卷积 全连 深度pytorch

C#深度理解:数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点

一、数组 1、Array 固定数组 优点: 1). 快速访问:数组通过索引来访问元素,访问速度非常快,因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储:数组在内存中以连续的方式存储元素,这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持:C#中的数组支持多维(二维、三维等)数据结构,可以用于 ......
优缺点 数组 字典 深度

【专题】2023工业5G全连接工厂白皮书报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33736 气候变化是一个全球性挑战,需要国际合作来解决。目前,已有189个国家加入了《巴黎协定》,并且各大经济体纷纷承诺实现碳中和目标,如欧盟委员会的长期战略愿景,中国的碳达峰和碳中和目标,以及美国重新加入巴黎协定。 阅读原文,获取专题报告合集全 ......
全连 白皮 数据表 白皮书 工厂

PYTORCH基础(15)torch.nn库五大基本功能:nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module、nn.Sequentia

第1章 torch.nn简介 1.1 torch.nn相关库的导入 #环境准备 import numpy as np # numpy数组库 import math # 数学运算库 import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 import torch # torch基础 ......
nn functioinal Parameter Sequentia PYTORCH

卷积

目录 卷积 卷积层的结构参数 计算公式 特殊卷积 卷积的矩阵表示 转置卷积 空洞卷积 可分离卷积 空间可分离卷积 深度可分离卷积 分组卷积 可变形卷积 卷积 卷积层的结构参数 **卷积核大小(Kernel Size): **定义卷积操作的感受野。 步幅(Stride): 定义卷积核遍历图像时的步幅大 ......
卷积

Spring 框架模块深度解析:核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块

Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是,Spring 是模块化的,允许您挑选适用于您的模块,而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块,可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
模块 容器 框架 深度 核心

深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用

Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写,并于 2003 年 6 月 ......
应用开发 框架 深度 优势 Spring

m基于Yolov2深度学习网络的驾驶员打电话行为预警系统matlab仿真,带GUI界面

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 随着汽车数量的不断增加,交通安全问题日益突出。其中,驾驶员手持电话行为是导致交通事故的一个重要原因。为了降低这类事故的发生率,本文提出了一种基于Yolov2深度学习网络的驾驶员手持电话行为预警系统。该系统能够实时监测驾 ......
学习网络 驾驶员 深度 界面 行为

HBase深度历险 | 京东物流技术团队

简介 HBase 的全称是 Hadoop Database,是一个分布式的,可扩展,面向列簇的数据库,是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样,层层剥开她的心,直到一丝不挂。 特点 首先我们看一下hbase有哪些特点: •高性能 基于LSM树的数 ......
物流技术 深度 团队 物流 HBase

基于pytorch写一个三层神经网络,训练数据并导出模型

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
神经网络 模型 神经 pytorch 数据

如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利

新闻链接: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询: https://pss-system.c ......
浪潮 117271314A 117271314 深度 逻辑

深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络(CNN)

1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络,是一种前馈神经网络,它采用的是SGD(随机梯度下降)算法,它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元,在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域,因其避免了对图像的前期的预处理,所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
神经网络 卷积 神经 网络 深度

深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)

气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件,但由于区域降水波动太大,无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测,首先给模型输入全球降水异常分布图,然后输出一个年全球平均气温,输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
降水 深度 人类 Nature

图(树)的深度优先遍历dfs

图的深度优先遍历 深度优先,即对于一个图或者树来说,在遍历时优先考虑图或者树的单一路径的深度。示意图如下 即深度优先搜索的核心就是对一个路径一直向下搜索,当搜索到头时就回溯到前一状态再寻找别的路 深搜问题一般有两种情况,一种是搜索时元素只能用有限次,这需要我们定义一个全局标记数组来对已经使用的数字进 ......
深度 dfs

Pytorch模型结构修改

1. Var方差在pytorch中的差别: tlist = input.tolist() print(input) print(np.mean(tlist), np.var(tlist)) print(torch.mean(input), torch.var(input)) 可以看到numpy与to ......
模型 Pytorch 结构

pytorch——基于循环神经网络的情感分类

任务目标 基于给定数据集,进行数据预处理,搭建以LSTM为基本单元的模型,以Adam优化器对模型进行训练,使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 数据集信息 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集,共有25000条文本数据作为训练集,25000条文本数据作为测试集。 ......
神经网络 神经 pytorch 情感 网络

从分布式计算的角度看pytorch和TensorFlow哪个更优?

背景: pytorch框架是一个从学术圈出来的框架,因此pytorch并不原生支持分布式计算,而且在大模型火爆的今年以外好像在深度学习领域使用分布式计算的场景确实不多,所以pytorch并不原生支持分布式计算的事情好像也并无大碍,而且pytorch可以通过安装第三方库的方式实现同步形式的分布式计算。 ......
分布式 TensorFlow 角度 pytorch

基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模

基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模 基本信息 题目:Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 来源:USENIX Association 摘要 网络威胁情报 (CTI) ......
卷积 网络 情报

前端广度和深度拓展方式之多看博文

记录一些阅读的比较好的博文汇总 1.框架类相关的 前端框架自欺欺人,TypeScript全无必要?(自述了对于目前前端框架越来越复杂,学习成本越来越高的背景和见解) ......
广度 前端 深度 方式

【Pytorch基础实战】第二节,卷积神经网络

项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......
卷积 神经网络 实战 神经 Pytorch

深度学习知识结构梳理(一)

一、基础篇 1. NMS及其变种 NMS: Soft-NMS: IOU-NMS: 2. 损失函数Loss及其变种 CTC LossL1 Loss:BCE Loss:IOU Loss: Focal Loss:减少易分类样本权重 3. 激活函数 Sigmoid: RELU: Softmax: Tan: ......
深度 结构 知识

经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG

LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构,于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为,卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络,可以说LeCun等是CNN的缔造者,而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示: L ......
卷积 神经网络 amp 神经 AlexNet

深度解析Python爬虫中的隧道HTTP技术

前言 网络爬虫在数据采集和信息搜索中扮演着重要的角色,然而,随着网站反爬虫的不断升级,爬虫机制程序面临着越来越多的挑战。隧道HTTP技术作为应对反爬虫机制的重要性手段,为爬虫程序提供了更为灵活和隐蔽的数据采集方式。本文将探讨Python爬虫中的隧道HTTP技术,包括其基础知识、搭建过程、技术优势以及 ......
爬虫 隧道 深度 Python 技术

羚通视频智能分析平台:车辆检测算法的深度解析

随着科技的不断发展,视频监控技术已经深入到我们生活的各个角落。在这个背景下,羚通视频智能分析平台应运而生,它通过先进的车辆检测算法,为我们的生活带来了极大的便利。本文将详细介绍羚通视频智能分析平台的车辆检测算法。 一、羚通视频智能分析平台简介 羚通视频智能分析平台是一款基于人工智能技术的智能视频分析 ......
算法 深度 车辆 智能 平台

如何扩充知识广深度:以强网杯2023谍影重重2.0为例

附件截图 通过筛选, 提取tcp流量, 得到: 抛开弯弯曲曲的思考过程, 直接来看wp:(by:战队: Arr3stY0u) 好, 直接解码得到结果的。好像这题就做完了?思考以下几个问题: 1. 为什么别人能马上知道是ADS-B? 下次比赛过程期间我能不能也查到一些未知的协议? 2.为什么一个协议马 ......
深度 知识 2023 2.0

基于深度学习网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 3.1疲劳检测理论概述 疲劳检测的原理是根据人体疲劳状态下的特征检测,和正常状态下的特征检测做对比。在做疲劳检测之前,首先需要分析人体在疲劳状态下与正常状态下的特征有哪些不同的的表现,这些不同的表现可以通过哪些数 ......
学习网络 算法 深度 matlab 网络

InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3

InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......

Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results 可变形卷积v2

Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results * Authors: [[Xizhou Zhu]], [[Han Hu]], [[Stephen Lin]], [[Jifeng Dai]] DOI: 10.1109/CVPR.2019. ......
Deformable 卷积 ConvNets Results Better

pytorch——豆瓣读书评价分析

任务目标 基于给定数据集,采用三层bp神经网络方法,编写程序并构建分类模型,通过给定特征实现预测的书籍评分的模型。 选取数据 在各项指标中,我认为书籍的评分和出版社、评论数量还有作者相关,和其他属性的关系并大。所以,对于出版社,我选取了出版社的平均评分和出版社在这个表格中出现的频率作为出版社的评价指 ......
豆瓣 pytorch

pytorch 踩坑记录

arr = arr.astypr(numpy.int16) tensor = torch.from_numpy(arr) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: f ......
pytorch

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition:使用大核卷积调制来简化注意力

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
共1900篇  :4/64页 首页上一页4下一页尾页