长短期神经网络

c语言贪吃蛇

include#include#include#include#include#defineSNAKE_HEAD●//蛇头#defineSNAKE_BODY○//蛇身#defineinitSIZE3//初始化蛇长#

꧁兰百犁迦꧂·2025-03-27 03:04

DeepLabv3+改进23:在主干网络中添加DilatedReparamBlock

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注

AICurator·2025-03-26 22:29

2020年全国职业院校技能大赛改革试点赛高职组“云计算”竞赛赛卷第二场次题目：容器云平台部署与运维

某公司技术部产品开发上线周期长，客户的

春生黎至1005·2025-03-26 22:57

2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书

然而，传统AI开发模式存在技术门槛高、开发周期长、成本高昂等问题，难以满足企业快速迭代和敏捷开发的需求。JeecgBoot作为一款优秀的开源低代码开发平台，拥有庞大的用户群体和丰富的功能模块。

·2025-03-26 21:49

[特殊字符] C盘空间告急？别急！借助第三方软件轻松迁移软件到其他盘

很多软件默认安装在C盘，时间一长，C盘就会变得拥挤不堪。如果你不想卸载重装，也不想手动逐个移动文件，那么借助第三方软件进行批量迁移无疑是一个好办法。

famous_pengfei·2025-03-26 18:59

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI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。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积神经网络中特征冗余的新型卷积操作

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

从网络登录另一台计算机,怎么样从一台电脑网络访问另一台电脑

然后，准备几米长的网线，具体长度由你决定。按特定的方式接好插头。准备好以上东西之后，就把网卡插进计算机的pci插槽里面装好网卡驱动程序。如果一切顺利的话，点亮两台机器，这时系统任务栏会显示连接图标。

RachelEP·2025-03-26 12:43

Linux Shell 基础操作笔记

ls-al：以长格式列出所有文件和文件夹，包括隐藏文件。mkdir[目录名]：创建新目录。mkdir-p[目录路径]：递归创建多级目录。touch[文件名]

Tttian622·2025-03-26 11:40

数智早参｜蔡崇信：阿里巴巴在人工智能领域有三种不同的参与方式 | 最新快讯

每经记者：李少婷每经编辑：杨夏丨2024年6月3日星期一丨NO.1蔡崇信：阿里巴巴在人工智能领域有三种不同的参与方式近日，阿里巴巴集团董事长蔡崇信与美国投行摩根大通北亚区董事长兼大中华区投资银行业务副主席

最新科技快讯·2025-03-26 11:36

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su

今天又是学习·2025-03-26 10:23

深度学习中常见的权重参数初始化方法

问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

DeepSeek R1后，AI应用、职业与行业！

长琴DatawhaleDatawhale经验作者：长琴，Datawhale成员突然就想写点应用、开发相关的东西，一方面是不断有企业和朋友问我他们可以用DeepSeek做什么，怎么用；另一方面是这个方向的职业

·2025-03-26 08:52

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

Python深度学习框架：用神经网络预测股市，科学or玄学？

小伙伴们，今天我们不谈K线，不谈MACD，我们来聊聊如何用Python的深度学习框架，让神经网络帮你"算命"——啊不，是预测股市走势！

西蒙斯.果·2025-03-25 22:24

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

科学计算（2）：矩阵特征值计算

其核心思想是通过构造向量序列的迭代过程逼近主特征方向，但收敛速度受次大特征值与主特征值的模长比值影响较大，

♚放晴♛~·2025-03-25 20:38

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

生成式AI驱动的高分子材料研发与应用

以聚合物为例，传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈，而生成式AI通过“数据驱动+智能生成”范式，可快速预测材料性能、生成新型分子结构，加速从实验室到产业化的进程。

keyan_889·2025-03-25 15:29

神经网络解决非线性二分类

这份Python代码实现了一个简单的神经网络，用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

第二章 EXI协议原理与实现--9.6 cJSON库改进--支持64位长整型

9.6cJSON库改进--支持64位长整型cJSON本身不支持64位的整形数据解析和增加，对于部分应用场景不适用（例如时间戳，需要64位整数）。

快活林高老大·2025-03-25 11:31

大模型推理能力的局限性

可能导致：长对话中的不一致难以关联分散的信息在长篇叙述中难以保持上下文一致性深入理解这些推理问题对于改进未来LLM的发展和应用至关重要。1关键推理挑战1

·2025-03-25 08:13

模型量化的原因和方法

在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

MarsCode AI为什么适合教育场景

在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点

test猿·2025-03-25 03:32

机器学习常见模型

目录线性回归模型逻辑回归模型支持向量机决策树随机森林K近邻算法朴素贝叶斯算法长短期记忆网络（LSTM）深度信念网络（DBN）线性回归模型线性回归模型：就像我们找一条直线，让它尽可能地靠近一些数据点。

A宝呀·2025-03-25 02:55

100天成为人工智能专家--野生技术协会总舵主：揭秘人工智能：从智慧城市到生成式革命，探索那些我们或许忽视的微妙变化

智慧城市里的AI就像无形的神经网络，从联想为颐和园打造的智慧云平台，到蜜度构建的“

熵减画眉·2025-03-25 01:18

关于未来科技的走向

二、项目目标短期目标（1-2年）搭建人工智能研发平台，开发具有初步智能交互功能的应用原型。开展量子计算基础研究，建立量子计算实验室雏形。与科研机构合作

竣雄·2025-03-24 23:34

c语言字母是怎么存储,C语言之数据在内存中的存储

首先我们来看看C语言中的基本的内置类型：char//字符数据类型short//短整型int//整形long//长整型longlong//更长的整形float//单精度浮点数double//双精度浮点数在这

顺其自然珍稀·2025-03-24 22:27

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号原创数字少年FrankFrank的神经网络2025年03月24日00:14日本Apptronik×Mercedes-Benz联手2024年3月15日，美国人形机器人公司

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

【产品小白】原型设计的进阶

功能堆砌虽然能短期内吸引眼球，但长远来看，会使界

百事不可口y·2025-03-24 21:47

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.定义：机器的“大脑”2.核心思想：从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构：神经网络1.神经元：深度学习的基本单元2.神经网络：多层“神经元”的组合3.深度：为什么需要多层？

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要

HR Zhou·2025-03-24 17:17

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

FreeRTOS进阶使用之流缓冲区：高效处理字节流的秘密武器

流缓冲区是FreeRTOS中基于环形缓冲区实现的字节流传输机制，其核心作用是动态管理数据的读写，支持任意长

逸云客嵌入式·2025-03-24 12:41

算法每日一练 (17)

开源精神长，传承永不忘。

张胤尘·2025-03-24 08:31

算法每日一练 (16)

开源精神长，传承永不忘。

张胤尘·2025-03-24 08:01

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具

羊不白丶·2025-03-24 07:55

1.✨学习系统浅探

长期坚持比短期高强度更重要，尤其是为三年后的考研做准备，需要持续的努力而不是一时的冲刺。定期复盘，调整计划。如果某天状态不好，可以适当减少任务量，保持弹性。

*TQK*·2025-03-24 07:54

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

Transformer架构能有效处理长序列数据，捕捉文本语义信息，为模型性能提供基础。混合专家模型（MoE）应用：都采用了MoE架构。

alankuo·2025-03-24 06:16

神经网络中层与层之间的关联

数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络

iisugar·2025-03-24 06:40

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

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