07.网络学习

CNN卷积神经网络学习笔记

CNN卷积神经网络学习笔记对于其实现过程，大致可分为以下几个步骤：输入层卷积层激活函数池化层全连接层即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC卷积层：用它来进行特征提取。
Tae_up·2022-10-06 16:47

计算机毕业设计springboot家校通管理系统

最新计算机专业原创毕业设计参考选题都有源码+数据库是近期作品你的选题刚好在下面有,有时间看到机会给您发1jsp企业公开招聘系统2ssm地铁舆情管理系统3jsp旅游景区预约管理系统4ssm网络学习平台5springboot
普通网友·2022-10-02 16:51

【图像分割】UNet网络学习笔记

原论文：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentationOlafRonneberger,PhilippFischer,andThomasBrox一、研究背景首先理解什么是图像分割。图像分割是指把图像分成各个具有相应特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。如图
爱吃猫的小鱼干·2022-10-02 07:06

YOLOv3，YOLOv4学习

YOLOv3，YOLOv4神经网络学习前面刚刚学过了YOLO以及YOLOv2神经网络的架构原理，不过要学还是要学最新的网络，YOLOv3，乃至YOLOv5都是在YOLO网络的基础进一步改进而来，这篇博客是基于
鲸落于北·2022-09-30 07:56

GAN网络学习历程（1）

简单GAN网络以手写数字数据集为例注：使用jupyternotebook编写，与pycharm代码有所不同tensorflow-GPU=2.0.0importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimpor
HenryFanQAQ·2022-09-30 07:07

PyTorch 与神经网络学习

PyTorch的基础操作1张量张量如同数组和矩阵一样，即一种特殊的数据结构。多作为pytorch中，神经网络的输入、输出以及网格的参数等数据，都用张量来描述张量的使用和numpy的ndarrays类似，区别在于张量可以在GPU或者其他专用硬件上运行，以达到更快的效果1.1张量初始化与创建#初始化张量'''张量与numpy的数组最大的区别在于张量可以在gpu上运行'''data=[[1,2],[3,
LionelMartin·2022-09-28 07:35

生成对抗网络（Generative Adversarial Nets, GANs）

参考文献1.GenerativeAdversarialNets2.UnderstandingGenerativeAdversarialNetworks(GANs)3.对抗生成网络学习（一）——GAN实现
十里清风·2022-09-27 09:18

【人工智能实验室】第四次培训之目标检测（YOLOV4)

Bubbliiiing的学习小课堂-CSDN博客_yolov4目标检测https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106214657(6条消息)神经网络学习小记录
Fairy0308·2022-09-27 07:07

机器学习—吴恩达_ 第7周_学习总结

机器学习—吴恩达_第7周_学习总结21.10.18-21.10.24周学习任务：100%回顾吴恩达机器学习前4章节10%神经网络学习一、回顾机器学习前4章节机器学习：用已知的数据集通过数学模型使得程序能够像人一样的去思考
魔芋小灰菜·2022-09-26 22:51

计算机网络学习笔记——第六章：应用层

第六章：应用层6.1网络应用模型1、应用层概述应用层对应用程序的通信提供服务。应用层协议定义：应用进程交换的报文类型，请求还是相应；各种报文类型的语法，如报文中的各个字段及其详细描述；字段的语义，即包含在字段中的信息的含义；进程何时、如何发送报文，以及对报文进行相应的规则。应用层的功能：文件传输、访问和管理；电子邮件；虚拟终端；查询服务和远程作业登录应用层的重要协议：FTP、SMTP、POP3、H
番茄炒蛋不加蛋！·2022-09-24 19:24

深度聚类算法综合

近年来，大量的研究都集中在利用深度神经网络学习一种对聚类友好的表示，聚类性能得到了显著的提高
VLU·2022-09-23 15:51

生成对抗网络学习

摘要生成对抗网络（ＧＡＮ）是无监督学习领域最近几年快速发展的一个研究方向，其主要特点是能够以一种间接的方式对一个未知分布进行建模．在计算机视觉研究领域中，生成对抗网络有着广泛的应用，特别是在图像生成方面，与其他的生成模型相比，生成对抗网络不仅可以避免复杂的计算，而且生成的图像质量也更好．核心思想ＧＡＮ主要由生成器和鉴别器两个部分组成。生成器的目的是生成真实的样本去骗过鉴别器，而鉴别器是去区分真实的
mossfan·2022-09-19 07:06

计算机网络学习日记

计算机网络有哪些性能指标？1.速率:指的是数据传送速率，也称数据率，提到网络速率时，往往指的是额定速率或则和标称速率，而并非实际上运行的速率。2.宽带:表示网络通道传输数据的能力，在单位时间内网络中信道所能通过的最高数据率。3.吞吐量:表示在单位时间内通过某个网络的实际数据量。4.时延:是指数据从网络的一端到另外一段所需时间。5.时延带宽积：传播时延和带宽相乘；6.往返时间RTT:交互一次的时间。
weixin_53538467·2022-09-18 07:05

神经网络学习小记录58——Keras GhostNet模型的复现详解

神经网络学习小记录58——KerasGhostNet模型的复现详解学习前言什么是GhostNet模型源码下载GhostNet模型的实现思路1、GhostModule2、GhostBottlenecks3
Bubbliiiing·2022-09-15 14:02

神经网络参数调整方法,神经网络的优化算法

1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。
快乐的小荣荣·2022-09-13 19:17

计算机网络（五）—— 运输层（4、5）：TCP的流量控制、TCP的拥塞控制

计算机网络系列内容的学习目录→\rightarrow→谢希仁计算机网络学习系列内容汇总。
大彤小忆·2022-09-12 10:05

03.创建型：单例设计不友好

创建型：单例设计不友好目录介绍01.前沿简单介绍02.单例对OOP不友好03.隐藏类之间依赖04.代码扩展性不友好05.可测试性不友好06.不支持有参构造函数07.有何替代解决方案01.前沿简单介绍尽管单例是一个很常用的设计模式
·2022-09-09 10:41

02.创建型：单例设计模式2

创建型：单例设计模式2目录介绍01.如何实现一个单例02.饿汉式实现方式03.懒汉式实现方式04.双重DCL校验模式05.静态内部类方式06.枚举方式单例07.容器实现单例模式01.如何实现一个单例介绍如何实现一个单例模式的文章已经有很多了
·2022-09-08 20:59

重磅！价值13980的两万字Java面试笔记汇总发布

部分知识来源JavaGuide等网络学习资源来整理的，特在此表示鸣谢。（文章有点长，大家耐心看完哦）java基础内部类：静态内部类、成员内部类、局部内部类、匿名内部类。
一头狒狒·2022-09-08 04:16

01.创建型：单例设计模式1

创建型：单例设计模式1目录介绍01.单例模式介绍02.单例模式定义03.单例使用场景04.思考几个问题05.为什么要使用单例06.处理资源访问冲突07.表示全局唯一类01.单例模式介绍单例模式是应用最广的模式也是最先知道的一种设计模式
·2022-09-07 11:05

Linux网络学习第七部分：ip协议＋数据链路层详解

IP协议与TCP协议的关系上一部分我们详细的讲了TCP的发送与接收，但事实上数据并不是从传输层TCP直接发送到对端主机的传输层TCP缓冲区，而是需要经过网络层ip协议的加工，在经过数据链路层加工（后面讲）。因此本章主要介绍IP协议的内容以及IP协议在传输过程中的作用！TCP相当于IP的老大，吩咐IP去做事，如何发送，发送多少，出错了怎么处理都需要听TCP的因此TCP负责决策，IP负责执行IP协议（
Cola_Forever·2022-09-06 19:05

NLP实战之基于seq2seq的有约束文本生成

对联的上下联有着非常工整的对应关系，我们可以尝试使用神经网络学习对应关系，进而完成对对联任务，而之前提到的seq2seq模型，是非常典型的序列映射学习模型，可以在本场景下使用。
vivian_ll·2022-09-06 07:50

计算机网络学习任务

自学分析题请分析，一个5KHz的无噪声信道能够达到的最大数据传输率是多少？为什么？假设你使用的宽带是100Mbps，你要把一个0.5GB的文件发送出去，理论上要花多长时间？举例说明什么是信噪比，它的作用是什么？自学思考题请从物理信道及物理信号的角度分析以下直播教学场景中，物理信号的传输
ZZslBl0g·2022-09-04 23:00

神经网络学习流程

步骤：1、数据获取图片、声音、股票等数据2、数据清洗归一化：数据转化成[-1,1]多维数据矩阵，需要对应的是tensor（张量）才可以使用神经网络；确定输入：输入数据及其维度输出：确定输出维度，监督学习需要给出结果（特征，实际值）3、网络选取图片：CNN时间序列：lstm4、参数确定输入–输出–损失–优化损失函数、优化器5、训练网络监督学习使用训练数据生成的输出结果和实际结果通过损失函数得出损失值
Hiking_Yu·2022-08-31 07:43

努力更新技术博客，赠人玫瑰手留余香

可能大家都会有这种类似的感觉，在学校的时候会接触到很多网络学习资料，现在学习资源比起几年前，甚至十几年前可以说丰富了很多，各种琳琅满目地开发板，各类线下培训和线上网课仿佛能让人很快入门一门技术，至少跑了跑例程
青青豌豆·2022-08-25 15:01

卷积神经网络通俗理解-人工智能深度学习入门

导读：书山有路勤为径，学海无涯苦作舟AI：让机器展现出人类智力机器学习：抵达AI目标的一条路径深度学习：实现机器学习的技术需要卷积神经网络学习资料的还有配套的可以加微信卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks
AI每天一点点·2022-08-24 18:54

照我说的做，你的英语会飙升！(转)

网络时代学英语其实很简单，但是大部分人花在找英语学习资料上的时间比学英语本身还多，下面是我自己的一些结合网络学习的方法，信不信由你，我三年间从四级勉强及格到高级口译笔试210，口试232。
weixin_34128237·2022-08-22 23:27

英语学习资料

网络时代学英语其实很简单，但是大部分人花在找英语学习资料上的时间比学英语本身还多，下面是我自己的一些结合网络学习的方法，信不信由你，我三年间从四级勉强及格到高级口译笔试210，口试232。
weixin_30325793·2022-08-22 23:55

照这样说的做，你的英语会飙升！

网络时代学英语其实很简单，但是大部分人花在找英语学习资料上的时间比学英语本身还多，下面是我自己的一些结合网络学习的方法，信不信由你，我三年间从四级勉强及格到高级口译笔试210，口试232。
lisky119·2022-08-22 23:33

转：学英语经验

id=504321057&owner=241834981网络时代学英语其实很简单，但是大部分人花在找英语学习资料上的时间比学英语本身还多，下面是我自己的一些结合网络学习的方法，信不信由你，我三年间从四级勉强及格到高级口译笔试
iteye_12272·2022-08-22 23:32

照我说的做 保你英语飙升 《转》

url]http://90bbs.vicp.cc/thread-52-1-1.html[/url]网络时代学英语其实很简单，但是大部分人花在找英语学习资料上的时间比学英语本身还多，下面是我自己的一些结合网络学习的方法
iteye_9643·2022-08-22 23:32

【转】 照我说的做，你的英语会飙升！

网络时代学英语其实很简单，但是大部分人花在找英语学习资料上的时间比学英语本身还多，下面是我自己的一些结合网络学习的方法，信不信由你，我三年间从四级勉强及格到高级口译笔试210，口试232。
imagine523·2022-08-22 23:02

照我说的做，你的英语会飙升！

网络时代学英语其实很简单，但是大部分人花在找英语学习资料上的时间比学英语本身还多，下面是我自己的一些结合网络学习的方法，信不信由你，我三年间从四级勉强及格到高级口译笔试210，口试232。
brando_beat·2022-08-22 23:28

python神经网络编程 代码,python神经网络代码案例

如何用9行Python代码编写一个简易神经网络学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。
幸福的小肥熊·2022-08-22 17:06

＜Linux权限概念＞——《Linux》

a)文件类型：b)基本权限03.文件权限值的表示方法a)字符表示方法：04.文件访问权限的相关设置方法：a)chmodb)chownc)chgrpd)umask05.fifile指令：06.目录的权限07
新晓·故知·2022-08-22 09:19

（Python3）数据结构——07.单链表之判断链表是否有环

前言有Python基础有数据结构单链表基础，没接触过的可以看下面链接https://blog.csdn.net/sf9898/article/details/104946291原理和实现问题分析有一个链表，但是我们不知道这个链表是否内部有形成一个环（形成回路），因此需要有一个函数来检测是否有环（由此可知，这个函数的返回值应是布尔型）。实现先去继承一下单链表的蚂蚁花呗（属性和方法），详见链接：单链表
1、、·2022-08-21 09:12

深度神经网络学习笔记----AlexNet

深度神经网络学习笔记–AlexNethttps://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102748770用AlexNet网络构建一个图像分类模型看了无数遍也记不住的
shuyeah·2022-08-16 07:21

吴恩达机器学习笔记9——神经网络学习

第9章神经网络学习1，非线性假设对于非线性假设，特征数目特别多时，采用logisitic进行分类，容易过拟合，而且计算成本过高。所以要采用神经网络。
Margo_Zhang·2022-08-13 09:40

【模型压缩】（四）——知识蒸馏

一、概述一句话概括：将一个复杂模型的预测能力转移到一个较小的网络上；（复杂模型称为教师模型，较小模型称为学生模型）TeacherandStudent的概念：对大网络学习的知识进行"蒸馏"，并将其转移到小网络上
一个热爱学习的深度渣渣·2022-08-13 07:35

模型压缩 —— 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81467832在深度学习的背景下，为了达到更好的预测，常常会有两种方案：1.使用过参数化的深度神经网络，这类网络学习能力非常强，因此往往加上一定的正则化策略
rainbow_lucky0106·2022-08-13 07:53

综述总结：稀疏&集成的卷积神经网络学习

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G今天主要和大家说的是分类检测过程中，一些稀疏和集成学习的相关知识，首先和大家说下图像目标定位与检测的方法分类。前言众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传
计算机视觉研究院·2022-08-13 07:48

18_C++_面向对象_数组类_各种运算符重载

设计核心数据02.运算符重载的概念（重点）03.加号运算符重载（重点）04.减号运算符重载（重点）05.左移和右移运算符重载（重点难点）1.左移运算符重载2.右移运算符重载06.赋值运算符重载（重点）07
Ctrl+Alt+L·2022-08-12 07:02

神经网络学习（一）：拟合简单函数

前言学习用神经网络做点数学上的研究，刚开始摸索，记录一下过程。今天是用深度学习（DeepLearning）来拟合一些函数（因为多项式的拟合比较简单，直接学习参数就可以了所以就没有必要放出来了），准备设计一个简单神经网络来拟合函数训练流程1.定义网络选择自定义一个简单神经网络，大部分都直接继承父类就行了，其中fc1是输入数据映射到神经网络隐藏层，fc2是隐藏层给出到输出层的数据。前向传播中我加入了激
LusinLee·2022-08-11 07:17

300+篇文献！一文详解基于Transformer的多模态学习最新进展

MultimodalLearningwithTransformers:ASurvey论文地址：https://arxiv.org/abs/2206.06488摘要Transformer是一种很有前途的神经网络学习器
PaperWeekly·2022-08-10 07:38

Python吴恩达深度学习作业6 -- 深度神经网络的初始化

初始化训练神经网络需要指定权重的初始值，而一个好的初始化方法将有助于网络学习。如果你完成了本系列的上一课程，则可能已经按照我们的说明完成了权重初始化。但是，如何为新的神经网络选择初始化？
Puzzle harvester·2022-08-07 07:24

13_C++_面向对象_1

2.什么是命名空间3.命名空间的注意4.作用域运算符双冒号05.using声明和编译指令（重点）06.struct类型加强（重点）07.更严格的类型转换（了解）08.三目运算符（了解）09.C/C++的
Ctrl+Alt+L·2022-08-04 15:12

深度学习理论：测试集与验证集的区别及各自用途

引言在神经网络学习中，经常会很困惑：我们需要将原始数据集拆分为三份：训练集、验证集和测试集.但是我也注意到在有些机器学习算法中，数据集往往被拆分为两份：训练集和测试集。
正在黑化的KS·2022-08-01 07:33

图神经网络学习task04(节点表征学习与节点预测和边预测)

一、本阶段的组队学习网站地址：datawhale二、本期主要学习内容：如何构造一个数据全部存于内存的数据集类（见第6-1节)学习基于节点表征学习的图节点预测任务（见第6-2节）学习基于节点表征学习的边预测任务的实践（见第6-2节）三、构造一个数据全部存于内存的数据集类对于占用内存有限的数据集，我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里。PyG为我们提供了方便的方式来构造数据完全存于内存的数据集类（简
shiwy·2022-07-29 07:12

pytorch神经网络学习笔记(2)

用python搭建了个简单的神经网络关系拟合importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#unsqueeze把一维数据变成二维数据#torch当中只
dandan_xt·2022-07-28 07:45

Dividing and Aggregating Network for Multi-view Action Recognition阅读笔记

（2）DA-Net中，先在底层的网络学习每一个view都适用的view-independentrepresentations。
wyn20001128·2022-07-27 07:24
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