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多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-16 02:10

基于 Opencv python实现批量图片去黑边—裁剪—压缩软件

简介批量处理图片文件，批量提取GIF图片中的每一帧，具有范围裁剪、自动去除黑/白边、调整大小、压缩体积等功能。先看一些软件的界面，是基于Tkinter写的GUI裁剪等功能基于Opencv下载我添加了处理GIF的github：原作者的github：hiroi-sora/Umi-CUT:图片批量去黑边/裁剪/压缩工具，带界面。可排除图片边缘的色块干扰，将黑边删除干净。基于Opencv。(github.

放风筝的猪·2024-01-16 01:56

用Python实现给图片去黑边

图片去黑边（只考虑了去水平方向上的黑边）的核心算法是要找到图片顶部或顶部的黑边位置，即两个纵坐标值，主要用到了canny边缘计算、houghlines直线检测、easyocr识别等算法。给图片去黑边的实现逻辑为：先进行canny边缘计算,再进行houghlines直线检测，取出图片的水平边缘如果没有找到水平边缘,那么不做处理对目标水平边缘进行过滤和分类过滤逻辑是:一侧为黑色,另一侧非黑色分类逻辑是

wangchenggong1988·2024-01-16 01:52

python实现文件批量分发

这里使用了paramiko库，它是一个Python实现的SSHv2协议，提供了客户端和服务器的功能。1.安装Paramiko首先，你需要安装pa

翱翔-蓝天·2024-01-15 22:36

《动手学深度学习》学习笔记第10章注意力机制

有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺《动手学深度学习》学习笔记第4章多层感知机《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算《动手学深度学习》学习笔记第6章卷积神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:13

什么是欧拉筛？？

以下是一个使用Python实现的欧拉筛的例子：defeuler_sieve(n):#初始化标记数组，默认所有数都是素数（未标记）is_prime=[True]*(n+

田晖扬·2024-01-15 19:13

基于Python实现地标景点识别

目录前言简介地标景点识别的背景地标景点识别的原理卷积神经网络（CNN）的基本原理地标景点识别的工作流程使用Python实现地标景点识别的步骤数据收集数据预处理构建卷积神经网络模型模型训练参考文献前言简介地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用

摔跤猫子·2024-01-15 19:52

基于反卷积方法的重大突破：结构光系统中的测量误差降低3倍

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf结构光三维测量技术在工业自动化、逆向工程和图形学领域越来越受欢迎。然而，现有的测量系统在成像过程中存在不完美，会导致在不连续边缘周围出现测量误差。这种误差被称为“不连续引起的测量伪影”（DMA）。现有的DMA减小方法需要准确检测所有边缘，但在边缘模糊的情况下很难实现。同时，误差区域中的校正数据严重依赖于其最近的未受

3DCV·2024-01-15 17:46

传感数据分析——小波滤波

传感数据分析——小波滤波文章目录传感数据分析——小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言小波滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法，其核心思想是将信号分解成不同的频率成分，然后对每个频率成分进行独立的处理

Persist_Zhang·2024-01-15 17:55

JS逆向---非对称加密对抗（RSA,DSA详解以及案例分析）

文章目录前言一.非对称加密简介二.非对称特征1.Javascript实现2.python实现三.案例分析1.RSA逆向分析2.多层嵌套加密案例分析前言与对称加密算法不同，非对称加密算法需要两个密钥：公开密钥

半离岛·2024-01-15 12:56

【转载】用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

继卷积神经网络（CNN）掀起深度学习的浪潮后，生成对抗网络（GAN）逐渐成为了计算机

dopami·2024-01-15 11:11

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator

okimaru·2024-01-15 10:28

LeNet-5（用于手写体字符识别）

结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层每层有多个FeatureMap（每个FeatureMap有多个神经元）FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解

okimaru·2024-01-15 10:27

用python实现给出关键字查找并标注pdf文件中关键字

要在Python中标注PDF文件中的关键字，可以使用Python的PDFMiner库和Python的matplotlib库。首先，需要安装这两个库。可以使用pip命令进行安装：shell复制代码pipinstallpdfminer.sixmatplotlib接下来，可以使用以下代码实现关键字查找和标注功能：python复制代码importpdfminerfrompdfminer.high_leve

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-15 09:41

用python实现文本/图片生成视频

使用Python来生成视频通常涉及到使用一些专门的库，比如OpenCV或者moviepy。下面是一个简单的例子，使用OpenCV和PIL（PythonImagingLibrary）来创建一个视频。python复制代码importcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportos#图片路径列表image_list=['img1.jpg','img2.jpg','

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-15 09:40

用python实现实现手势音量控制

要实现手势音量控制，您可以使用Python中的PyAutoGUI和pynput库。PyAutoGUI可以模拟鼠标和键盘操作，而pynput可以检测用户的输入事件。以下是一个简单的示例代码，可以实现通过手势控制音量的功能：python复制代码importpyautoguiimportpynput.mouseasmouseimportpynput.keyboardaskeyboardimporttim

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-15 09:37

geemap学习笔记046：线性卷积--低通滤波器和拉普拉斯算子

前言本节的主要的内容是介绍earthengine中的线性卷积，主要的函数是image.convolve()，主要的操作包括低通滤波器和拉普拉斯算子。

静观云起·2024-01-15 09:51

geemap学习笔记047：边缘检测

前言边缘检测适用于众多的图像处理任务，除了上一节[[geemap046：线性卷积–低通滤波器和拉普拉斯算子|线性卷积]]中描述的边缘检测核之外，EarthEngine中还有几种专门的边缘检测算法。

静观云起·2024-01-15 09:42

Python实现批量压缩文件/文件夹——zipfile

zipfile是python里用来做zip格式编码的压缩和解压缩的，由于是很常见的zip格式，所以这个模块使用频率也是比较高的，在这里对zipfile的使用方法做一些记录。即方便自己也方便别人。Pythonzipfile模块用来做zip格式编码的压缩和解压缩的，要进行相关操作，首先需要实例化一个ZipFile对象。ZipFile接受一个字符串格式压缩包名称作为它的必选参数，第二个参数为可选参数，表

Python研究者·2024-01-15 08:50

机器学习 | 卷积神经网络

机器学习|卷积神经网络实验目的采用任意一种课程中介绍过的或者其它卷积神经网络模型（例如LeNet-5、AlexNet等）用于解决某种媒体类型的模式识别问题。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

机器学习周报第28周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.题目：2.摘要3.问题描述4.过去方案5.论文方案6.论文模型7.相关代码摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文，论文模型主要使用的是时间卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork

Ramos_zl·2024-01-15 08:49

Pytorch中的标准维度顺序

这种维度顺序在处理图像数据时特别常见，尤其是在使用卷积神经网络（CNN）时。例如，一个包含64张RGB图像（每张图

实名吃香菜·2024-01-15 07:49

经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）

该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数

才能我浪费·2024-01-15 07:37

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-15 07:00

神经网络与深度学习（五）——人工神经网络和卷积神经网络

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN)，是目前各种神经网络的基础，其构造是仿造生物神经网络，将神经元看成一个逻辑单元，其功能是用于对函数进行估计和近似，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习能力。其作用，目前为止就了解到分类。其目的就是在圈和叉之间画出

吴丞楚20012100032·2024-01-15 06:08

自学习算法

3.模型训练：使用各种深度学习模型进行训练，如卷积神经网络、循

.:::.·2024-01-15 04:26

飞桨day-02 卷积神经网络十二生肖识别实战

Day02-十二生肖实践作业paddle深度学习万能公式一、问题定义十二生肖分类的本质是图像分类任务，我们采用CNN网络结构进行相关实践。二、数据准备1、解压数据集我们将网上获取的数据集以压缩包的方式上传到aistudio数据集中，并加载到我们的项目内。在使用之前我们进行数据集压缩包的一个解压。!unzip-q-odata/data68755/signs.zip2、标注数据集首先我们来看一下解压后

我是竹子丫·2024-01-15 04:22

高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-15 04:16

多层感知机（MultiLayer Perceptron，MLP）python实现

多层感知机（MultiLayerPerceptron，MLP）是一种人工神经网络模型，通常用于处理分类问题。它是一种前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。MLP的基本组成包括：输入层（InputLayer）：接收输入特征的层。每个输入特征都对应于输入层中的一个节点。隐藏层（HiddenLayers）：在输入层和输出层之间的一层或多

sci_more·2024-01-15 02:43

Python实现Base64编码

Base64编码简介Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。由于26=64，所以每6位为一个单元，对应某个可打印字符。3个字节一共24位，对应于4个Base64单元，即3个字节可由4个可打印字符来表示。在Base64中的可打印字符包括字母A-Z、a-z、数字0-9，这样共有62个字符，此外，还有两个可打印字符，根据使用场景不同而使用不同的值，标准的Base64使用字符+和

bossenc·2024-01-15 02:23

Base64编码与解码 ——Python实现

预习知识3.1字节3.2二进制与字节3.3ASCII码3.Base64编码3.1个人理解3.2代码实现4.Base64解码4.1个人理解4.2代码实现1.引言记录学习base64编码与解码的思考以及通过Python

吉吉有梦想·2024-01-15 02:22

TF-IDF和BM25算法原理及python实现

目录前言一、TF-IDFTF定义：逆文本频率指数(InverseDocumentFrequency,IDF)TF-IDF(TermFrequency-inverseDocumentFrequency)二、BM251.BM25中的TFBM25如何对待文档长度BM25相对TF-IDF有哪些优势？BM25代码实现python前言搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：T

wenjieh_chen·2024-01-15 00:40

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。

还有你Y·2024-01-14 22:03

Python实现饼状图

利用pandas模块实现饼状图效果如下：代码如下导入pandas和matplotlib模块importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt显示中文：frompylabimport*mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']读取数据：gdp=pd.read_excel("G:/Game/new1/主要城市年度数据.xl

小镇码农在深圳·2024-01-14 22:26

自然语言处理学习笔记（通俗白话）

自然语言处理学习笔记1，Transformer2，注意力机制3，卷积网络为什么要用多个卷积核进行图像处理？

小威程序员·2024-01-14 22:13

python实现图像的白平衡，破坏图像的白平衡（冷、暖）和调节图像的亮度

白平衡：让实际环境中白色的物体在你拍摄的画面中也呈现出“真正”的白色。不同性质的光源会在画面中产生不同的色彩倾向，比如说，蜡烛的光线会使画面偏橘黄色，而黄昏过后的光线则会为景物披上一层蓝色的冷调。而我们的视觉系统会自动对不同的光线作出补偿，所以无论在暖调还是冷调的光线环境下，我们看一张白纸永远还是白色的。但相机则不然，它只会直接记录呈现在它面前的色彩，这就会导致画面色彩偏暖或偏冷。破坏白平衡：使图

小小菜鸡升级ing·2024-01-14 21:01

PyTorch项目源码学习（3）——Module类初步学习

一般来说，计算图上所有的子图都可以是Module的子类，包括卷积，激活函数，损失函数节点以及相邻节点组成的集合等等，注意这里的关键词是“节点”，Module族类在计算图中主要起到搭建结构的作用，而不涉及运算逻辑的具体实现

_int_me·2024-01-14 20:10

【CV论文精读】Cornernet Detecting objects as paired keypoints

CornernetDetectingobjectsaspairedkeypointsECCV2018的论文1.论文摘要提出了CornerNet，这是一种新的目标检测方法，其中我们使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点

量子-Alex·2024-01-14 19:24

设计模式-规格模式

设计模式专栏模式介绍模式特点应用场景规格模式和策略模式的区别和联系代码示例Java实现规格模式Python实现规格模式规格模式在spring中的应用模式介绍规格模式（SpecificationPattern

有梦想的攻城狮·2024-01-14 19:35

论文阅读_Fast R-CNN

《FastR-CNN》是2015年发表在cs.CV上的一篇论文，FastR-CNN的全称是FastRegion-basedConvolutionalNetwork快速的基于区域的卷积神经网络，它是针对目标检测方法

xieyan0811·2024-01-14 19:26

史诗级长文--朴素贝叶斯

最后使用python实现。基本理论朴素贝叶斯是

SQingL·2024-01-14 18:38

传感数据分析——傅里叶滤波与小波滤波

传感数据分析——傅里叶滤波与小波滤波文章目录传感数据分析——傅里叶滤波与小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言傅里叶滤波的原理：傅里叶滤波是基于傅里叶变换的一种信号处理方法，它的原理如下：

Persist_Zhang·2024-01-14 18:03

前端AES加密方式分析，及其python实现

在前端常见的加密方式中AES很少使用，因为相对于非对称的RSA安全性很低，AES是典型的对称加密，密钥就在前端源码里。案列网站是ewt360.com，一个并不复杂的网站，首先抓个包看看：image加密字段只有password，粗略一看挺像MD5的加密方式，但是看看源码，有明确的keyimageimage复制加密函数在调试工具中试试：image其中引用函数只有几十行代码：varcom_str={_K

Python之战·2024-01-14 15:09

【KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测附matlab代码

天天Matlab科研工作室·2024-01-14 15:50

Python实现抢红包分配算法【递归】

算法：红包金额是随机的，但是每一轮你能抢到的红包金额，最高不会超过剩下红包的均值的二倍。若只有一个人，则获得所有剩下的金额。递归实现：importrandomtotal_money=100people_count=10#红包派发递归算法defcompute(i,result):#最后一位，获得剩下所有红包ifi==1:result.append(total_money-sum(result))re

Initial-T·2024-01-14 15:23

python实现发红包redenv_python实现红包裂变算法

#-*-coding:utf-8-*-fromdecimalimportDecimal,InvalidOperationimportrandomdefmoney_val(min,max):returnminifmin>maxelseDecimal(str(random.randint(min,max)))defmoney_random(total,num,min=0.01):""":paramto

weixin_39778150·2024-01-14 15:51

python实现发红包

目录一：平均红包实现二：随机红包一：平均红包实现使用round保留两位小数，让红包大小相差不大，可以拿总钱数/总人数得到人均钱数，然后在人均钱数的一定范围内生成随机数importrandomdefgenerate_equal_red_envelope(num_envelopes,total_amount):#平均金额avg_amount=total_amount/num_envelopes#创建一

攻城狮的梦·2024-01-14 15:49

【AIGC】Controlnet:基于扩散模型的文生图的可控性

文章连接：https://arxiv.org/pdf/2302.05543.pdf摘要冻结了stablediffusion的预训练模型并重用它的预训练编码层神经网络结构与零初始化卷积层连接，从零开始逐渐增加参数

资料加载中·2024-01-14 15:18

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