CNN滤波器第46页

Mysql5.7.12高危漏洞升级修复

问题描述漏洞类型数据库漏洞CVSS评分9.8CVE编号CVE-2019-3822CNNVD编号CNNVD-201902-124CNVD编号–CNCVE编号CNCVE-20193822BUGTRAQ–详细描述

ta山之石可以攻玉·2023-11-12 14:25

漏洞命名规则及其正则表达式判断

参考：漏洞都是怎么编号的CVE/CAN/BUGTRAQ/CNCVE/CNVD/CNNVD-phlsheji-博客园(cnblogs.com)有一个已经被淘汰了，还有一个我查了没找到。

ExcaliburZZ·2023-11-12 14:54

小白学安全-漏洞编号的理解 CVE/CAN/BUGTRAQ/CNCVE/CNVD/CNNVD

1、以CVE开头，如CVE-1999-1046这样的CVE的英文全称是“CommonVulnerabilities&Exposures”公共漏洞和暴露。CVE就好像是一个字典表，为广泛认同的信息安全漏洞或者已经暴露出来的弱点给出一个公共的名称。使用一个共同的名字，能够帮助用户在各自独立的各种漏洞数据库中和漏洞评估工具中共享数据，尽管这些工具非常难整合在一起。这样就使得CVE成为了安全信息共享的“k

码农丁丁·2023-11-12 14:23

ViT：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文阅读

TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE0.AbstractTransformer在计算机视觉中的应用有限在视觉中，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持它们的整体结构本文证明了这种对CNN

KrMzyc·2023-11-12 13:59

VSLAM（7）：后端优化---滤波器方法和BA图优化

在视觉里程计完成每次的位姿估计后，可以实时地得到一个短时间内的轨迹和地图点，但是由于估计本身具有误差，这个误差会一直保持并不断累加。所以可以构建一个尺度和规模更大的优化问题，来计算一段长时间内的最有轨迹和地图。一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述，设从t=0到t=N这个时间段内，机器人经过了到的位姿点，观测到了这么多的特征点，那么有：视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点，所

聪明的笨小子·2023-11-12 13:59

Interactive Analysis of CNN Robustness

InteractiveAnalysisofCNNRobustness----《CNN鲁棒性的交互分析》摘要虽然卷积神经网络（CNN）作为图像相关任务的最先进模型被广泛采用，但它们的预测往往对小的输入扰动高度敏感

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-12 12:49

国产替代ADA4077, ADA4177, OPAX277,OPAX192 等管脚兼容

：1nA（最大值，25℃）低压噪声密度：8nV/√Hz（典型值，1kHz）大信号电压增益(AVO)：100dB（最小值，全电源电压和工作温度范围）支持高于或低于供电轨电压32V的输入过压保护集成EMI滤波器

中广芯源006·2023-11-12 12:03

Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络（CNN）进行人脸识别

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo

Web3&Basketball·2023-11-12 12:56

分类网络搭建示例

搭建CNN网络本章我们来学习一下如何搭建网络，初始化方法，模型的保存，预训练模型的加载方法。本专栏需要搭建的是对分类性能的测试，所以这里我们只以VGG为例。

夏天是冰红茶·2023-11-12 12:54

选择搜索(Selective Search)算法介绍与Python实现解释

3.5判断并获取相邻区域3.6合并区域3.7选择搜索算法选择搜索(SelectiveSearch)算法是一种通过分割图像为小块，然后逐步合并这些小块以获取所需要的子块的启发式算法在目标检测的经典模型R-CNN

Chiak1·2023-11-12 12:49

到底什么是几何深度学习？Twitter 首席科学家Bronstein深度解读

Bron作者|MrBear编辑|青暮前不久，帝国理工学院教授、Twitter首席科学家MichaelBronstein发表了一篇长达160页的论文，试图从对称性和不变性的视角从几何上统一CNNs、GNNs

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-12 06:27

数字信号处理及python实现(三)

数字信号处理及python实现三抽样引起的混叠抽样的频域视图样本重建信号拟合正弦波线性与多项式内插理想低通滤波器这是参考知乎的数字信号处理及matlab实现的python实现版本，参考连接上一期:数字信号处理及

飞华1993·2023-11-12 02:40

Multi-task Adversarial Learning for Semi-supervised Trajectory-User Linking

创新点：1.对轨迹进行补全操作，并且使用卡尔曼滤波器进行细粒度的位置补全。2.在轨迹补全时补全的是轨迹缺失点所在的单元区域，这样容易建模。3.采用对抗学习的半监督方式来解决TUL问题。

小瘪️·2023-11-12 01:16

verilog幂次方_Verilog学习笔记——有符号数的乘法和加法

有符号数的计算在Verilog中是一个很重要的问题(也很容易会被忽视)，在使用Verilog语言编写FIR滤波器时，需要涉及到有符号数的加法和乘法，在之前的程序中我把所有的输入输出和中间信号都定义成有符号数

AeroD·2023-11-12 00:29

使用MNIST数据集训练第一个pytorch CNN手写数字识别神经网络

1、CNN卷积神经网络2、torchvision.datasets3、MINIST数据集4、神经网络的训练5、pytorch训练模型的保存CNNPyTorch提供了许多预加载的数据集（例如FashionMNIST

懒懒小道长·2023-11-12 00:21

复现Detectron2-blendmask之冰墩墩雪容融自定义数据集语义分割

光芒再现robotliang·2023-11-11 23:16

正负样本不均衡会带来的问题以及使用auc评估模型，focal lossfunction解决问题

3.一般来说不论在yolo还是fasterrcnn中，每个阶段损失函数是把所有的情况都

武凯的博客·2023-11-11 22:44

基于CST的电磁感应透明设计与机制研究

EIT超表面的窄带、高效透射窗口可用作滤波器和光开关器件。依据Kramers-Kro

CAE320·2023-11-11 18:47

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

标本室温度高自动报警物联网编织智慧校园

http://news.cnnb.com.cn/system/2014/04/11/008034165.shtml

cy时代·2023-11-11 13:23

Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection（2019.4）

文章目录AbstractIntroduction引入问题1）Samplelevelimbalance2)Featurelevelimbalance3)Objectivelevelimbalance进行解决贡献RelatedWork（他人的work，捎带与我们的对比）Modelarchitecturesforobjectdetection（跳）Balancedlearningforobjectdet

怎么全是重名·2023-11-11 12:32

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）目录时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-11-11 12:30

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）目录时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）预测效果基本描述模型描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2023-11-11 12:54

CRNN论文笔记

前期知识储备：概率论：了解基本的概率论知识，掌握条件概率的概念和公式CNN：了解卷积神经网络CNN的结构，掌握CNN的基本工作原理LSTM：了解长短时记忆网络LSTM的结构，掌握LSTM的基本工作原理CTC

在学习的王哈哈·2023-11-11 12:15

【深度学习基础】主流目标检测算法简介

原创文，转载请注明出处文章目录Googlenet目标检测算法CNNR-CNNFastR-CNNFasterR-CNNSSDYOLOGooglenet目标检测算法CNN在2

嵌小超·2023-11-11 11:40

【目标检测系列】六、Faster R-CNN

目录参考资料第1章FasterR-CNN概述第2章Backbone2.1ResNet50网络结构2.2ResNet50代码第3章RegionProposalNetworks3.1Anchors的生成3.2Anchors

travellerss·2023-11-11 11:04

目标检测之Faster R-CNN

经过R-CNN和FastRCNN的积淀，RossB.Girshick在2016年提出了新的FasterRCNN，在结构上，FasterRCNN已经将特征抽取(featureextraction)，proposal

AI路上的小白·2023-11-11 11:31

Could not load library libcudnn_cnn_train.so.8, 解决类似问题的思路与方法

完整报错Couldnotloadlibrarylibcudnn_cnn_train.so.8.Error:/home/ai/anaconda3/envs/ai/bin/..

锦鲤AI幸运·2023-11-11 10:31

低通卷积滤波器matlab程序,matlab自带函数-盲卷积-加噪-卷积-滤波-小结

总结自网上、matlab帮助文档等，都是图像复原中经常用到的基础函数或操作。可以模拟图像降质过程和用一些经典方法盲解卷积复原的过程。一、卷积：conv2、convn、convmtx2卷积的计算步骤：(1)卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度(2)移动卷积核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方(3)在旋转后的卷积核中，将输入图像的像素值作为权重相乘(4)第三步各结果的和做为该输入像素对

weixin_39941859·2023-11-11 09:42

【数据集映射】（含完整可行Python代码）Yolo格式数据（txt）转RCNN格式数据（coco）

1：需求背景目标检测研究中，通常不同的模型需要不同的数据格式，如yolo需要txt、rcnn需要coco等，因此就需要对标注的数据格式进行转换。

MorleyOlsen·2023-11-11 07:58

matlab零极点图程序,Matlab绘制数字滤波器零极点图

本人找到一个绘制零极点图的程序(如下)，但是实际调用中发现老提示55行有错误，本人是个菜鸟，希望大虾给我帮助，另外如果可以的话希望各位给我提供点最小相位滤波器设计的资料functionpzplot(num

公诸同好·2023-11-11 07:15

pytorch实战9：基于pytorch简单实现u-net

本系列必须的基础python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的一是帮助自己巩固知识点；二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足；三是希望可以给大家一个参考。

自学小白菜·2023-11-11 06:32

一文详解多模态大模型发展及高频因子计算加速GPU算力 | 英伟达显卡被限，华为如何力挽狂澜？

ChatGPT、GenAI、L40S、A100、H100、A800、H800、华为、GPU、CPU、英伟达、NVIDIA、卷积神经网络、StableDiffusion、Midjourney、FasterR-CNN

高性能服务器·2023-11-11 06:41

（论文阅读24/100）Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

文献阅读笔记（sel-CNN）简介题目VisualTrackingwithFullyConvolutionalNetworks作者LijunWang,WanliOuyang,XiaogangWang,andHuchuanLu

朽月初二·2023-11-11 06:31

CS5340音频ADC SNR CS8422N 24bit,192 kHz 光纤同轴异步采样率转换器

ADC主要特点线性相位抗混叠数字滤波器单端输入带失调电压消除的数字高通滤波器信噪失真比：85dB动态范围：95dB信噪比:95dB采样速率8kHZ到96kHz主时钟：256fs/384fs/512fs/

ES8388codec·2023-11-11 06:55

MS2358：96KHz、24bit 音频 ADC

主要特点线性相位抗混叠数字滤波器单端输入带失调电压消除的数字高通滤波器信噪失真比：85dB动态范围：95dB信噪比:95dB

Yyq13020869682·2023-11-11 06:52

深度学习之PyTorch物体检测实战，读书笔记（一）

深度学习的发展离不开编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）深度学习在计算机视觉中的应用编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）1.传统的物体检测算法思路编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）2014年的RCNN

艾1·2023-11-11 06:16

【目标检测】01-物体检测基础知识&模型评价指标-深度学习pytorch之物体检测实战-学习笔记

01-物体检测基础知识&模型评价指标物体检测基础知识机器学习深度学习深度学习发展历程深度学习的核心因素深度学习在计算机视觉中的应用计算机视觉计算机视觉任务物体检测技术发展历程RCNN之前RCNN之后两阶算法优点缺点典型算法多阶算法一阶算法优点缺点典型算法

暖焱·2023-11-11 06:37

【算法】08 耦合 Lorenz 63 模式的参数估计实验

摘要本实验通过建立基于耦合Lorenz63模式的孪生实验框架，使用集合调整卡尔曼滤波器EAKF实现参数估计，测试参数估计开始的不同阶段、观测误差、同化频率、协方差膨胀等方法细节对于参数估计结果的影响。

赖亦无·2023-11-11 05:54

自然语言处理（一）：RNN

WhyCNN需要固定长度的输入、输出，RNN的输入和输出可以是不定长且不等长的CNN

冷冻工厂·2023-11-11 04:40

BAM（Bottleneck Attention Module）

背景与动机在深度卷积神经网络（CNN）中，每个卷积层都负责从输入图像中提取特征。然而，不同通道的特征之间可能存在不同的重

BestSongC·2023-11-11 02:33

ECA-Net（Efficient Channel Attention Network）

ECA-Net模块的整体结构如下图所示：背景在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）已经取得了巨大的成功，但它们在处理图像时存在一些限制。其中之一是CN

BestSongC·2023-11-11 02:25

特征归一化（BN、LN、IN 、GN）详解

对于典型的MLP或CNN，训练时，中间层中的变量可能具有更广的变化

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-10 23:11

竞赛选题深度学习疲劳检测驾驶行为检测 - python opencv cnn

laafeer·2023-11-10 22:24

竞赛选题深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

laafeer·2023-11-10 22:19

11-09 周四 CNN 卷积神经网络基础知识

11-09周四CNN卷积神经网络时间版本修改人描述2023年11月9日09:38:12V0.1宋全恒新建文档简介学习一下CNN，卷积神经网络。使用的视频课程。

思影影思·2023-11-10 20:36

输入关键词就能生成对应图片的技术是如何实现的？

卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是用于图像识别的深度学习模型的核心。它通过学习图像中

新壳软件·2023-11-10 20:53

竞赛题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习