下功能:将小写字符改成大写字符#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

很会做人·2025-03-20 06:31

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

如何在一行代码中初始化各种AI模型

核心原理解析init_chat_model()方法通过传入模型名称及其提供商，自动推断并实例化对应的聊天模型。该功能在lang

qahaj·2025-03-20 03:16

大众文艺杂志社大众文艺杂志大众文艺编辑部2025年第3期目录

深入剖析其中的人学智慧姚志清;4-6当代战争视阈下近20年军旅戏剧军事文化观的嬗变研究（2000～2023年）邱远望;7-9从奥威尔的《射象》看分裂的自我与身份认同何玉蔚;10-12南宋都市笔记中的临安园林及其美学意义张凯歌

QQ296078736·2025-03-20 02:37

【图论】并查集的学习和使用

举个例子组成父亲数组：find函数：union函数：代码实现：fa[]初始化code:findcode：递归实现:非递归实现:unioncode:画图模拟：路径压缩：路径压缩Code：并查集是什么？

猪猪成·2025-03-20 02:06

链表操作：分区与回文判断

目录链表分区（Partition）功能概述代码实现要点与难点注意事项链表回文判断（PalindromeList）功能概述代码实现要点与难点注意事项总结在链表相关的算法问题中，理解链表的基本结构和操作至关重要

共享家9527·2025-03-20 02:32

书籍-《自然语言理解解析》

虽然现在我们借助神经科学对大脑有了更多的了解，但距离揭开大脑的秘密，

·2025-03-20 01:06

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。

·2025-03-20 01:36

Julia语言的饼图

Julia语言的饼图：全面剖析与实战指南引言在数据可视化的领域中，饼图作为一种经典的可视化工具，广泛用于展示各个分类在总体中的占比关系。

尤宸翎·2025-03-20 01:25

努力的搬砖人.·2025-03-20 01:53

pandas 读取某一单元格的值_07-Pandas Excel新建/读取/填充（一）

Excel是微软的经典之作，几乎可以满足我们日常工作的所有需求，但是在处理海量数据时，Excel在效率及性能方面就显得很吃力。

扇贝编程·2025-03-20 01:51

深入解析TTM市盈率在股票投资中的应用

摘要：本文对TTM市盈率的概念、计算方法、优缺点及其在股票投资决策中的作用进行了详细阐述，旨在帮助投资者更好地运用这一财务指标进行投资分析。

scoone·2025-03-20 00:14

http框架核心之ngx_http.c源码分析

ngx_http_module是nginx的http框架的一部分，它是所有http模块能够被加载的唯一入口，承担了http块配置解析，合并，以及http框架及其相关数据结构的初始化。

qiuhui00·2025-03-20 00:13

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

类的创建以及类的继承及其应用对象

类的创建以及类的继承及其应用场景一,类的创建格式:格式1:class类名:pass格式2:class类名():pass格式3:#class类名(父类名):class类名(object):pass案例:案例需求定义老师类

烈焰猩猩·2025-03-19 23:40

每日一题——二叉树的直径

二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点，返回该树的直径。

tt555555555555·2025-03-19 23:09

基于python的ansys_基于python的感知机

感知机可以描述为一个线性方程，用python的伪代码可表示为：sum(weight_i*x_i)+bias->activation#activation表示激活函数，x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重

weixin_39687990·2025-03-19 23:08

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

从关键词到权重：TF-IDF算法解析

文章目录前言一、TF-IDF：关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算：拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用：从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现：从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能

多巴胺与内啡肽.·2025-03-19 23:34

机器学习之KMeans算法

KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

分布式事务3PC解决了2PC哪些问题？

以下是3PC比2PC更好的原因及其优势的详细分析：1.二阶段提交（2PC）的问题2PC是一种经典的分布式事务协议，分为两个阶段：准备阶段（PreparePhase）：协调者向所有参与者发送准备请求。

java干货仓库·2025-03-19 21:50

动态规划 31. 股票问题总结（类别解析）

经典股票问题：动态规划25.买卖股票的最佳时机-CSDN博客动态规划26.买卖股票的最佳时机II-CSDN博客动态规划27.买卖股票的最佳时机III（多状态转换初遇）-CSDN博客动态规划28.买卖股票

Mophead_Zarathustra·2025-03-19 21:50

做数据分析，如何给业务提可行性建议——看板软件

了解这些类型及其特点，有助于更好

·2025-03-19 21:55

03.建造者模式设计思想

建造者模式场景1.4建造者模式思考02.建造者模式实现2.1罗列一个场景2.2创造对象弊端场景2.3案例演变分析2.4用例子理解建造者03.建造者模式分析3.1建造者模式结构图3.2建造者模式时序图3.3基本代码实现

·2025-03-19 21:54

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。

意.远·2025-03-19 19:36

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点

Aaron_945·2025-03-19 18:01

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