1x1卷积核第6页

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

在该箱图上叠加的是核密度估计。与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。

weixin_39797393·2025-02-24 01:20

蓝桥杯Java大学A组-15届省赛学习笔记

其次，四个1x1规格的正方形可以拼出一个2x2规格的正方形。结合以上两点，先计算1x1规格的正方形可以拼出多少个2x2规格

You_know_kho·2025-02-23 22:28

【登月计划】 DAY3 中期（2-5）：供应商协同与采购--《供应商管理的 “核按钮”！揭秘美的 / 格力如何用 SRM 系统遥控千家工厂》

目录四、乐高教学：SRM系统深度拆解（家电行业版）1.SRM系统：制造业的“供应商遥控器”2.SRM系统核心模块拆解模块1：供应商档案管理（制造业的“供应商微信通讯录”）模块2：供应商绩效评估（制造业的“大众点评”）模块3：供应风险管理（制造业的“天气预报”）3.SRM系统数据流（家电行业协同网络）4.SRM系统避坑指南5.家电行业SRM术语对照表四、乐高教学：SRM系统深度拆解（家电行业版）1.

泛泛不谈·2025-02-23 21:54

DMA IP核的详解与实现

一，DMAIP核使用详解1，时钟DMA具有4个时钟输入，分别是m_axi_mm2s_aclk：MM2S接口m_axi_s2mm_aclk：S2MM接口s_axi_lite_aclk：AXI4-Lite控制接口

寒听雪落·2025-02-23 21:53

基于腾讯 tRPC-Go 单体化改造怎么节省上万核 CPU

微服务一直以来是服务治理的基本盘之一，落地到云原生上，往往是每个K8spods部署一个服务，独立迭代、独立运维。但是在快速部署的时候，有时候，我们可能需要一些宏服务的优势。有没有一种方法，能够“既要又要”呢？本文基于tRPC-Go服务，提出并最终实践了一种经验证可行的方法。本文原文发布在腾讯内网，随着腾讯tRPC框架正式开源,笔者决定将敏感信息脱敏后发布至外网，也助力tRPC的推广。微服务的优劣微

·2025-02-23 21:39

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

软开的过程

运行环境硬件平台：STM32MP157D（Cortex-A7+M4双核）操作系统：Linux（A核）+FreeRTOS（M核）屏幕规格：10.1寸电容触控屏（1280×800）功能清单-实时振动信号采集

m0_55576290·2025-02-23 19:37

神经网络可视化工具

11款神经网络可视化工具，组会汇报、论文插图、科研学术必备01TensorSpace可以在网页上直接使用，是一种3D模型展示神经网络，适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开

G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

该框架以卷积神经网络为核心，结合多阶段数据预处理流程（包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理），实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型

智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

deepseek-r1系列模型私有化部署分别需要的最低硬件配置

‌DeepSeek-R1系列模型部署所需的最低硬件配置如下‌：‌DeepSeek-R1-1.5B‌‌CPU‌：最低4核（推荐多核处理器）‌内存‌：8GB+‌硬盘‌：3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB

Sophie'sCookingLab·2025-02-23 05:21

初识dpdk-原理、编译

传统协议栈交互模型2.2.dpdk交互模型3.dpdk基本原理4.编译dpdk4.1.源码4.2.环境准备4.3.编译4.4.打包生成动态库5.dpdk性能优化5.1.轮询驱动5.2.大页内存5.3.CPU核亲缘性和独占

努力的CV战士·2025-02-23 04:13

linux java性能监控工具_Linux监控和Java性能监控命令

//总cpu数量On-lineCPU(s)list:0,1//在线的cpu的编号;Thread(s)percore:2//每个Core核心的线程数Core(s)persocket:1//每个cpu插槽核数

软工苏·2025-02-23 01:57

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。

爱丫爱·2025-02-22 23:40

说下昨日套利15个点的操作逻辑（AH比价操作）

昨日长飞光纤大幅低开，不过港股大涨，AH溢价很大，并且中军沃尔核料止跌，就果断上了长飞。这是一个典型的AH比价的策略，希望大家有所悟。

镰圈量化·2025-02-22 23:32

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。

Jason_Orton·2025-02-22 20:08

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

Spring Boot自动装配：约定大于配置的魔法解密

**渐进增强**：允许开发者自定义配置覆盖默认值####二、自动装配的核

斗-匕·2025-02-22 14:54

RepVGGBlock实现

本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。

武乐乐~·2025-02-22 13:45

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8

向哆哆·2025-02-22 10:20

CPU多级缓存结构以及缓存一致性协议MESI

CPU多级缓存结构现代CPU分为物理核和逻辑核，比如我们日常办公电脑常见的4核8线程，就是指的4个物理核、8个逻辑核。

又菜又爱玩٩( ö̆ ) و·2025-02-22 09:43

阿里云通过docker安装skywalking及elasticsearch操作流程

系统本文使用系统为AlibabaCloudLinux3.2104LTS64位配置为4核8GPS：最低配置应为2核4G，配置过低无法启动安装docker1.卸载旧版本dockeryumremovedocker

stone.eye·2025-02-22 07:29

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络

皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

外贸跨境订货系统流程设计、功能列表及源码输出

以下将详细阐述外贸订货系统的流程设计、功能列表，并提供核货宝外贸跨境订货系统源码示例，欢迎大家一起讨论。一、系统流程设计用户端流程：注册/登录→选择语言/货币→浏览商品→加入购物车→确认订单→选择

多用户商城系统·2025-02-22 02:06

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox

chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。

reset2021·2025-02-21 16:13

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习2.4半监督学习与主动学习3.基于模型分类4.基于技巧分类4.1贝叶斯学习4.2核方法

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。

wei子·2025-02-20 14:48

动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升

步入烟尘·2025-02-20 14:44

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积？

向哆哆·2025-02-20 13:07

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

win11系统亮度调节显示条存在，调节失效的问题解决及补充

没有亮度条是显示卡驱动丢失根据目前CSDN所提出的主流方式以及线下售后门店人员所提供的解决方案1.设备管理器更新显示卡驱动（核显2.更新显示屏（监视器）驱动3.禁用显卡后更新显示屏驱动4.检查监视器是否为

Luis Li 的猫猫·2025-02-20 01:03

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

Winograd 算法原理推导和python程序

一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法，其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。

weixin_47696437·2025-02-19 21:49

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-02-19 20:45

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

基于DeepSeek优化微信：打造下一代社交体验

目录引言：当社交平台遭遇AI革命微信的现状与挑战：超级App的十字路口DeepSeek技术概述：重新定义社交智能的核引擎基于DeepSeek的微信优化方案：五大场景革命实施策略与挑战：从实验室到十亿级落地的关键跃迁未来展望

zhangjiaofa·2025-02-19 11:29

arXiv每日推荐-3.4：语音/音频每日论文速递

arXiv每日学术速递)【1】SELD-TCN:SoundEventLocalization&DetectionviaTemporalConvolutionalNetworks标题：SELD-TCN：基于时间卷积网络的声音事件定位与检测作者

sapienst·2025-02-19 09:16

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

背景：手上有一台联想E470的闲置笔记本，配置如下：（IntelHD620核显+NVIDIA920MX独显，i5-7200UCPU），想用它来部署并学习AI模型。

月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

【linux numa】 NUMA 绑核

1.NUMA的前世今生NUMA（NonUniformMemoryAccess）和UMA（UniformMemoryAccess）是两种CPU相关的硬件架构。在早期的UMA架构中，CPU通过前端总线（FSB，FrontSideBus）连接到北桥芯片，然后北桥芯片连接到内存，即内存控制器集成在北桥芯片中。外部IO设备与南桥芯片相连，南桥芯片与北桥芯片通过内部总线相连。下图为UMA架构图下图为早期的UM

Dayu_log·2025-02-18 23:46

搜广推校招面经十九

1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数，以增强特征表达能力。

Y1nhl·2025-02-18 16:28

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

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