visio画卷积神经网络示意图

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

【知识图谱增强】大模型应用架构：融合智能与数据的新纪元！

搜索增强大模型值得OpenAI安排一天专门介绍，和o1、ChatGPTVision等功能同等待遇，说明其意义重大。
大模型入门教程·2025-02-05 10:36

Linux内核空间用来设置内存映射区域的缓存属性的pgprot_* 系列函数的详细介绍【CPU核心、Cache(高速缓存)、写缓冲器、主存之间的关系；Cache和写缓冲器的详细介绍】

目录原理示意图Cache(高速缓存)的详细介绍Cache(高速缓存)的概要介绍Cache(高速缓存)的读操作原理和流程Cache(高速缓存)的写操作原理和流程1.
昊虹AI笔记·2025-02-05 09:28

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

颂故乡——那一片深情的土地

每当朝阳初升，那金黄的稻田在微风中泛起层层涟漪，犹如一幅生动的田园诗画
KillCom·2025-02-04 08:26

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset
Z211613347·2025-02-04 07:40

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing
tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

第一章: AIGC概述

例如，AI可以生成一篇文章、一幅画、一段音乐，甚至是一部短视频。AIGC是如何运作的？AIGC的核心技术包括机器学
野老杂谈·2025-02-03 19:11

【unstructured】针对unstructured的pdf提取的hi_res策略不能够连接huggingface.co下载模型的问题而选择本地化模型推理部署的方法

python3.9虚拟环境准备安装miniconda创建一个conda-env环境安装unstructured背景知识安装步骤安装detectron2背景知识安装detectron2及其依赖torch，torchvision
phillihp·2025-02-03 18:24

nginx的进程模型

文章目录一、Nginx进程模型master进程worker进程示意图二、Nginxreload配置文件过程三、worker进程处理请求的过程四、Nginx多进程模型的好处一、Nginx进程模型Nginx
栗子叶·2025-02-03 17:49

无需标定板！Galibr：无需目标的LiDAR相机外参标定新方法

编辑：3DCV添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。
计算机视觉工坊·2025-02-03 16:08

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
Ps.729·2025-02-03 11:31

Android二维码和条形码扫描实现指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详述了如何在Android平台上集成二维码和条形码扫描功能，重点介绍了使用Zxing、GoogleMobileVisionAPI和FirebaseMLKit这三个库的实践方法
BOBO爱吃菠萝·2025-02-03 11:00

模板-富文本

近期专注：RPA应用研究，主流厂商产品使用，开源RPA应用，包括UI.Vision、taskUI、taskt、OpenRpa、RobotFramework等技术范围：长期专注java体系，软件架构，DDD
晓风残月Yuperman·2025-02-03 07:33

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型，专为资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）设计。
DuHz·2025-02-03 04:05

多模态大模型：技术原理与实战 工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

Python普通的玫瑰花代码

```pythonimportturtleimportmath#设置画
SuRuiYuan1·2025-02-02 21:41

【数据结构】C语言实现带头双向循环链表

我们先来看一下两者的结构示意图。注：头和哨兵位为同一个东西，下面均以哨兵位称呼。
kazamata·2025-02-02 21:10

【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，论文

必读文章：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows
XD742971636·2025-02-02 14:54

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）结构，最初用于手写数字识别。
鱼弦·2025-02-02 13:42

光通信——PON系统典型组网

CATV（CommunityAntennaTelevision）指的是有线电视业务，通过共同天线接收电视信号并将其分配给用户。CATV通常提供多种频道，包括新闻、娱乐、体育和电影等，用户通过有线
1candobetter·2025-02-02 09:18

CAD处理组件CADViewX发布V15.2新版本，大幅改进导入和导出功能

CADViewX是一款能让应用程序具有强大CAD图像浏览和打印功能的图像处理工具，无需任何CAD软件或查看器即可打开、浏览、打印AutoCAD等几十种格式的图像文件，还能享受直观的鼠标滚轮缩放、拖拽、平铺印画功能
CodeCraft Studio·2025-02-02 03:08

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

参考文档：https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning
BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

【MathType】excel、visio插入mathtype对象

excel：点击“插入”点击“文本”点击“对象”选择“mathtpe7.0quation”visio：点击“插入”点击“对象”选择“mathtpe7.0quation”
qq_50653422·2025-02-01 22:00

洛谷P3975 跳房子 [DP，单调队列优化，二分答案]

跳房子的游戏规则如下：在地面上确定一个起点，然后在起点右侧画n个格子，这些格子都在同一条直线上。每个格子内有一个数字（整数），表示到达这个格子能得到的分数。
weixin_30653097·2025-02-01 19:12

洛谷P3957 跳房子【单调队列优化DP】

跳房子的游戏规则如下：在地面上确定一个起点，然后在起点右侧画n个格子，这些格子都在同一条直线上。每个格子内有一个数字（整数），表示到达这个格子能得到的分数。
niiick·2025-02-01 19:09

【NOIP2017】【洛谷P3957】跳房子【单调队列优化dp】

跳房子的游戏规则如下：在地面上确定一个起点，然后在起点右侧画nnn个格子，这些格子都在同一条直线上。每个格子内有一个数字（整数），表示到达这个格子能得到的分数。
stoorz1023·2025-02-01 19:07

python异常捕获

**①捕捉一个异常捕捉一个异常以用0作为除数会得到ZeroDivisionError异常为例，print(1/0)为例程序的持续执行，不因该异常而中止，遂对该异常进行处理，使异常时输出该异常内
字节全栈_PVK·2025-02-01 14:22

C++，vector：动态数组的原理、使用与极致优化

文章目录引言一、vector的核心原理1.底层数据结构1.1内存布局的三指针模型1.2内存布局示意图2.动态扩容机制2.1动态扩容过程示例3.关键结论4.代码验证内存布局5.总结二、vector的使用方法
智驾·2025-02-01 13:14

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。
eso1983·2025-02-01 12:37

自学记录鸿蒙API 13：实现人脸比对Core Vision Face Comparator

我决定整一整，也就是对HarmonyOSNext最新版本API13中的CoreVisionFaceComparatorAPI的学习，这项技术能够对人脸进行高精度比对，并给出相似度评分，判断是否为同一人。
李游Leo·2025-02-01 10:54

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译
AI天才研究院·2025-02-01 04:59

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。
2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

图片导入到ppt之后再打印就糊掉了如何解决？

最近在做一个posterposterposter的工作是用PPTPPTPPT做的，结果从visiovisiovisio导入到PPTPPTPPT中还是高清的，打印就糊掉了，注意如果是导出的话图片还是矢量的
九思Atopos·2025-02-01 01:06

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

k8s中，ingress的实现原理，及其架构。

图片来源：自己画的图片来源：k8s官网首先，什么是ingress?是服务还是控制器？都不精确ingress是一个api资源service和deployment也是api资源。
技术服务于生态·2025-01-31 07:02

零碎的知识点（十二）：卷积神经网络CNN通道数的理解！

卷积神经网络CNN通道数的理解！
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:31

复变函数与积分变换中的英汉单词对照

imaginaryunit纯虚数pureimaginarynumber共轭复数complexconjugatenumber运算operation减法subtraction乘法multiplication除法division
River Chandler·2025-01-31 06:25

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
Alexquyun·2025-01-31 06:54

在K8s中部署动态nfs存储provisioner

背景之前，我已经在一台workernode上安装了locallvm的provisioner来模拟需要本地高IOPS的数据库等stafeful应用的实现。
超级阿飞·2025-01-31 06:24

6. 深入Linux安全世界：构建坚不可摧的系统屏障

**只允许特定IP访问SSH服务**2.限制连接速率简单网络流量防火墙结构示意图：6.4数据加密技术使用GPG进行文件加密1.生成密钥对2.加密文件3.解密文件数据加密的流
涛ing·2025-01-30 18:13

用例驱动的设计阶段

我们在画完用例图，和用例文档后可以开始进入到设计阶段了。首先，我们为了便于画顺序图，需要画一个所谓的健壮图，健壮图的作用是1。正常性检查——检查用例是否可以被系统实现；2。
njj10·2025-01-30 17:11

CVPR‘24开源 | ADA-Track：端到端3D多目标跟踪最新SOTA！

编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。
计算机视觉工坊·2025-01-30 15:44
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