脉冲耦合神经网络第2页

THP-1细胞电转染实验条件

使用Entranster-E电转液与指数衰减脉冲电转仪时THP-1细胞的电转染条件是：对于0.2cm电转杯，细胞密度为10x10^6cells/ml，DNA用量为2μg，电转液体积为100μl，电压为140V

实验小助手·2024-09-12 16:55

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

基于STM32F407实现土壤湿度检测

土壤湿度传感器它利用电磁脉冲原理、根据电磁波在介质中传播频率来测量土壤的表观介电常数,从而得到土壤相对含水量。

Yu.y1·2024-09-12 15:27

机器学习和深度学习的区别

深度学习：则是机器学习的一个子领域，它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

谷歌发布AI驱动实时游戏引擎：GameNGen的研究框架

一、定位GameNGen是一个革命性的神经网络驱动的游戏引擎，它利用人工智能技术实现了游戏开

花生糖@·2024-09-12 10:27

设计模式学习--模板方法模式(Tamplate Pattern)

封装变化多用组合，少用继承针对接口编程，不针对实现编程为交互对象之间的松耦合设计而努力类应该对扩展开放，对修改关闭依赖抽象，不要依赖具体类只和朋友交谈别找我，我会找你（这是新的原则：由超类主控一切，当它们需要的时候

2401_86637658·2024-09-12 09:21

实验七基于Arduino的超声波传感器测距和LCD显示数据实验

7.3实验原理超声波传感器使用超声波脉冲的发射和接收来测

B站_Wm锰·2024-09-12 06:08

基于matlab的倒立摆设计,基于MATLAB的倒立摆系统控制系统设计与仿真.doc

倒立摆系统是一个非线性，强耦合，多变量和自然不稳定的系统。它是由沿导轨运动的小车和通过转轴固定在小车上的摆杆组成的。

LearnAndCode·2024-09-12 06:36

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

Java 设计模式系列(20) —— 中介者模式

中介者模式中介者模式也称调停模式中介者模式的定义：用一个中介对象封装一系列对象（同事）的交互，中介者使各个对象不需要显式的的相互作用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变他们之间的交互。

求和的小熊猫·2024-09-12 04:20

C++设计模式——中介者模式（Mediator）

在这种情况下，使用一个中介对象来封装一系列的对象交互（封装变化），使得各对象不需要显式的相互依赖（编译时依赖->运行时依赖），达到松耦合的目的（管理变化）。

dailingGuo·2024-09-12 04:50

中介者模式 Mediator Pattern

1.2、优点类之间各司其职，符合迪米特法则降低了对象之间的耦合性，使得对象易于独立地被复用将对象之间的一对多关联转变为一对一的关联，提高系统的灵活性，使得系统易于维护和扩展1.3、缺点中介模式将原本多个对

木易不是楊·2024-09-12 04:20

【设计模式】漫谈设计模式

设计模式最早是在上个世纪就被人提出来了，如今被奉为圣经，也就是GOF等人写的《设计模式》，其中的设计模式，是指导开发者如何进行开发出高内聚、低耦合、易扩展的好代码的。

不想睡觉的橘子君·2024-09-12 04:18

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

计算机组成原理：总线技术深度解析

它是连接计算机硬件组件的神经网络，负责协调数据、指令和电源的流动。今天，我们将深入探讨总线的概念、类型、标准以及

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:27

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

特征调制通过动态调整神经网络中间层的特征，使模型能够根据不同的上下文、输入或任务自适应地调整自身的行为。特征调制的核心概念特征调制的基本思想是通过某种形式的参数调节来改变特征表示的性质

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da

Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

AN7536PT时钟电路

目录1时钟电路概述2时钟晶振电路2.1需求分析2.2晶振选型（Datasheet表5-7解读）2.3设计晶振电路（表4-1、图5-4）1时钟电路概述时钟电路是一种用于产生稳定、周期性脉冲信号的电子电路。

LeeYLong·2024-09-11 20:24

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包

mp.weixin.qq.com/s/CTS3MUkcNTZXbAR2gvkcQw1.设置场景给概览功能的可视化作为一个研究领域，并推出了FlashTorch- 一个开放源码的功能可视化工具包建在PyTorch神经网络

顾北向南·2024-09-11 18:00

大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

我爱学AI·2024-09-11 14:44

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

SSD目标检测系统

首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果

月见樽·2024-09-11 09:36

【Hopfield 网络】记忆和联想

Hopfield网络：记忆和联想这篇内容是观看这个视频（神经网络是如何联想和记忆的）之后的emmm可以说是总结吧！开篇如果我们突然听到了一首歌，我们为什么能快速的反应出这是哪首歌？这很不可思议，对吧！

Deno_V·2024-09-11 06:44

慎思北约东扩，如何理性看待俄乌冲突对资本市场的冲击？

短期影响是脉冲式的，长期看并不会改变股市原有趋势。战争会致使石油天然气价格高涨，给予替代能源发展契机，光伏风电或将迎来被动利好。

毓美·2024-09-11 03:14

设计模式 | 详解设计模式的七大原则

设计模式的目的二、设计模式七大原则1、单一职责原则2、接口隔离原则3、依赖倒转原则4、里氏替换原则5、开闭原则6、迪米特法则7、合成复用原则设计原则核心思想一、设计模式的目的编写软件的过程中，程序员面临着来自耦合性

一颗白菜o·2024-09-11 01:35

微服务架构详解

在一个jar包工程中，采用MVC架构，分为表现层，业务层，数据访问层，所有的业务模块，都放在这个工程中集成，如下图所示:随着软件行业规模的增长，这种单体架构的弊端也越来越多，包括:耦合性高，某个地方出问题

一头狒狒·2024-09-10 23:25

整车级SOA软件架构的革新

SOA是一种设计方法论，它将系统划分为相互独立的服务，这些服务可以单独开发、部署和重复使用，从而实现软件的高内聚、低耦合。在传统的汽车软件架构中，软件通常被直接嵌入到硬件中，这导致了软件的可扩展性和可

踏马潜行·2024-09-10 22:21

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大

逼子歌·2024-09-10 18:49

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

设计模式-命令模式(行为型)

发送者和接收者完全解耦需要抽象出等待执行的行为优点降低耦合易扩展下达一组命令缺点命令的无限扩展会增加类的数量，提高系统的复杂度。代码其实命令模式的核心就是将一个命令（方法）抽象成一个对象。

NealLemon·2024-09-10 12:01

分布式事务

按照领域驱动设计思想，微服务之间是低耦合，微服务内部是高内聚，领域的限界上下文一般都在一个微服务里，那么微服务内的领域模型也是高内聚的。良好的架构设计只需在微服务里通过本地事务和领域事件就能够

天黑了g·2024-09-10 11:59

auto encoder

Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,

war3gu·2024-09-10 06:58

自动编码器 - Autoencoder

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

hellozhxy·2024-09-10 05:53

关于深度森林的一点理解

TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络

Y.G Bingo·2024-09-10 03:10

20240905软考架构-------软考126-130答案解析

A.形式化、可视化表示提高了软件的可构造性B.软件架构设计方案涵盖的整体结构信息、配置信息、约束信息C.架构设计时对系统组件之间的耦合描述

杨诚实·2024-09-10 03:09

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]

针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。

汀、人工智能·2024-09-10 02:00

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