卷积 姥爷 深度 数学
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
[oeasy]python0004_游乐场_和python一起玩耍_python解释器_数学运算
和python玩耍 🥊 Python 回忆 上次 了解shell环境中的命令 命令 作用 whoami 显示当前用户名 pwd 显示当前文件夹 ls 列出当前文件夹下的内容 python3 仿佛进入大于号黑洞 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 这python3 怎么玩啊！😠 说好的pyt ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
在算法比赛中的常用数学库函数
导言 在算法竞赛中，数学库函数是解决问题的重要工具之一。本文将介绍一些常用的数学库函数，并给出在实际比赛中的应用示例。 1. 绝对值函数 在C++中，我们有两种不同类型的绝对值函数：abs（整数）和 fabs（浮点数）。这两者的应用场景和返回值的类型有所不同，需要根据具体情况选择使用。 //abs( ......
数学基础(一)-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义
1.标量、向量、矩阵、张量： ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数，一行是一个对象，一列是一个对象的一个特征【一行一对象，一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数： ①向量的1范数(L1范数)：向量的各元素绝对值之和。 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
数学家候选人
突然想起来一个我小学三年级发现的数学规律，当时好像是为了拍视频，在草稿纸上想到什么推什么写出来的。 一个圆，360 度，3+6+0=9。 半圆 180 度，1+8+0=9。 1/4 圆，90 度，9+0=9。 1/8 圆，45 度，4+5=9。 1/16 圆，22.5 度，2+2+5=9。 1/32 ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
速通 离散数学(1)
微积分学不下去了。 命题逻辑 悖论不是命题。 合式公式要求长度有限。 波兰式：前序遍历；逆波兰式：后序遍历。 等值定理：枚举真值表，全相同则相同。 常见等值公式（背名字）： 双重否定律：\(\neg\neg P=P\)； 结合律/交换律：\(\and,\or,\leftrightarrow\) 有结 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
具体数学第六章习题选做（genshining）
11.对于 \(n\ge 0\)，求以下式子的封闭形式。 \[\sum_k(-1)^k{n\brack k} \]由于 \[\sum{n\brack k}x^k=x^{\overline n} \]原式即等于 \((-1)^{\overline n}=[n=0]\)。 12.证明斯特林反演。代入即可 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
数学与通信
数学6大分支： 分析：数学分析、复分析（复变函数）、实分析（实变函数）、泛函分析、调和分析、微分流形 几何：空间解析几何、微分几何、点集拓扑、黎曼几何、代数拓扑 代数：高等代数、抽象代数（近世代数）、交换代数、同调代数、代数几何、矩阵论、密码学、初等数论、解析数论 方程：常微分方程、偏微分方程(PD ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
利用JavaScript函数进行数学计算和逻辑判断
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
Github page数学公式无法正常显示解决方案(MathJax)
在上传一篇文献阅读笔记到Github page时发现公式无法正常显示，之前在typora中能够正常显示的代码在网页上显示为纯latex格式于是进行了一些搜索。 我使用的Jekyll模板是chirpy，具体效果可能与使用的模板也有关系。 问题原因 这个问题的原因出在GitHub Page里的Jekyl ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
数学建模
数学公式编号不少于20个 美赛不建议用spsspro（国赛可以） 组合模型用流程图 创新模型用伪代码 作图分析：表层分析（看图说话）+深层分析（挖掘） 模型检验：美赛看重灵敏度分析（根据模型假设） 评价类 无数据定权；量化方案选择 --层次分析法 有数据定权 --熵权法 有数据和指标 分析各指标对结 ......
数学女孩概括
数学 1.积的形式与和的形式 恒等式，与普通的式子不同，如 \(\left(x-\alpha\right)\times\left(x-\beta\right)=0\) 这个式子： \(\qquad \to\) 展开 \(\left(x-\alpha\right)\times\left(x-\beta ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......