卷积 全连6.1

## 数论函数 数论函数指定义域为正整数，值域是一个数集且满足 $f(1) \neq 0$ 的函数。我们可以将数论函数看作一个数列。 设有 $f(n),g(n)$ 两个数论函数，有几种常见运算： - 加法：$(f+ g)(n)=f(n)+g(n)$ - 数乘：$(af)(n)=a \cdot f(n ......

Map/Multimap 映射容器属于关联容器，它的每个键对应着每个值，容器的数据结构同样采用红黑树进行管理，插入的键不允许重复，但值是可以重复的，如果使用`Multimap`声明映射容器，则同样可以插入相同的键值。Map中的所有元素都会根据元素的键值自动排序，所有的元素都是一个`Pair`同时拥有... ......

## 1.6.1 ### 2023-08-16 #### 更新 ##### #升级日志 > 【漏洞通知】修复Freemarker注入漏洞，危害等级：高危 > > 描述：Freemarker模板注入导致远程命令执行, 远程攻击者可利用该漏洞调用在系统上执行任意命令。 ###### Issues处理 - ......

# 卷积层 ## 卷积操作 [torch.nn](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html)是对[torch.function](https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html)的封装 pytorch官网详细 ......

如果一张28*28*1的图像作为输入，那么传统的神经网络输入的是向量，而卷积神经网络输入的是三维矩阵 卷积层作用是特征提取，池化层的作用是压缩特征，注意卷积层的卷积策略是不对图像的最外层的像素进行处理 颜色通道的处理策略 3个颜色通道，每个颜色通道分别做计算，再把每个通道卷积结果相加 卷积的策略 上 ......

没有写一些概念（？（（（ 我是梅比乌斯厨=莫比乌斯厨=牲畜（暴论。 ### 前置芝士 #### 积性分解 对于积性函数 $f$，给出 $n=\prod_{i=1}^m p_i^{c_i}$。有 $f(n)=\prod_{i=1}^m f(p_i^{c_i})$。意思是跟 质因子 & 幂次 相关度较高 ......

# 狄利克雷卷积 用于计算求和问题（如莫比乌斯反演） ## 定义 设$f$和$g$为算数函数，其卷积为$f*g$, 则 $$(f*g)(n)=\sum_{d|n}f(d)g(\frac nd)$$ 卷积是对正因数求和。 举个例子：定义恒等函数$I(n)=n$,常数函数$1(n)=1$. 则 $$(I ......

本文分享自华为云社区《基于卷积神经网络的MAE自监督方法》，作者： Hint 。 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。MAE全称是Masked Autoencoders,是由何凯明提出的自监督预训练方法，借鉴了BERT的预训练任 ......

卷积神经网络CNN——常用于图像识别 （1）卷积层 · 卷积——通过对图像进行卷积运算，可以对图像的某个特征进行选择性的增强或减弱 · 图像的局部性——各个像素点与其附近的像素点之间具有强关联——卷积层利用此对图像的特征进行检测 · 图像的张数——RGB就是三个，即通道数，单色图像通道数为1 · 通 ......

# 从浏览器输入一个地址至看到页面信息经历的过程；左右内全连接:MySQL不能直接支持；union和union all的区别；如何排查优化一句sql查询慢 ## 从浏览器输入一个地址至看到页面信息经历的过程 ```python 1 在浏览器中输入的是：【地址，不带端口，默认是80端口】域名 》要做域 ......

1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......

代码摘自：https://github.com/sovit-123/Semantic-Segmentation-using-Fully-Convlutional-Networks 预备知识： 下载预训练权重，抽取出网络层实例：运行如下代码，自动下载到 C:\Users\**\.cache\torch ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def corr2d(x,k): """计算二维互相关运算""" # 获取卷积核的高和宽 h,w=k.shape # 输出的高和宽 y=torch.zeros((x.shap ......

LeNet: # LeNet import d2lzh as d2l import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn import tim ......

[文档链接](https://genn-team.github.io/posts/sw_blog_toeplitz.html) CNN 的卷积是执行了 $w'_ {i,j}=\sum\limits_{x,y}w_{i+x,j+y}\times C_{x,y}$，有人认为每次平移卷积核，运算量很大，又 ......

卷积神经网络(LeNet) 卷积神经网络(LeNet) ......

二维卷积层: from mxnet import autograd, nd from mxnet.gluon import nn # 定义函数corr2d，用于实现二维卷积操作 def corr2d(x, k): # 获取卷积核的高度和宽度 h, w = k.shape # 初始化输出y，其形状为( ......

# 卷积神经网络 假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时， ......

LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。 总体来看，LeNet由两个部分组成： 卷积编码器：由两个卷积层组成; 全连接层密集块 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33331 原文出处：拓端数据部落公众号 工业界正在经历一场数字化转型的革命，工业5G与云技术、边缘计算和人工智能等先进制造技术的结合，为智能制造和工业生态的发展创造了巨大的机遇，开启了全球工业的数字化时代。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......

当表单包含多个必填字段时，它们的标签可能带有一个带有图例的星号，以说明这些字段是必填的。为了减少代码重复并帮助维护全局一致的标记，WordPress 有两个新函数：wp_required_field_indicator()和wp_required_field_message()。如果主题和插件至少需... ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33331 原文出处：拓端数据部落公众号 工业界正在经历一场数字化转型的革命，工业5G与云技术、边缘计算和人工智能等先进制造技术的结合，为智能制造和工业生态的发展创造了巨大的机遇，开启了全球工业的数字化时代。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33331 原文出处：拓端数据部落公众号 工业界正在经历一场数字化转型的革命，工业5G与云技术、边缘计算和人工智能等先进制造技术的结合，为智能制造和工业生态的发展创造了巨大的机遇，开启了全球工业的数字化时代。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......

由于Ubuntu出现了一些问题，后面都是使用正点原子官方版本。 一、U-boot使用 1. U-boot源码 Linux 系统要启动需要通过 bootloader 程序引导，也就说芯片上电以后先运行一段 bootloader 程序。这段 bootloader 程序会先初始化 DDR 等外设，然后将 ......

1 图像卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程，卷积可以用来提取特征，去噪，平滑等。 如下图： ......

......

在MySQL中，左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）、内连接（INNER JOIN）、外连接（OUTER JOIN）和全连接（FULL JOIN）是常用的连接操作，用于联接多个表。 这些连接操作的区别如下： 1. 左连接（LEFT JOIN）：返回左表中的所有记录，以及与右表 ......

# 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演 > 看了《组合数学》，再听了学长讲的……感觉三官被颠覆…… [TOC] ## 狄利克雷卷积 如此定义： $$ (f*g)(n) = \sum_{xy = n} f(x)g(y) $$ 或者可以写为 $$ (f * g)(n) = \sum_{d | n} f(d) g ......