蝙蝠侠前传

关于幼升小的一段私信

曰:开学上初中日月:我记得你家娃是不是学习挺棒的有没有经验提前传授下我们9月份一年级了课外书都要看哪些？需要报班还是啥哈曰::1.开学前两周，按照上学时间给孩子安排作息。
佛羽心·2023-01-26 04:05

行者

在没有蝙蝠侠的黑暗世界里，代替他的是守望者们，不愿意伪装亦正亦邪的笑匠，在一开始就看穿了骗局，也最早把自己的血滴在了笑脸徽章上面。嘲讽的大笑，绝望的抽泣，流血的徽章，破碎的尸体。
skyskeen·2023-01-26 04:00

DEJA_VU3D - Cesium功能集 之 033-可视域分析前传：自由绘制视椎体

前言编写这个专栏主要目的是对工作之中基于Cesium实现过的功能进行整合，有自己琢磨实现的，也有参考其他大神后整理实现的，初步算了算现在有实现130个左右的功能，后续也会不断的追加，所以暂时打算一周2-3更的样子来更新本专栏（每篇博文都会奉上完整demo的源代码，尽可能把代码简洁一些）。博文内容如存在错误或者有可改进之处，也希望在这里和各位大佬交流提高一下。更多内容/样例/demo说明：DEJA_
总要学点什么·2023-01-26 02:51

【都市玄幻】2012前传(00004） 企业在发展 世界在改变

绿岛这座城市最高一座楼的最高层。这座楼的名字叫做“海蓝大厦”。海蓝集团是近三十年来在东方龙国崛起的企业集团，以生产家电起家，现在已经横跨家电、金融、地产、文化、旅游等多个产业，是国内知名的企业集团。前两年国家第一号首长来海蓝集团视察，海蓝集团董事长提出了要成为世界家电巨头、成为世界著名品牌的口号，获得了一号首长的强烈认同，如今，一号首长和董事长于金龙的合影照片放大在巨大的企业文化墙上，以及于金龙办
齐一奇·2023-01-26 00:06

深度学习入门Affine层关于偏置的反向传播

从dy逆向传播到+号，加号在逆向传播中的作用仅仅是将导数原封不动继续往前传递，而b是一个一维数组，所以肯定是将dy横向或纵向相加，再结合广播的原理，可以得出应该是横向相加。（个人感觉方法2更加
即兴表演233·2023-01-21 14:48

VoIP通话之DTMF信号开发指南

二、DTMF信号分类目前传送DTMF信号有三种方式：A.通
熊彬彬·2023-01-18 18:21

卷积神经网络入门

构建模型创建一个扩展nn.Module基类神经网络类；在类构造函数中，使用torch.nn中的预构建层网络的图定义为类属性；使用网络的层属性以及nn.functionalAPI中的操作来定义网络的向前传播
weixin_42561013·2023-01-18 12:18

深度学习_加法&乘法层的实现

实现代码如下：classMulLayer:#乘法类def__init__(self):self.x=Noneself.y=Nonedefforward(self,x,y):#向前传递self
AI 黎明·2023-01-17 07:52

残差网络ResNet

残差块的优点就是使得很深的网络更加容易训练，输入可通过跨层更快地向前传播。ResNet架构：类似于VGG，但是是替换成了ResNet块，残差快里首先是两个有相同输出通道的3*3
暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-16 09:24

rdkit rdRGroupDecomposition 侧链片段基团分离

//greglandrum.github.io/rdkit-blog/posts/2023-01-09-rgd-tutorial.html注意，rdRGroupDecomposition方法分离需要提前传入起始骨架
loong_XL·2023-01-16 06:11

RBF神经网络算法分析与应用（适合快速入门实战）

在开始这个话题之前要告诉大家一个不幸的消息：RBF神经网络无论如何都替代不了传统的向前传播型网络，肯能你马上就要滑走了，但请等等！！！这并不妨碍RBF在如今各行各业中的广泛应用。
拉姆哥的小屋·2023-01-14 00:11

Maskrcnn-benchmark利用自己的数据进行目标检测和关键点检测

目标检测任务1.1数据准备1.1.1coco数据集的介绍1.1.2转coco数据1.1.3数据检验1.2数据集在源代码文件中的组织结构1.3使用预训练模型1.4源码文件的修改1.5模型训练1.6模型验证1.7前传
Limzero·2023-01-13 06:46

电话家访

我并不是他的前传，他也不是我的续篇，我绝不会以爱的名义去掌控他的人生。这段话很美美的，让人动容。他告诉我们，换个方式去爱孩子，只要他平安健康，快乐，足矣。—-上面这段话是转发
霓裳依依·2023-01-12 13:39

机器学习笔记（二）

11.1需求预测(神经网络流程)11.2举例-图像感知十二、网络层12.1更复杂的神经网络12.2神经网络向前传播十三、用代码实现推理13.1Tensorflow中的数据形式13.2搭建神经网络十四、单个网络层上的向前传播
L.P.H·2023-01-12 07:42

并发编程 协程 | IO模型简介

协程前传之前我们学习了线程、进程的概念，了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位。按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了。
Jackson 伯恩云·2023-01-11 12:27

1. 【Pytorch系列教程】 自动求梯度

requires_grad()来改变requires_grad属性三、梯度1.求解梯度2.中断梯度3.改变Tensor的数值，但不希望影响方向传播Pytorch提供autograd包能够能够根据输入和向前传播过程自动构建计算图
stefan567·2023-01-11 08:33

相机标定文章汇总 张氏相机标定法 OpenCV相机标定与畸变校正

张氏相机标定法从零开始学习「张氏相机标定法」（一）成像几何模型从零开始学习「张氏相机标定法」（二）单应矩阵从零开始学习「张氏相机标定法」（三）推导求解从零开始学习「张氏相机标定法」（四）优化算法前传从零开始学习
独步天秤·2023-01-08 19:01

01. 神经网络和深度学习 —— week3浅层神经网络（编程作业）

实现向前传播和向后传播。2.网络结构3.建立神经网络的方法定义神经网络的结构（输入层，输出层，隐含层个数）。初始化模型参数。循环：—实现向前传播。—计算损失函数。—为了得到梯度值，实现向后传播。
涛涛酱·2023-01-08 09:42

基于python将txt文件数据导出至excel中

本文是基于python处理包含大量数据的TXT文件前传，还有下篇哦。
健身版程序猿·2023-01-07 15:36

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。
Hollyprince·2023-01-07 11:37

deepLearning-One hidden layer Neural Network一个隐藏层的神经网络

除了明显为个人手写并用手机拍摄，以下提供的图片都来自吴恩达老师课件的截图献上关键理解图一张一个隐藏层的神经网络与逻辑回归单元的区别向前传播公式：Z[1]=W[1]T∗X+b[1]Z^{[1]}=W^{[
OneForPlus·2023-01-07 07:57

Ardupilot EKF3核心算法《EKF3输出数据处理》

1.输出数据处理使用执行两个功能的简单观测器将PVA（位置+速度+角度）融合从融合时间范围向前传播到当前时间范围：1）修正EKF使用的延迟时间范围。
魔城烟雨·2023-01-06 17:56

传统目标跟踪——（结合 KNN 背景减法、MeanShift 和kalmanfilter）

相当于之前传统算法的一个改进，但是效果也不是很好。自己思考：总体是背景减法，meanshift和kalmanfilter感觉是辅助来修正参数的。
平行世界里的我·2023-01-04 11:09

6.10_bi-rnn

双向循环神经网络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。图6.12演示了一个含单隐藏层的双向循环神经网络的架构。图6.12双向
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:15

深度学习----Transformer模型之图示进阶篇

arxiv上的一篇文章《Attentionisallyouneed》，提出解决sequencetosequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的
sakura小樱·2022-12-28 16:40

深度学习----Transformer模型之图示进阶篇

arxiv上的一篇文章《Attentionisallyouneed》，提出解决sequencetosequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的
sakura小樱·2022-12-28 16:38

VIT（vision transformer） 模型 Pytorch实现 解析 rwightman版

version_transformer源码解析随机路径失活输入序列化注意力机制实现前向传播多层感知机:注意力模块:前向传播VIT搭建Representationlayer分类头权重初始化_初始化权重:向前传播内嵌前向特征函数源码这是一个针对
zgq016·2022-12-25 21:23

PyTorch——ResNet实现

tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.11_resnet残差块（residualblock）在残差块中，输入可通过跨层的数据线路更快地向前传播
cqu_shuai·2022-12-25 03:47

如何一站式管理固定资产的全生命周期?

目前很多企业还在沿用之前传统的Excel表格来管理和盘点固定资产，不但加大了企业固定资产管理员的工作量，而且在实际的操作过程中容易出现错登记、漏盘点、无法查询操作履历等各种小插曲。
doris6100·2022-12-23 11:42

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形
DecafTea·2022-12-22 18:31

梯度消失和梯度爆炸

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。
XJU…·2022-12-22 18:00

Cifar10 数据集的读取、加载、训练

接下来对数据集进行加载，构建DataLoader类（会使用到我们的MyDataset类）MyDataset类会初始化加载器以及转换方式3VggNet自定义VggNet串联的一个神经网络进行初始化以及向前传播函数
遇事不绝，量子力学·2022-12-22 12:33

离线语音蓝牙设计应用案例

目前传统蓝牙产品的使用方式大部分还是局限于手动操作，例如蓝牙耳机，蓝牙音箱等，蓝牙成功连接之后还是需要手动操作控制手机或者音箱上的按键等来实现对设备的控制，例如播放音乐、有声读物等。
启英泰伦·2022-12-20 18:48

GitHub标星已达26K+，鹅厂技术总监手写分布式架构体系笔记

因为现在互联网时代的迅速发展，以前传统的单体系统架构已不能满足现在海量用户的需求，所以现在越来越多的互联网企业开始对他们原有的系统进行改造与升级，而分布式系统通俗地说，就是一个把各个功能模块分散化的系统
·2022-12-19 17:08

交易之王——前传《黒画》7

果然不出高强所料，次日一早董古就假借忘记带狗狗的便袋为由敲响了他家的门铃。几句应场的寒暄后，高强像迎接视察工作的领导一样将董古请进了屋。“董老，不知道您会来，也没做准备，我这儿实在太乱，您将就一下……我马上给您烧水沏茶。”故做尴尬的高强一面谦卑地说着，一边收拾起他昨晚才布置好的杯盘狼藉之餐桌。“哎，不必麻烦了，我借个袋子而已，就不叨扰了。”进屋后董老爷子藏在厚镜片下的双眸滴溜溜来回一转，就将这套旧
马宇晴merida·2022-12-16 20:42

pytorch固定网络参数

结论：requires_grad_(False)只会将当前层的参数固定，对梯度往前传播不造成影响，从结果上看除了第二层的grad为None，与不固定参数来比其他层grad是相同的。
2Ululu·2022-12-13 09:40

车牌识别系统中的机器视觉技术

现在很多小区、商业广场、购物中心、机场等各大停车场中先后都进行了改造，由之前传统的刷卡停车场系统改为智能车牌识别停车场系统，智能车牌识别技术最突出的表现就是运用在停车场上，由于它具有识别率高，通行快等优点
weixin_33782386·2022-12-13 08:55

python机器视觉车牌识别_车牌识别系统中的机器视觉技术

原标题：车牌识别系统中的机器视觉技术现在很多小区、商业广场、购物中心、机场等各大停车场中先后都进行了改造，由之前传统的刷卡停车场系统改为智能车牌识别停车场系统，智能车牌识别技术最突出的表现就是运用在停车场上
坦克世界老玩家·2022-12-13 08:25

三维重建 几何方法 深度学习_基于深度学习的三维重建算法综述

方法同样也层出不穷，我们将这些方法依据原理分为两类：•基于传统多视图几何的三维重建算法•基于深度学习的三维重建算法总地来说，尽管目前传统的三维重建算法依旧占据研究的主要部分，但是越来越多的研究者
被ldy取笑·2022-12-12 17:26

yolov5模型训练结果分析

模型评价指标检测精度检测速度本文训练了50轮安全帽检测数据集，分析训练结果如下：检测精度检测速度Precision;Recall;F1_score前传耗时IOU交并比FPS每秒帧数P-R曲线flops浮点运算数量
tank_6789·2022-12-12 07:33

深度学习中梯度消失原因、梯度爆炸及解决方案

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。梯度消失问题一般随着网络层数的增加会变得越来越
Fighting_1997·2022-12-10 15:55

深度学习相关基础理论

GradientDescent，GD），从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法，前项传播经激活函数输入到后一层，在最后一层计算误差，经反向传播将误差传递至前一层，然后在前一层利用梯度下降算法进行参数优化，再利用反向传播将误差向前传递
Reflect2022·2022-12-09 15:09

ResNet

最近学习了resnet，做了一些笔记，欢迎大神指点笔记中的错误和不清楚的地方参考的大神链接之前模型的主要问题1.梯度消失或梯度爆炸梯度消失：每层误差梯度小于1时，反向传播时，每向前传播一层，就要乘一个小于
米饭�·2022-12-09 09:47

Keras-Model类

一、Model类1.搭建tf.keras.Model()常用的实例化方法有两种，具体如下：①API从输出层开始搭建，在链接层通过调用不同模型向前传递，最后通过输入输出创建模型importtensorflowastfinputs
蛋黄焗南瓜·2022-12-08 22:21

深度学习之【pytorch入门】——二文带你理解深度学习的概念

监督学习中的两大问题回归问题分类问题模型的欠拟合和过拟合拟合欠拟合过拟合什么是向前传播？什么是向后传播前向传播⋆\star⋆后向传播什么是损失函数？常用损失函数什么是优化函数？什么是激活函数？
Delv_Peter·2022-12-08 18:05

论文学习报告_201106

i.ComputationOffloadingConsideringFronthaulandBackhaulinSmall-CellNetworksIntegratedwithMEC（集成MEC的小蜂窝网络中考虑前传和回传的计算分流
多好篝火·2022-12-07 10:43

小妖故事馆-美丽的占有（六）

这辆摩托车和电影蝙蝠侠的摩托车有点相似。虽然小美不懂车，可深知
若然小妖·2022-12-07 00:23

物联网感知层设计

1.智能化:集成自动化/人工智能化2.可移动化：定位/时间同步/可扩展3.微型化：MEMS（微电子机械系统）4.集成化（主）：同类型/非同类型传感器集成特点:集成度高/体积小/补偿和校正5.多样化:目前传感器种类约几千种
明天以后♡·2022-12-06 19:20

BP神经网络介绍及算法实现

文章目录一、BP神经网络简介及算法实现1.向前传播阶段1）隐藏层神经元输入2）隐藏层神经元输出3）输出层神经元2.向后传播阶段1）输出层权的调整2）隐藏层权的调整3.误差测度（costfunction）
cc__cc__·2022-12-05 08:58

pytorch学习笔记：可视化之hook（钩子）

可以想象这样的场景，数据通过网络向前传播，网络某一层我们预先设置了一个钩子，数据传播过后钩子上会留下数据在这一层的样子，读取钩子的信息就是这一层的特征图。
阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:15
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