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基于深度神经网络的图像分类与训练系统（MATLAB GUI版，代码+图文详解）
本博客详细介绍了基于深度神经网络的图像分类与训练系统的MATLAB实现代码，包括GUI界面和数据集，可选择模型进行图片分类，支持一键训练神经网络。首先介绍了基于GoogleNet、ResNet进行图像分类的背景、意义，系统研究现状及相关算法。然后展示了系统的界面演示效果，包括选择图片分类、选择文件夹... ......
TS 导入同路径下的页面
TS 导入同路径下的页面，比如有如下目录结构，如果想在 pages/bbb/index.tsx 里使用 pages/bbb/my_test_sub.tsx 里的组件 MyTestSub，该如何书写 import 语句呢 ├── pages │ ├── aaa │ ├── bbb │ │ ├── in ......
opendrive高精地图解析源码SDK , 毫不夸张的说这是全网最全最轻量级的opendrive高精地图解析源码，希望深入
opendrive高精地图解析源码SDK , 毫不夸张的说这是全网最全最轻量级的opendrive高精地图解析源码，希望深入了解opendrive高精地图解析内部机理的朋友，又或者希望直接将该SDK移植到工程项目中的朋友，这个源码SDK不可多得。实实在在的工作经验总结ID:8120067339943 ......
Apollo6.0自动驾驶决策规划模块思维导图 ， 这是相较全网来说相对比较细致的决策规划模块思维导图，来自三
Apollo6.0自动驾驶决策规划模块思维导图 ， 这是相较全网来说相对比较细致的决策规划模块思维导图，来自三位决策规划工程师整理一个月的成果。 倘若您在阅读Apollo6.0代码时遇到不能理解的函数或者对整体框架无法清楚地梳理，您可以参考该思维导图。也可以在该思维导图的基础上增加您自己的注释变成自 ......
Lanelet2高精地图解析及全局路径规划， Lanelet2格式的高精地图是与opendrive高精地图并行的当前两大最流行
Lanelet2高精地图解析及全局路径规划， Lanelet2格式的高精地图是与opendrive高精地图并行的当前两大最流行的高精地图格式。在autoware停止维护AI版本推出Auto版本后，更是将原先的Lanelet地图格式进行升级为lanelet2。因此，如果大家有公司的产品依赖autowa ......
CarSim与Simulink联合仿真，实时检测，动态规划路径，实现超车换道，基于mpc，模型预测控制实现，距离效果?
CarSim与Simulink联合仿真，实时检测，动态规划路径，实现超车换道，基于mpc，模型预测控制实现，距离效果见视频提供carsim参数配置文件，导入即可运行提供simulink模型文件提供运行指导视频提供模型说明文档ID:12300675337052008 ......
纯跟踪控制 路径跟踪算法 carsim simulink联合仿真
纯跟踪控制 路径跟踪算法 carsim simulink联合仿真ID:6615644793475964 ......
深度学习—孪生网络与蒸馏网络
一、孪生神经网络 1、概述：它在目标识别与追踪、精确制导、行人重识别、人脸验证、笔迹验证、图像匹配等领域具有重要应用。 尤其在基于孪生网路的目标检测与追踪方面，设计了SiamFC、SiamRPN、SiamRPN++、DaSiamRPN等经典算法。 本质上，孪生网路是一种实现深度度量学习的深度学习技术 ......
【nodejs基础】认识nodejs、详解fs文件系统模块与path路径模块01
1.初识 Node.js 浏览器中的 JavaScript 的组成部分 为什么 JavaScript 可以在浏览器中被执行 不同的浏览器使用不同的 JavaScript 解析引擎Chrome 浏览器 => V8Firefox 浏览器 => OdinMonkey（奥丁猴）Safri浏览器 => JSC ......
Salesforce LWC学习(四十三) lwc 零基础学习路径的视频已上传B站
本篇参考：https://www.bilibili.com/video/BV1QM411G7pN/ 还记得salesforce零基础学习（一百二十五）零基础学习SF路径 中描述的那样，预计今年年底以前基于0基础学习的内容录制成视频，更好的更方便的进行学习和互动。当时的一个动机是以前公司做veeva的 ......
docker 修改默认存储路径
默认情况下，docker 镜像的默认存储路径是 /var/lib/docker，这相当于直接挂载系统目录下，而一般在搭系统时，这个区都不会太大，所以如果长期使用 docker 开发应用，就需要把默认的路径更改到需要路径下或外挂存储 docker 镜像的默认路径 docker info Docker ......
11.迷宫问题(BFS 储存路径)
迷宫问题 ↑ 题目链接 题目 给定一个 $n×n$ 的二维数组，如下所示： int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫，其中的1表示墙 ......
医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M ......
6.质数路径(简单搜索 BFS)
质数路径 ↑ 题目链接 题目 给定两个四位质数 $A$ 和 $B$ ，你需要通过最少的操作次数将 $A$ 变为 $B$ 。每次操作只能改变当前数的其中一位数字，并且每次操作过后，当前数必须仍然是一个质数。例如，将 $1033$ 变为 $8179$ ，最少需要进行 $6$ 次操作，具体操作为： 103 ......
用Aspose-Java免费实现 PDF、Word、Excel、Word互相转换并将转换过得文件上传OSS，返回转换后的文件路径
嘿嘿嘿、嘿嘿，俺又回来了！ github代码地址 https://github.com/Tom-shushu/work-study 接口文档有道云 https://note.youdao.com/s/GShGsYE8 接口文档离线版本 https://files.cnblogs.com/files/ ......
分别使用SAD匹配,NCC匹配,SSD匹配三种算法提取双目图像的深度信息
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习（supervised learning）推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不 ......
【Nginx】配置俩前端，指定路径的时候报错的原因
# NGINX 配置文件 listen 80; server_name XX.XX.XX.XX ; # 配置前台的前端 location / { index index.php index.html index.htm default.php default.htm default.html; ro ......
欧拉回路和欧拉路径
哥尼斯堡七桥问题 七桥问题时18世纪著名古典数学问题之一. 在哥尼斯堡的一个公园里, 有七座桥将河中两个岛及岛与河岸连接起来, 问是否可能从这四块陆地中任一块出发, 恰好通过每座桥一次, 再回到起点 欧拉于1736年研究并解决了此问题, 并因此开创了数学的一个新的分支——图论与几何拓扑 欧拉回路和欧 ......
穿越时空的智慧：经得起时间考验的深度学习理念
前言 近十年，深度学习获得长足发展，大量的研究论文和想法铺天盖地。本文回顾历年来突出的深度学习理念，总结了若干个经得起时间考验的方法，它们已经被反复使用，被广泛证明是有效的。 本文转载自幻方AI 作者 | Denny 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技 ......
OpenCV加载深度学习模型
本文使用OpenCV加载深度学习模型，实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤： 首先读入Caffe框架训练好的模型，然后对输入图像进行预处理操作，并将其传入已构建的网络模型，最后对得到的预测结果进行排序，找到概率最大的，通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......
赋值/浅拷贝/深度拷贝
/* 一: 赋值 二: 浅拷贝 二: 深拷贝 */ 一: 赋值 # 赋值 if __name__ == '__main__': dict1 = {'user':'Tom','num':[1,2,3]} # 直接赋值: 引用对象 dict2 = dict1 print("dict1: 0x%x" %i ......
深度特征融合相关论文（后续更新）
FCN：Fully convolutional Networks for Semantic Segmentation — CVPR2015 ResNet：Deep Residual Learning for Image Recognition — CVPR2016 FPN：Feature pyram ......
Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......
【深度学习基础】使用libtorch部署pytorch训练的网络
下载安装配置：https://pytorch.org/cppdocs/installing.html 小例程：https://pytorch.org/cppdocs/frontend.html 官方：https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_To ......
[ML&DL] 深度学习的实践层面
深度学习的实践层面 训练集 验证集 测试集 过程 神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程，一般先提出idea，然后编码实现、测试，根据测试结果再次调整思路...... 分组与比例 数据集通常分为3个部分：训练集、验证集和测试集。 训练集用于训练模型的参数。 验证集用于选择最好的模型。 测试集用于评估 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......