U-Net网络模型第4页

BBR拥塞控制算法介绍和代码分析

网络模型拥塞控制算法要解决网络传输中的拥塞问题，并且尽可能的高效的利用网络带宽。

myxu_bin·2024-02-04 00:53

网络数据传输过程

先验知识：OSI模型OSI网络模型实际上是参考模型，在实际中并不使用，在网络出现问题的时候，可以从一个宏观的整体去分析和解决问题，而且搭建网络的时候并不需要划分为7层，当今互联网广泛使用的是TCP/IP

slomay·2024-02-03 22:04

Java面试——计网篇

一、基础篇1、TCP/IP网络模型对于同一台设备上的进程间通信，有很多种方式，比如有管道、消息队列、共享内存、信号等方式，而对于不同设备上的进程间通信，就需要网络通信，而设备是多样性的，所以要兼容多种多样的设备

我真的很帅阿·2024-02-03 20:38

神经网络 | 基于多种神经网络模型的轴承故障检测

Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要源自《第二届全国技能大赛智能制造工程技术项目比赛试题（样题）模块E工业大数据与人工智能应用》，基于给出的已知轴承状态的振动信号样本，对数据进行分析，建立轴承故障诊断模型，对未知状态的振动信号样本进行预测，判断该样本属于哪种状态。目录技术描述任务说明任务一一、导入必要库二、读取并处理训练数据三、绘制比例分布饼图任务二一、导入必要库二、数据预处理2.1数据切片和分层

半亩花海·2024-02-03 18:54

搜狗开源框架Workflow网络模型分析

workflow是一个比较轻量化的后端服务框架，支持Linux/Mac/Windows主流平台，其网络模块是框架的核心。在workflow-windows分支上可以看到对windows的IOCP的封装，对于学习windowsIOCP网络编程有很好的启发意义。因此，有必要对该网络模块的工作原理进行分析(源码位置：workflow-windows/src/kernel_win/)。IOCP完成端口主要

MOONICK·2024-02-03 12:16

神经网络模型设计的方法和技巧

设计神经网络模型涉及多个关键步骤和技巧，以下是一些通用的策略和注意事项：明确任务需求：确定目标：是分类、回归、生成式建模还是强化学习等。

科学禅道·2024-02-03 11:56

深度学习-最简代码实现目标检测模型

在这个项目中，我用最简单的方式实现了数据迭代器、网络模型、预测脚本和训练模型脚本，以及一些辅助脚本，通过这个过程提高对目标检测的认识和实践能力。

汤青松·2024-02-03 11:31

CACDU-Net: A Novel DoubleU-Net BasedSemantic Segmentation Model for SkinLesions Detection in Image

CACDU-Net:一种新的基于双u-net的图像皮肤损伤语义分割模型摘要皮肤病变分割是皮肤病学领域的一项重要任务，它有助于早期发现和诊断皮肤病。深度学习技术在实现准确的病灶分割方面显示出巨大的潜力。

我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:33

神经调节的Hebbian学习用于完全测试时自适应

摘要完全测试时自适应（Fullytest-timeadaptation）是指在推理阶段对输入样本进行序列分析，从而对网络模型进行自适应，以解决深度神经网络的跨域性能退化问题。

Scabbards_·2024-02-03 04:45

循环神经网络RNN专题（01/6）

在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

无水先生·2024-02-03 02:43

神经网络是模型还是算法,神经网络模型数据处理

神经网络算法原理4.2.1概述人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。神经网络技术在众

阳阳2013哈哈·2024-02-03 02:43

人工神经网络之求解数学问题

基于求解问题的数学原理，可在原理性方法的指导下构造出相应的神经网络模型，使其通过对样本的学习自动实现问题的求解SVM支持向量机从线性可分模式分类的角度看，支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化

懒猫gg·2024-02-02 22:49

语义分割：从早期探索到深度学习的突破

从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪：从早期探索到深度学习的突破引言早期技术：图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)聚类方法深度学习的兴起：CNN革命2012年AlexNet的突破全卷积网络（FCN）U-Net

kadog·2024-02-02 21:08

【K8S】详解容器网络中的overlay、underlay

目录overlay网络模型underlay总结：overlay网络模型接上文https://blog.csdn.net/qq_39965059/article/details/125948740?

带你去吃小豆花·2024-02-02 20:31

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:40

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel

hi_ly_51·2024-02-02 13:25

2024美赛数学建模D题思路分析

问题1：建立五大湖最优水位的网络模型问题一我们要去解

数模竞赛pawn·2024-02-02 13:41

一文讲透神经网络的激活函数

原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即y=f(x)。

算法进阶·2024-02-02 11:43

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

以下是torch.nn的关键组成部分及其功能：nn.Module类：nn.Module是所有自定义神经网络模型的基类。

科学禅道·2024-02-02 09:23

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

k8s网络详解（一）

之间的关系VXLAN模式FlannelVXLAN模式跨主机工作原理网络插件Calicok8s组网Calico方案与flannel方案区别Calico主要组成部分Calico工作原理网络概述Kubernetes网络模型是一个复杂的系统

木合杉·2024-02-02 07:56

【动手学大模型】第一章大模型简介

之后引入了深度学习的思想，使用神经网络模型来更好的捕捉语言中的复杂关系。随着Transformer架构的神经网络模型引入，通过大量的文本数据训练，模型可以深入理解语言规则和模式。

Farah_Y·2024-02-02 07:44

网络模型的构建

前言：之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制，本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。目前，cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro

pprpp·2024-02-02 02:55

【深度学习】全连接神经网络

神经网络模型由多个单元结构组成。

wmh1024·2024-02-01 22:13

Kubernetes 网络模型：一文解析其架构与工作原理

【摘要】本文将探讨Kubernetes中的网络模型，以及对各种网络模型进行分析。

知白守黑V·2024-02-01 12:48

文本生成高清、连贯视频，谷歌推出时空扩散模型

与传统模型不同的是，Lumiere采用了一种时空扩散（Space-time）U-Net架构，可以在单次推理中生成整个视频的所有时间段，能明显增强生成视频的动作连贯性，并大幅度提升时间的一致性。

RPA中国·2024-02-01 10:23

图论——最短路径之渡河问题

渡河问题是图论（图与网络模型及方法）中求解最短路径的经典例题，也是一道很有意思的问题。题目大致描述如下：某人带狼、羊、蔬菜渡河，有一艘船，每次渡河人只能载一物。

YJY131248·2024-02-01 10:46

相片修复框架-GFPGAN

在github可以找到开源的代码，它由两个主要模块组成：退化移除模块(U-Net)：用于从低分辨率、低质量的人脸图像中恢复出高质量的人脸图像。

qyhua·2024-02-01 10:58

应用keras建立ANN模型.

Keras提供了一种简洁而高层次的API，使得用户能够快速构建、训练和部署神经网络模型。Keras的设计理念是以用户友好和易用性为重点。

取名真难.·2024-02-01 07:34

大创项目推荐题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络大创项目推荐代码

数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset类3.4.3数据集的使用4网络模型搭建

laafeer·2024-02-01 07:29

TCP/IP网络模型

大家好我是苏麟,今天聊聊TCP/IP四层网络模型.资料来源:小林coding小林官方网站:小林coding(xiaolincoding.com)应用层最上层的，也是我们能直接接触到的就是应用层（ApplicationLayer

踏遍三十六岸·2024-02-01 01:51

BP图片降噪MATLAB代码

主要步骤包括:构建BP神经网络模型。包括输入层、隐藏层和输出层。输入层大小与图像大小相同,输出层大小也与输入图像大小相同。隐藏层根据图像复杂度设定。准备训练数据。

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。

无妄无望·2024-01-31 18:40

深度学习之卷积神经网络

这训练量是很惊人的.卷积神经网络使用权值共享网络结构,降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积网络的“前世今生”卷积网络是一个生物神经网络.其的结论来源于一只猫.D.H.Hubel和T.N.Wi

懒猫gg·2024-01-31 10:35

08-IF8+:纯生信利用神经网络模型从胶质瘤的影像学数据中提取特征并建模

胶质瘤是常见的中枢神经系统(CNS)浸润性肿瘤，影响所有年龄的患者。它们被世界卫生组织细分为四个等级(I-IV级)。所有低级别胶质瘤(WHOII级和III级，LGGs)患者中超过半数最终将经历肿瘤复发。III级胶质瘤的5年生存率为27.3%-52.2%，这具体取决于它们的亚型。IV级胶质瘤的5年生存率仅为5%。胶质瘤中IDH突变的存在具有重要的诊断和预后价值。具有IDH1突变的胶质瘤(或其同源的I

AAA肿瘤信息学王协·2024-01-31 09:53

TensorFlow2实战-系列教程12：RNN文本分类4

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传8、压缩版本网络模型classModel(tf.keras.Model

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:40

pytorch 优化训练显存方式

一般在训练神经网络时，显存主要被网络模型和中间变量占用。网络模型中的卷积层，全连接层和标准化层等的参数占用显存，而诸如激活层和池化层等本质上是不占用显存的。

图 (TU商兴)·2024-01-31 07:20

基于TCP的BIO网络消息收发Demo

BIO网络模型-来自imooc网，侵删基本设计思路在服务端和客户端分别创建两个线程，用于消息收发。

行也成文·2024-01-30 20:41

【网络】：网络基础

2.OSI模型为了保证远程传输数据的可靠性，从而提出了OSI模型OSI（OpenSystemInterconnection，开放系统互连）七层网络模型称为开放式系统互联参

菜花籽·2024-01-30 20:35

技术分享 | 常见接口协议解析

上述的三种类型的协议都处于网络模型中的应用层。除了应用层的常用协议之外，对于传输层的TCP、UDP协议，以及Restful架构风格、RPC协议等等基础网络知识要有一定的了解和认知。网络协议介绍

测试小迷糊·2024-01-30 19:27

PyTorch动态计算图构建的详细过程和代码

当用户定义了一个继承自nn.Module的神经网络模型，并通过调用model.forward(input)进行前向传播时，PyTorch会根据执行的张量操作序列自动构建并维护一个动态计算图，其中的详细过程是

科学禅道·2024-01-30 18:42

分类预测 | Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现SCN-Adaboost随机配置网络模型SCN的Adaboost

机器学习之心·2024-01-30 08:18

PyTorch的nn.Module类的详细介绍

在PyTorch中，nn.Module类是构建神经网络模型的基础类，所有自定义的层、模块或整个神经网络架构都需要继承自这个类。

科学禅道·2024-01-30 07:39

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析（分类任务）词向量模型：加载训练好的词向量或者自己去训练一个词向量模型都可以序列网络模型

机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

Redis面试题35

答：深度学习是机器学习的一个分支，主要基于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行学习和推断。深度学习与传统机器学习的区别在于其模型的结构和学习方法。

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧,本文将帮助大家理解多台服务器资源的数据并行分布式训练神经网络模型的过程，数据并行训练是一种在多个处理器上并行训练卷积神经网络模型的方法

微学AI·2024-01-29 22:11

YOLOv5模型简述

二、网络模型模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head整体

禄亿萋·2024-01-29 16:56

网络:初识

七层模型TCP/IP五层(或四层)模型网络传输的基本流程1.网络传输流程图2.数据包封装和分用网络中的地址管理OSI七层模型OSI（OpenSystemInterconnection，开放系统互连）七层网络模型称为开放式系统互联参考模型

ZY--920·2024-01-29 14:05

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场

CPones·2024-01-29 14:57

通俗易懂理解MobileNet网络模型

温故而知新，可以为师矣！一、参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文：[1]MobileNet网络详解【深度学习】轻量化CNN网络MobileNet系列详解MobileNetV1图像分类1.MobileNetv1创新点MobileNetv1是专注于移动端或者嵌入式设备这种计算量不

花花少年·2024-01-29 13:54

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