卷积 全连6.1
[重读经典论文] ConvNeXt——卷积网络又行了
参考博客：ConvNeXt网络详解 参考视频：13.1 ConvNeXt网络讲解 ConvNeXt其实就是面向Swin Transformer的架构进行炼丹，最后获得一个比Swin Transformer还要牛逼的网络。 ......
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 ......
6.1
今天学习了css的下拉菜单. <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>下拉菜单实例|W3Cschool教程(w3cschool.cn)</title> <meta charset="utf-8"> <style> .dropdown { position: rela ......
6.1
实验二 路由器动态路由的配置方法一、实验目的：1．理解动态路由的工作原理；2. 学习并掌握动态路由协议RIP的配置；3．学习并掌握动态路由协议OSPF的配置；4．进一步学习路由器的配置命令。二、实验原理： RIP：Routing Information Protocol，路由信息协议，是应用较早、使 ......
冲刺阶段2（6.1）
。 本次我们团队进行商量如何进行编写项目书，以及用户手册，系统介绍，大体确定了项目的大纲，中间的细节内容，同时也商量好了分工，每个人具体负责的模块。 在这一块我主要负责来编写用户说明手册 ......
6.1学习总结
justify-content 属性 内容对齐（justify-content）属性应用在弹性容器上，把弹性项沿着弹性容器的主轴线（main axis）对齐。 justify-content 语法如下： justify-content: flex-start | flex-end | center ......
【学习笔记】狄利克雷卷积与高级筛法
# 狄利克雷卷积 ## 概念 对于数论函数 $f,g$，定义其狄利克雷卷积 $h=f*g$，满足： $$h(n)=(f*g)(n)=\sum_{d\mid n} f(d)g\left(\dfrac{n}{d}\right)$$ 运算律： - 满足交换律，显然具有对称性。 - 满足结合律，等价于三个 ......
算法学习笔记(24): 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演
# 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 ......
论文-用于射频无人机监控系统的高性能卷积网络
# RF-UAVNet: High-Performance Convolutional Network for RF-Based Drone Surveillance Systems RF-UAVNet: High-Performance Convolutional Network for RF-B ......
[cnn][julia]Flux实现卷积神经网络cnn预测手写MNIST
# julia_Flux ### 1.导入Flux.jl和其他所需工具包 ```julia using Flux, MLDatasets, Statistics using Flux: onehotbatch, onecold, logitcrossentropy, params using MLD ......
莫比乌斯反演 & 狄利克雷卷积
~~大家好，我不会数学实锤了。~~ 文章内容较杂，分章节叙述了的大部分有关内容。 ~~为什么把这俩放一起？我不知道。~~ ## 积性函数 积性函数：$\forall a,b$，$a\perp b$，如果一个函数 $f$ 始终满足 $f(ab) = f(a)f(b)$，则称 $f(x)$ 为积性函数。 ......
6.1 数组定义
``` public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ //int data [] = {1,2,3};// 静态初始化 - 简略格式 int data [] = new int [] {11,22,33};// 静 ......
6.1
class Solution { public int romanToInt(String s) { int sum = 0; int preNum = getValue(s.charAt(0)); for(int i = 1;i < s.length(); i ++) { int num = ge ......
6.1
emmmm，好久没写博客，最近事情比较多，但是我感觉我获得了很多不一样的体验 我有一部华为p30 pro 但是前天磕坏了，就是在上厕所的时候不小心摔了一下，但是我没太在意，结果一看屏摔碎了，我以前给的都是钢化膜，给水晶膜的时候我就在想万一那天屏幕会碎了 我感觉问题不大，反正年头也多了，随意一点吧，可 ......
6.1每日总结
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>学生功 ......
可视化全连接层（蒙特卡洛法）
import random import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math from torch.utils.data import DataLoade ......
6.1学习总结
Dos命令 打开terminal的方式 command+空格+输入 终端/z 访达+应用程序+实用工具+终端 管理员方式运行：选择以管理员方式运行 常用的Dos命令 #切换目录 cd 会改变当前目录到你指定的目录#列出目录下所有文件 ls#当前目录 显示当前目录绝对路径#返回上一级目录 cd..#清 ......
一个有趣的问题：卷积和池化能否相互代替？
本文来自公众号“AI大道理” 卷积和池化层在神经网络中非常常见。 正因为习以为常，所以容易让人误以为是必不可少的。 那么卷积能代替池化吗？ 池化又能否代替卷积呢？ 要想回答这个问题，必须深究其本质，才能看清楚他们是否不可获取，以及缺了会怎么样。 编辑 1、卷积的本质 卷积是一种运算，特征图与卷 ......
Linux ppc64le centos源码编译安装cmake3.6.1
1安装依赖 yum install gcc yum install make yum install ninja-build yum install unzip yum install libssl-dev 2.下载源码 编译安装 查看cmake版本 点击这里 mkdir /home/env cd ......
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。 在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。 在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的 ......
FFT——快速处理卷积
## 前置知识 ### 卷积 符号为 $*$。 设多项式 $A(x) = a_0 + a_1x + a_2x^2 + \cdots + a_nx^n, B(x) = b_0 + b_1x_1 + b_2x^2 + \cdots + b_nx^n$，则有 $$ (A * B)[n] = \sum_{i ......
在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速
这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
2023冲刺国赛模拟 6.1
为什么题目名称又是 $A, B, C$ 啊！ ## T1 嘉然 首先对整个序列做一些处理，容易发现连续的颜色相同的一段，我们只能取其中的一个值，贪心的讲，显然需要取这一段的最大值，那么我们将颜色相同的段缩起来，设最终得到的序列长度为 $m$ ，不难发现我们最多选择 $\lfloor\tfrac{m- ......
Yolov5-v6.1-s
yolov5整体框架图 yolov5总共有很多版本，看Pytorch官方给的不同类型模型的测试结果 在本文使用yolov5的v6.1版本，640分辨率，s模型,也就是上图正序的第二个 YOLOv5针对不同大小（n, s, m, l, x）的网络整体架构都是一样的，只不过会在每个子模块中采用不同的深度 ......
使用卷积神经网络实现影评数据的分类
一、实验目的 熟悉循环神经网络在文本分析和分类上的应用 二、实验原理或实验内容 从keras的数据集中加载影评数据，注意需要填充（截断）数据，并转成数组的形式。 构建一个神经网络模型，要求使用词嵌入和循环层，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用划分好的测试集的数据验证模型，训练迭代20次。 获取训 ......
卷积神经网络（CNN）进行特征提取
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等组成，可以自动地从原始数据中提取特征。 卷积层是CNN的核心组成部分，它通过滑动卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出图像的特征。卷积核的大小、步长、填充等参数可以根据任务需求进 ......
cnn全连接层
## 作用 根据特征的组合进行分类 大大减少特征位置对分类带来的影响 ### 减少特征位置对分类带来的影响 **就是它把特征representation整合到一起，输出为一个值** **这样做,有一个什么好处？** **就是大大减少特征位置对分类带来的影响** 是一种深度学习算法，特别适用于图像处理和分析。其设计灵感来源于生物学中视觉皮 ......
使用卷积神经网络实现猫和狗的预测
1、将图片数据分为训练集和验证集，训练集中猫和狗各300张图片，验证集中猫和狗各200张图片。 2、构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用验证集的数据验证模型，训练迭代30次，建议使用生成器。 3、获取训练过程中的训练精度、验证精度，并使用matplotlib来绘制精度变化曲线 ......