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一、SpringBoot入门该博客md文件下载地址1、SpringBoot简介简化Spring应用开发的一个框架；整个Spring技术栈的一个大整合；J2EE开发的一站式解决方案；2、微服务2014，martinfowler微服务：架构风格（服务微化）一个应用应该是一组小型服务；可以通过HTTP的方式进行互通；单体应用：ALLINONE微服务：每一个功能元素最终都是一个可独立替换和独立升级的软件单

我使用的是由MatConvNet提供的DAGNNAPI。

matconvent安装教程1:下载matconvent工具箱，下载地址官方安装教程，具体参考地址2:将下载的matconvnet-1.0-beta24.zip文件解压放入matlab下的bin文件夹中

Halcon初学笔记11、Halcon所有运算子的参数都是以相同的方式排列：输入图像、输出图像、输入控制、输出控制。2、坐标系统：影像是以左上角为坐标原点（0,0）。

1、总体要求我的matlab版本是r2020b、matconvnet-1.0-beta25、visualstudio2022。笔记本安装，没考虑GPU。建议vs的版本尽量比matlab版本低。

ThecontentsarebasedonmypersonalstudynotestotheUniversityofMichiganopencourse"AppliedDataSciencewithPythonSpecialization",lecturedbyProfessorChristopherBrooks,publishedonCoursera.Ifanymistakesorimprope

1.小白专场：判断两个二叉树是否同构给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换，就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。现给定两棵树，请你判断它们是否是同构的。//树的同构练习题：给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换，就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。//现给定两棵树，请你判断它们是否是同构的。//解题思路：1，二叉树表示2，建立二叉树3，同构判断//1,二

OpenCL快速入门教程原文地址：http://opencl.codeplex.com/wikipage?title=OpenCL%20Tutorials%20-%201翻译日期：2012年6月4日星期一这是第一篇真正的OpenCL教程。这篇文章不会从GPU结构的技术概念和性能指标入手。我们将会从OpenCL的基础API开始，使用一个小的kernel作为例子来讲解基本的计算管理。首先我们需要明白的

1在服务器端,实现ChatService服务类中的方法:usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Runtime.Serialization;usingSystem.ServiceModel;usingSystem.Text;usingstaticChatServer.MessageModule

NVIDIA官网下载（iii）cudnn版本：cudnn-8.0-windows7-x64-v5.0-ga，可在NVIDIA官网下载（iv）Matlab版本：MATLABR2016b（v）工具箱版本：matconvnet

STM32F103C8T6初学笔记ST官网链接：http://www.stmicroelectronics.com.cnSTMCU网站链接：http://www.stmcu.com.cn初识STM32STM32

matconvnet利用GPU训练——相关配置硬件：惠普某服务器TeslaK40c系统WindowServer2012R2软件vs2015matlab2016B目的在matconvnet框架下，配置GPU

目录一、DataLoader介绍1.DataLoader作用2.常用参数介绍二、DataLoader的使用1.导入并实例化DataLoader2.具体使用2.1数据集中数据的读取2.2DataLoader中数据的读取3.使用tensorboard可视化效果3.1改变batchsize3.2改变drop_last3.3改变shuffle一、DataLoader介绍1.DataLoader作用Data

目录一、Python中内置函数__call__详解二.ToTensor三、归一化Normalize1.Normalize作用2.所需参数3.计算方法3.1计算公式3.2参数传入0.5的含义4.归一化应用4.1步骤4.2代码4.3结果可视化4.4进阶版代码四、Resize1.作用2.所需参数3.具体使用3.1第一种方法3.2第二种方法4.输出结果五、Compose1.作用2.参数介绍3.Compos

目录一、损失函数1.1L1损失函数1.1.1简介1.1.2参数设定1.1.3代码实现1.2MSE损失函数（平方和）1.2.1简介1.2.2参数介绍1.2.3代码实现1.3损失函数的作用二、在神经网络中使用lossfunction2.1使用交叉熵损失函数2.2反向传播一、损失函数torch.nn—PyTorch1.13documentation每一个样本经过模型后会得到一个预测值，然后得到的预测值和

目录一、Container下Sequential层的介绍1.1作用1.2Example二、实战神经网络搭建以及sequential的使用2.1前期准备2.1.1神经网络模型2.1.2求卷积过程中的padding参数2.2网络搭建2.3sequential的使用2.4检验网络正确性三、完整代码3.1控制台输出3.2tensorboard可视化一、Container下Sequential层的介绍Seq

目录一、Linear线性层1.1线性层简介1.2使用参数介绍二、代码实战2.1输入数据集2.2展平输入向量为1*1*x2.2.1使用torch.reshape方法展平2.2.2使用torch.flatten方法展平2.3构建神经网络2.4完整代码一、Linear线性层官方文档：Linear—PyTorch1.13documentation1.1线性层简介CLASStorch.nn.Linear(i

目录1.软件版本和运行环境配置2.本算法理论知识3.部分核心代码4.遮挡跟踪仿真结论5.参考文献

需求说明：深度学习FPGA实现知识储备来自：http://blog.csdn.net/anysky___/article/details/51356158整理来自：时间的诗IntroductiontoMatconvnetMatConvNet

学习MatConvNet，有一个很经典的例子是车牌数字字符识别。

IntroductiontoMatconvnetMatConvNet是实现用于计算机视觉领域的卷积神经网络(CNN)的MATLAB工具箱。

⭕⭕✳️一、引言✳️二、问题描述✳️2.1函数或变量'vl_simplenn_tidy'无法识别✳️2.2vl_nnconv报错✳️2.3vl_simplenn报错✳️三、远程在线调试解决✳️一、引言MatConvNet

AI初学笔记10卷积神经网络文章目录AI初学笔记10卷积神经网络一、CNN原理说明二、CNN网络结构及参数三、程序实现1.加载数据2.定义类3.优化器及训练过程总结一、CNN原理说明在处理图像问题中，图像的每一个像素值都与周边的像素值存在一定的联系

目录一、非线性激活层二、常用非线性激活函数2.1Relu函数2.1.1函数简介2.1.2inplace参数介绍2.2Sigmoid函数2.2.1函数简介2.2.2参数介绍三、代码实现3.1relu3.2sigmoid一、非线性激活层作用：非线性变换的主要目的就是给网中加入一些非线性特征，非线性越多才能训练出符合各种特征的模型。常见的非线性激活函数有：relu、sigmond等。官方文档：二、常用非

目录一、transform的用法1.tranforms的结构2.transforms的使用步骤二、transforms.ToTensor()的使用1.内置__call__方法简介2.ToTensor()使用2.1将PIL类型图像转换为tensor型2.2将numpy类型图像转换为tensor型2.3使用tensorboard显示tensor型图片三、使用Tensor数据类型的原因一、transfo

目录一、torchvision介绍1.作用与结构2.torchvision中常用数据集二、CIFAR10的介绍1.数据集简介2.使用该数据集的所需参数3.数据集下载3.1pycharm在线下载（下载速度较快时）3.2第三方下载3.3数据库的下载总结三、CIFAR10的具体使用1.数据集对象的显示（PIL型）2.把数据集中的图片对象转换为tensor型2.1转换所需transform的定义2.2使用

目录一、最大池化：下采样1.1参数介绍1.2公式二、最大池化的作用和目的三、代码实战3.1题目要求3.2池化的具体实现3.2.1步骤3.2.2报错及其原因3.2.3ceil_mode不同运行的结果不同3.2.4完整代码3.3tensorboard可视化一、最大池化：下采样官方文档：torch.nn—PyTorch1.13documentation1.1参数介绍Parameters:kernel_s

目录一、torch.nn.CONV2D1.1参数介绍1.2stride和padding的可视化1.3输入、输出通道数1.3.1多通道输入1.3.2多通道输出二、卷积操作练习2.1数据集准备2.2自定义神经网络2.3卷积操作控制台输出结果2.4tensorboard可视化三、完整代码一、torch.nn.CONV2D官方文档：torch.nn—PyTorch1.13documentation1.1参

目录一、卷积操作二、二维卷积操作2.1torch.nn.functional2.2conv2d方法介绍2.2.1使用该方法需要引入的参数2.2.2常用参数2.2.3关于对input和weight的shape详解三、代码实战3.1练习要求3.2tensor的reshape操作3.3不同stride的对比3.4不同padding的对比3.5完整代码一、卷积操作torch.nn—PyTorch1.13d

目录一、torch.nn模块二、module模块三、自定义搭建神经网络一、torch.nn模块torch.nn—PyTorch1.13documentation二、module模块Module—PyTorch1.13documentation我们自己定义的神经网络需要继承nn.Module类，需要重写以下两个方法：init方法：初始化forward方法：前向传播在官方文档给出的实例中，在init方

2、kerasttensorflowCNN(CNN_python程序集.rar)3、CNN-Tensorflow交通标志识别4、CNN手写识别deao（采用了MatConvNet工具箱，matlab2015

AJAX:概念:AJAX（AsynchronousJavaScriptAndXML):异步的JavaScript和XMLjsp下，web网页运行流程ajax下，web网页运行流程Ajax的作用：同步与异步：JSON概念：JavaScriptObjectNotation.JavaScript对象表示法。由于其语法简单，层次结构简单，现对用于作为数据载体，在网络中进行数据传输。基础语法：JSON数据和

新建项目后删掉hellowword的相关代码组件第一步：在components里新建文件夹tabbar来装关于tabbar的组件第二步：在tabbar文件夹中新建vue文件：Tabbar.vue在Tabbar.vue中写好整个样式代码   首页        资料        活动        我的.TabbarBox{width:100%;position:fixed;left:0;righ

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目录一、SummaryWriter类的介绍1.定义2.SummaryWriter初始化2.1初始化2.2帮助文档给出的使用范例2.3常用方法二、add_scale()方法介绍1.常用参数介绍2.绘制图形2.1安装tensorboard2.2对应代码2.3打开tensorboard窗口2.3注意事项三、add_image()方法1.参数介绍2.生成图像对象3.把图片对象转换为numpy类型3.1控制

文章目录HTML笔记快捷键：一.W3C标准（万维网联盟）二.基本结构1、网页基本信息2、网页基本标签※标题标签※段落标签※换行标签※水平线标签※字体样式标签※注释和特殊符号3、图像标签（img标签）4、链接标签（a标签）4.1锚链接4.2功能性链接5、块元素和行内元素6.列表※7、表格8.媒体元素9、页面结构10、内联框架iframe11、表单※11.1--表单中post和get提交11.2--表

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学习视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1iJ411d7jS?p=1文章目录1.JVM的位置2.JVM的体系结构3.类加载器4.双亲委派机制5.沙箱安全机制（了解）6.Native（重点）7.PC寄存器（了解）8.方法区（掌握）9.栈10.三种JVM11.堆12.新生区和老年区13.永久区14.堆内存调优15.GC16.JMMJVM探究请你谈谈对JVM的理解

目录1.关于c#2.窗体类的拆分3.C#中internal4.Form窗体（1）窗体的常用属性：（2）窗体的常用事件：5.多窗体应用（1）项目的启动窗体（2）多窗体应用中，窗体间如何相互调用？（3）Show()与ShowDialog()的区别6.MessageBox.Show()弹出一个消息框。7.close()和Application.Exit()8.标签控件Label9.文本框TextBox（

MatConvNet1.0bate25+win10+vs2015+matlab2017aGPU编译踩坑开头按照下边这个搞，不出意外的话直接成功。

class是关键字，用于定义类，一个类只能有一个主函数；修饰类的关键字：public,final,private(仅内部类);每个对象都有自己的字符串表达形式；关键字所有字母都是小写；打印双引号：引号前加；\表示打印斜杠；一个汉字占两个字节，可用char类型存储；&、|、^可以是关系运算符，不仅是位运算；java时&&左右两边只能跟真假，c时左右两边还可跟数字&两边都运算，&&左false时跳过右

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前言今天接着学习了第一章剩下的内容，涉及：1.4软件工程、1.5新一代信息技术、1.6信息系统安全技术、1.7信息化发展与应用、1.8信息系统服务管理、1.9信息系统规划、1.10CIO及其职责；主要内容还是对信息系统和信息化相关的基础知识进行介绍铺垫；1.4软件工程定义：将系统的、规范的、可度量的工程化方法应用于软件的开发、运行、维护的全过程。1.4.1需求分析(1)需求的层次：业务需求、用户需

给你的图片编号，打标签，创建相应的txt文档2.按照要求建立文件夹，如下图所示3.下载并将在imagenet上预训练模型放在models文件夹里4.将图像和标签信息放在data文件夹里面5.下载所需版本的matconvnetTips

Python画分形树，主要用递归来实现，更方便的理解递归运行方式。废话不多说，直接上代码importturtledefdraw_branch(branch_length):'''绘制分形树'''#print("kaishi长度",branch_length)ifbranch_length>2:#绘制右侧树枝turtle.forward(branch_length)#print("向前",branc

自学人工智能时记下的笔记系列（1）先了解了人工智能思想的发展流程。在平时提及人工智能总是伴随着很多新概念和新名词，比如机器学习、深度学习、卷积、RNN、CNN、强化学习等等，很容易就绕晕在了。所以，第一步显示厘清人工智能涵盖的范围、各个概念之间关系、目前的发展情况等。初学的话基本不涉及公式和算法。一、人工智能学习角度的逐步进化1）机器学习角度1--专家系统专家系统：基于行业专家提供的解决问题的既定

本周接着学习typeScript，上一次学习到接口，接口一般首字母大写。数组数组的表示方法：1.「类型+方括号」表示法类型+[]表示数组类型+[];以上例子中,类型是number,这就限制了数组的每一项必须是number类型,并且,使用方法操作数组时的参数也只能是number类型,否则报错。如果想定义一个字符串数组，那么就应该是这样类型为字符串的数组i表示法2.数组泛型表示(ArrayGeneri

packagetest;importorg.json.JSONArray;importorg.json.JSONException;importorg.json.JSONObject;importcom.opensymphony.xwork2.ActionSupport;publicclassActionClassextendsActionSupport{privatestaticfinallon

1Array.prototype.filter()filter()方法创建一个新数组,其包含通过所提供函数实现的测试的所有元素。//ES5varfiltered=[12,5,8,130,44].filter(function(value){returnvalue>=10;});console.log(filtered);//filteredis[12,130,44]//ES6let[...spra