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vue3预览pdf文件的几种方法

文章目录vue3预览pdf集中方法方法一：方法二：展示效果：需要包依赖：代码：方法三：展示效果：需要包依赖：代码：自己调参数，选择符合自己的vue3预览pdf集中方法方法一：iframe：这种方法显示有点丑方法二

夜空孤狼啸·2024-01-27 12:05

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout=0.):初始化函数定义了网络的主要结构和参数。channel:输入特征的通道数。dim:Transformer部分的特征维度。depth:Transformer的层数。kernel_siz

风筝超冷·2024-01-27 12:52

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

机器学习周记（第二十周：文献阅读-TCN and LSTM）2023.12.4~2023.12.10

本周也针对论文模型进行了简单的复现，预测结果并不非常准确，仍需进一步优化和调参。ABS

Slender2001·2024-01-27 08:12

[Raspberry Pi] Raspberry Pi 4配置OpenCV4.6.0和ncnn环境(32-bit operation system)

文章目录前言配置OpenCV4.6.0环境1调整GPUMemory2检查EEPROM3版本确认4安装依赖5下载OpenCV6BuildMake7Make8环境配置9检查10测试11卸载配置ncnn1版本确认

ztmajor·2024-01-27 08:00

深度神经网络和传统神经网络区别

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，

快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

机器学习 | Python算法XGBoost

下面是一些常用的XGBoost算法调参技巧：学习率（learningrate）：学习率控制每个回归树（boostinground）对最终预测结果的贡献程度。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

python使用PaddleOCR实现《命名实体识别项目》OCR（已实现）（ai领域必看，简单易用）

该工具集使用PaddlePaddle深度学习框架技术，提供了多种OCR模型和算法，包括基于CNN+CTC、DenseNet+CTC等模型，能够针对不同场景和应用提供最优的OCR解决方案。

热爱生活的五柒·2024-01-27 07:30

车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法 python语言毕业设计✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、

vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:21

【目标检测】不同结构的感受野对CNN网络的影响

一、什么是感受野？1、生物学的感受野万物能见于人，依靠的是人类的视觉系统，其中视网膜起到了关键作用，在视网膜上有许多光感受器细胞，这些光感受器把光信号转换为神经信号（电脉冲），从而刺激大脑皮层中与视觉相关的特定神经细胞，从而在人脑中显现出万物的影像。我们把所有刺激了某一特定神经细胞的光感受器称为该特定神经细胞的感受野(receptivefield)。2、卷积神经网络的感受野感受野用来表示网络内部的

牧世·2024-01-27 04:59

计算CNN卷积层和全连接层的参数量

计算CNN卷积层和全连接层的参数量先前阅读CNNExplainerAComprehensiveGuidetoConvolutionalNeuralNetworks—theELI5way本文主旨意在搞明白

FMsunyh·2024-01-26 19:28

精选11篇顶会论文，深度学习时间序列预测模型汇总！（含2024最新）

本文精心汇总了11篇深度学习时间序列预测模型的顶会论文，涵盖基于递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer架构以及多元时序预测等多种类型的模

AI热心分享家·2024-01-26 18:03

yolov5转onnx到ncnn

测试代码6.2检测这一套都没啥说的主要在onnx转ncnn这步pythonexport.py--datadata/xuehua.yaml--weightsruns/train/exp4/weights/

初学者5213·2024-01-26 18:50

deeplab 系列文章

deeplabv1：semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFs对于传统的DCNN网络来说，其实都是具有不变性的这个特征的

horsetif·2024-01-26 18:33

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

python csv 格式文件中文乱码问题解决方法

使用pandas的DataFrameto_csv方法实现csv文件输出，但是遇到中文乱码问题，已验证的正确的方法是：df.to_csv("cnn_predict_result.csv",encoding

BlueCat2016·2024-01-26 18:19

(SPP-Net)CNN处理图片时resize图片尺寸的问题小结

目前已知SPP和RoIpoolingCNN中卷积层Conv_Layer对图片size并没有限制,而全连接层FC_Layer则相反.SPP-Net(空间金字塔池化网络)背景SPP-Net是出自2015年发表在

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

R机器学习mlr3：超参数调优

很多人戏称调参的过程就像是"炼丹"！确实差不多，而且很多时候你调整后的结果可能还不如默认的结果好！这就好比打游戏，"一顿操作猛如虎，一看战绩0比5"！

医学和生信笔记·2024-01-26 15:28

Convolutional neural networks for crowd behaviour analysis: a survey

1本综述内容：•分析CNN技术为何渗透到人群行为分析领域;•识别CNN在人群行为分析任务中最先进的表现所面临的各种挑战;•讨论各种基于cnn的人群行为分析方法。

枸杞红枣养生茶·2024-01-26 13:59

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

模型如何做出来的一般步骤是的，一般情况下，选择模型架构后需要进行调参，并在训练过程中生成最终的模型。调参是为了优化模型的性能，确保模型能够在给定任务上表现良好。

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

我们是如何测试人工智能的（二）数据挖掘篇

前言数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师80%的时间都是在跟数据打交道，国内在AI上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。

孙高飞·2024-01-26 10:32

Tensorflow高阶内容（五）- Deep Learning

高阶内容5.1Classification分类学习5.2什么是过拟合（Overfitting）5.3Dropout解决Overfitting5.4什么是卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork

BingshengTian_Mamba·2024-01-26 10:15

vue3 watch理解

监听变化vue3版本watch(1,2,3)接收三个参数第1个参数需要监听的数据第2个参数是监听的回调参数回调里常用的两个参数,(一,二)=>{第一个参数是新值,第二个参数是旧值其实还有第三个参数是个函数清除副作用

前端专业写bug·2024-01-26 10:36

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。

风筝超冷·2024-01-26 09:08

MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制

年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。

同元软控·2024-01-26 07:57

深度学习基础知识

输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数：加入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题，CNN

湘溶溶·2024-01-26 06:40

CNN卷积理解

1卷积的步骤1过滤器（卷积核）（Filter或Kernel）：卷积层使用一组可学习的过滤器来扫描输入数据（通常是图像）。每个过滤器都是一个小的窗口，包含一些权重，这些权重通过训练数据进行学习。过滤器的大小（例如3x3或5x5）决定了它观察输入数据的范围大小。较小的过滤器可以捕捉到细粒度的特征，而较大的过滤器可以捕捉到更大范围的特征。每一个卷积核（或过滤器）通常被设计用来从输入图像中提取某类特征。2

圆圆栗子君·2024-01-26 06:05

装装更健康-点评训练营95

符号互动论强调参与社会互动的人要站在他人的角色立场去了解如何看待自己，这

唐铭含·2024-01-26 06:51

神经网络CNN优化处理图片

*构建一个图片分类模型，并没有涉及到图片预处理或美化的部分以下是一个简单的图片预处理的例子，它包括将图片转换为灰度图、调整大小并标准化到0-1之间：`importcv2fromtorchvisionimporttransforms定义预处理操作preprocess=transforms.Compose([transforms.Grayscale(),#将图像转换为灰度图（如果是彩色分类任务则不需要

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-26 06:33

Mask Scoring R-CNN,代码运行报错KeyError: ‘Non-existent config key: MODEL.PRETRAINED_MODELS‘

这几天在做MaskScoringR-CNN算法运行，可是运行命令：pythontools/train_net.py--config-fileconfigs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_

骑走的小木马·2024-01-26 04:54

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而

科学禅道·2024-01-26 00:26

个人品牌崛起，国家需要更多的“李子柒”

在国内拥有几千万粉丝，在国外社交媒体YouTube上的粉丝高达750万,与之旗鼓相当的,美国主流媒体CNN的粉丝数,794万。可以说，李子柒一个人，抵得上一个CNN!李子柒，为什么那么火？

大炜大视界·2024-01-25 23:23

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

38、FB-tCNN:基于时域的EEG信号神经网络分析模型[你也听说过我的故事?]

本文由清华大学计算机科学与技术系于2021年12月22日发表于IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering期刊，标题为：“FilterBankConvolutionalNeuralNetworkforShortTime-WindowSteady-StateVisualEvokedPotentialClassification

是馒头阿·2024-01-25 18:35

基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测附MATLAB实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要。在金融、气象、交通等领域

matlab科研助手·2024-01-25 17:18

基于雾凇算法优化多头注意力机制的卷积长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention实现多变量时间序列预测MATLAB实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今社会，风电预测在能源行业中扮演着重要的角色。准确地预测风电的产量可以帮助能源公司更好地规划发电和

matlab科研助手·2024-01-25 17:18

【风电回归预测】基于开普勒算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络KOA-CNN-BiLSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着可再生能源的快速发展，风电作为其中的重要组成部分，正逐渐成为人们关注的焦点。然

matlab科研助手·2024-01-25 17:48

IME-CNN-LSTM-Multihead-Attention|基于雾凇算法优化多头注意力机制卷积结合长短记忆神经网络R多变量时间序列预测附MATLAB仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测在各种领域中变得越来越重要。在金融、气象、交通等领域

Matlab科研辅导帮·2024-01-25 17:47

基于雾凇算法优化多头注意力机制的卷积长短记忆神经网络RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention实现风电预测附MATLAB实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今社会，风电预测在能源行业中扮演着重要的角色。准确地预测风电的产量可以帮助能源公司更好地规划发电和

Matlab科研辅导帮·2024-01-25 17:47

torchvision官方Mask RCNN 转ONNX

Torch==1.4Torchvision==0.5.0版本的官方MaskRCNN已经可以转ONNX了，https://github.com/pytorch/vision/blob/7b60f4db9707d7afdbb87fd4e8ef6906ca014720

qizhen816·2024-01-25 16:08

大创项目推荐题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习

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·2024-01-25 14:59

HADAX投票上币明星项目AAC计划于3月6日上线

据HADAX官网公告显示，截至发稿，EGCC、SHE、MEX、IIC、GSC、UC、UIP已经上线，而暂时未上线的UUU、CNN与AAC也将于3月6日上线，开启充值、交易的时间HADAX还未进行披露。

锐角AAC·2024-01-25 10:04

34、StoHisNet：CNN+Transformer结合首次用于胃病理图像4分类[奔狼怎配质疑雄狮!]

精密影像诊疗国际示范合作基地，贵州大学计算机科学与技术学院，清华大学北京信息科学与技术国家研究中心，共同合作，于2022年5月28日发表于IF：6.1\JCR：Q1论文创新点/主要贡献：1.该研究提出了一种混合CNN

是馒头阿·2024-01-25 09:31

康谋新闻丨走进康谋科技——您的自动驾驶解决方案合作伙伴

来源：康谋自动驾驶康谋新闻丨走进康谋科技——您的自动驾驶解决方案合作伙伴原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-TCNNviK_u8wK0Y3qMHkNA欢迎关注虹科，为您提供最新资讯

虹科电子科技·2024-01-25 08:37

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT模型调参

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

风速预测 | Python基于CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA的风速时间序列预测

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍CEEMDAN-CNN-Transformer+ARIMA是一种用于风速时间序列预测的模型，结合了不同的技术和算法。

机器学习之心·2024-01-25 07:55

3.2 ThunderNet思考

在backbone部分，设计了轻量级网络SNet；在detection部分，借鉴Light-HeadR-CNN的思路，并进一步压缩RPN和R-CNN子网络。

深度学习模型优化·2024-01-25 05:52

1D-2D-MTF-CNN-GRU-AT多通道图像时序融合的分类/故障识别程序！Excel导入，直接运行

适用平台：Matlab2023版本及以上本程序同时结合两篇国内顶级EI的方法：提出1D-2D-MTF-CNN-GRU-AT多通道图像时序融合的分类/故障识别程序！

预测及优化·2024-01-25 01:50

毕业设计：python车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法 MySQL数据库（源码+文档） ✅