脉冲耦合神经网络

【逆运动学】六轴机器人运动学逆解上位机控制

随后，这些角度值被转换为对应的脉冲宽度调制（PWM）信号数
真果粒wrdms·2024-08-22 03:10

GPT4o编写步进电机控制代码

我给出的要求如下：基于STM32F407HAL库，写一个步进电机控制程序，需要控制8个步进电机，我会给出描述步进电机的结构体变量，基于这些变量需要你做出以下功能，电机脉冲通过定时器中断翻转脉冲引脚的电平实现
zd845101500·2024-08-22 03:09

接口和抽象类的区别

接口是自上而下的，是一种规范，完全抽象，注重解耦合。抽象类是自下而上的，本质是在一个具有类的基础上加上了抽象方法，即便有构造器，也不能创造对象，强调代码复用。
浪仙545·2024-08-22 02:07

Django Web开发Django框架实战教程

项目特点模块化、松耦合模块丰富、
沙拉.伊万卡·2024-08-21 22:36

文献01-单细胞多组学

目录【SIMBA系列教程】回顾：KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024
hlllllllhhhhh·2024-08-21 20:54

[游戏开发]Unity红点系统_树实现

本文的红点系统为一个树结构，UI实现需要和红点运行逻辑剥离，防止过度耦合，现在就暂时不提及，后续在讲述。1.红点系统红点是游戏中一种常见且重要的提醒方式，通常涉及到很多方面
Blue_carrot_·2024-08-21 19:19

PaperWeekly

1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com
sapienst·2024-03-28 19:53

ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界

ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
2401_83550420·2024-03-28 12:14

AI大模型学习：开启智能时代的新篇章

这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。
游向大厂的咸鱼·2024-03-28 12:13

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ 及 RocketMQ区别比较

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。它可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。
木西爷·2024-03-28 11:12

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络
CX330的烟花·2024-03-27 04:51

freertos3

3.因为统一了接口，使底层硬件和上层应用耦合降低，更换硬件平台时只需开发人员改变底层硬件的驱动即可，上层业务应用程序无需做改动。
地中海的小岛·2024-03-26 23:15

深度学习与（复杂系统）事物的属性

深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。
科学禅道·2024-03-26 16:34

谈谈我对微服务架构的理解&微服务架构有什么作用

一、谈谈我对微服务架构的理解微服务架构，一种在现代化软件开发中广泛应用的架构模式，其核心理念在于将大型的、复杂的应用程序拆分为一系列小型的、松耦合的服务。
Layla_c·2024-03-26 05:50

一个复杂系统的拆分改造实践（转）

从上面对话可以看出拆分的理由：1）应用间耦合严重。系统内各个应用之间不通，同样一个功能在各个应用中都有实现，后果就是改一处功能，需要同时改系统中的所有应用。
天天向上卡索·2024-03-25 23:33

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。
MarkHD·2024-03-25 16:35

C++ 友元

但是友元会增加耦合度，破坏了封装，所以友元不宜多用。友元分为：友元函数和友元类1.友元函数问题：现在尝试去重载operator>同理。
腾扬集团驻吉吉国大使·2024-03-24 07:56

《适配器模式（极简c++）》

优点：解耦性增强：允许不兼容的接口之间进行通信，降低系统组件间的耦合度。复用性增加：可以重复使用现有的类，而不需要修改其原始代码。缺点：过多的适配器类：如果系统中接口
Bovinitwo·2024-03-24 07:25

什么是设计模式？

高内聚的积木可以使得代码更易于理解和维护，而低耦合的积木则
工业甲酰苯胺·2024-03-24 05:23

Prism：打造WPF项目的MVVM之选，简化开发流程、提高可维护性

强大的命令系统、松耦合通信、内置导航，让您的开发更高效、更流畅在WPF开发中，一个优秀的MVVM库是Prism。
lijingguang·2024-03-24 01:47

请解释 VB.NET 中的事件（Event）

请解释VB.NET中的事件（Event）在VB.NET中，事件（Event）是一种机制，用于在类之间实现松耦合的通信。
岚珂瓜呱·2024-03-22 08:25

飞桨科学计算套件PaddleScience

PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题
skywalk8163·2024-03-22 05:52

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。
苏苏大大·2024-03-22 02:17

神经网络量化

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。
小厂程序猿·2024-03-19 06:45

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
科学的N次方·2024-03-19 05:14

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少
默涵在当下·2024-03-18 17:28

Spring（概念）

BeanFactory的自动装配和注入Spring3开始把jar拆分成了多个：spring2及Spring2之前只有一个jar包2、SpringIOC简介和环境搭建责任链缺点：层与层之间的相互调用造成了耦合性比较高解决方案
lvpflv·2024-03-18 15:25

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效
科学的N次方·2024-03-18 07:13

【elementui】一招解决 el-table 重复写 loading 的问题

可是当表格越来越多时，每次都必须加一个loading变量同时在请求数据的方法中必须耦合loading的控制逻辑。太多的重复工作，既降低效率，也使得代码难于维护。
落落叶叶无声·2024-03-17 05:09

16-Java命令模式 ( Command Pattern )

并把该命令传给相应的对象，该对象执行命令命令模式是行为型模式，一种数据驱动的设计模式摘要1.意图将一个请求封装成一个对象，从而使您可以用不同的请求对客户进行参数化2.主要解决在软件系统中，行为请求者与行为实现者通常是一种紧耦合的关系
一名技术极客·2024-03-17 04:08

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。
霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖
iuerfee·2024-03-16 11:17

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict
tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。
GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？
小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新
小羊头发长·2024-03-14 12:07

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。
nanshaws·2024-03-13 07:29

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面
算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。
算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式
RIKI_1·2024-03-12 23:46

设计模式-行为型模式-中介者模式

中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。
凌睿马·2024-03-12 18:39

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。
你好，工程师·2024-03-12 08:54

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作
RIKI_1·2024-03-12 07:23

Java中介者模式剖析及使用场景

将多对多的关系转化为一对多的关系，对象之间不再直接相互通信，而是通过中介者进行通信，降低了对象之间的耦合度。就好像在一个团队中，每个人都不直接与其他成员交流，而是通过一个团队领导来协调沟通。
Java语录精选·2024-03-11 14:43

ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018

NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考 来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia
VincentTeddy·2024-03-11 04:18

深度学习，人工智能总结

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。
qq_14827935·2024-03-10 17:17

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递
RIKI_1·2024-03-10 11:07

【C++】C++中前置声明的应用与陷阱

前置声明的使用有一定C++开发经验的朋友可能会遇到这样的场景：两个类A与B是强耦合关系，类A要引用B的对象，类B也要引用类A的对象。
阿卡基YUAN·2024-03-09 20:50

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。
AI technophile·2024-03-09 18:48

精读《深度学习 - 函数式之美》

2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象
可口可乐Vip·2024-03-09 15:44
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