卷积 姥爷 深度 数学

一、配环境 创建环境 在Anaconda中输入 conda create -n pytorch python=3.6 ......

一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......

一、Shell数学运算 1.Shell常见的算术运算符号 序号 算术运算符号 意义 1 +、-、*、/、% 加、减、乘、除、取余 2 ** 幂运算 3 ++、-- 自增或自减 4 &&、||、！ 与、或、非 5 ==、!= 相等、不相等，==也可写成= 6 =、+=、-=、*=、/=、%= 赋值运算 ......

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 蔬菜水果种类识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别图像中的蔬菜和水果种类。其原理主要利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）对图像进行特征提取和分 ......

2.10 m 个样本的梯度下降(Gradient Descent on m Examples) ​ 将2.9对一个样本的操作应用到m个训练样本上，我们要做的是计算这些微分，如我们在之前的训练样本上做的，并且求平均， 得到全局梯度值，把它直接应用到梯度下降算法中。 初始化𝐽 = 0, 𝑑𝑤1 = ......

\[X = \sum_{s=0}^{\min(n - m, k)} {n - m \choose s}^2 (s!) \sum_{x+y=k-s} {m \choose x}{n - m - s \choose x}{m \choose y}{n - m - s \choose y}(x!)(y!) ......

埃氏筛 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[50000005] = {}; int n = 0; int main() { scanf("%d", &n); for(int i=1; i<=n; i++) a[i] = 1; for( ......

中国数学会三大数学奖 华罗庚数学奖 华罗庚（1910.11.12—1985.6.12) 华罗庚先生是我国著名数学家，他热爱祖国，献身科学事业，一生为发展我国的数学事业和培养人才做出了卓越贡献。为缅怀华罗庚先生的巨大功绩，激励我国数学家在发展中国数学事业中做出突出贡献，促进我国数学发展，中国数学会与湖 ......

20世纪数学的7大主要成就 编辑：周莹莹 发布时间：2021-05-20 20世纪初期，康托尔的集合论被正式接纳为一个数学分支，在此基础上，发展出来测度和积分理论。其中特别是勒贝格创造了他的积分理论，对后来的实函数论发展有着决定性的影响，并应用于调和分析、微分方程以及后来的泛函分析等学科。勒贝格积分 ......

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1.bc命令： bc计算器 awk支持数值计算 中括号运算 1.bc命令当作计算器来用的，命令行的计算器 1.1. bc命令结合管道符来计算数学 1.2 bc案例 题目：计算出1--1000的总和 1+2+3+...+99+100 脚本开发： 1.2.1 使用tr将｛1..100｝的空格替换成+号 ......

卷积如何加速？ img2col和winograd算法。img2col将卷积转化为矩阵乘，通过重排内存，用空间换时间。wingrad是考虑到卷积运算的卷积核固定，通过算法降低计算量提高效率。 卷积和反卷积的原理 卷积就是正常的滑窗求和计算输出，在步长大于1时会降低输入特征图分辨率。反卷积也就是转置卷积 ......

​关于栅格数据/图片的位深度（eg.8bit、16bit、32bit）转换之前我就发过一篇文章，【Python&RS】基于GDAL栅格数据/图片位深度（bit）转换。但是最近在使用的时候发现好像效果不行，有时候转换不成功，所以自己又研究了一下原理重新写了一份代码。今天就和大家分享一下如何使用Pyth... ......

数论 Miller-Rabin 素数测试 根据费马小定理，如果一个 \(a\) 不是 \(n\) 的倍数满足 \(a^{n-1}\bmod n-1\ne 1\)，则 \(n\) 一定不是质数。 但是，有的合数对所有这样的 \(a\)，上面式子都不成立，如 \(341\)，称为 Carmichael ......

感知机 perceptron 线性函数 + 阶跃函数; 分界线 + 判断处于分界线的哪一边. 感知机的提出: 解决非解析问题的简单模板. 感知机的缺陷: 异或问题. 通过增加层, 提高维度. 多层感知机与神经网络的区别: 激活函数是否连续. 连续光滑的函数是学习的一个关键要素. 损失函数 为何需要损 ......

题目描述 给定平面上 \(n\) 个点，从 \(1\) 号点出发，一开始朝向 \(2\) 号点，每次只能顺时针转 \([0^{\circ},180^{\circ}]\) 后前进到某个点，要求走一条每条边都不交（除了在端点处）路径，最后回到 \(1\) ，求最多能走过多少个不是 \(1\) 的点。 \ ......

前面说到，分页可以使用from和size参数，类似于mysql的分页offset和limit。但是如果数据量比较大时，elasticsearch会对分页做出限制，因为此时会比较消耗性能。 为什么要限制 分页的时候，elasticsearch会根据查询条件到每个分片取出数据来，然后再由coordina ......

数学基础 默认为列向量，各种API都是默认列向量 点积（数量积、标量积、内积） 两个向量长度和他们夹角的积。 $\vec{a} \cdot \vec{b} = ||a|| ||b|| cos \theta$ $\vec{a} \cdot \vec{b} = \left( \begin{matrix} ......

数学吧 《高中数学概率题》 https://tieba.baidu.com/p/8843698960 。 ......

考研数学真题解析可以写得很详细，但是纸质资料可能受限于篇幅与排版等原因，没有把过程写得很详细。 但是，如果解析步骤不够详细的话，可能读者在看的时候就会因为其中某一个被省略的步骤而“卡壳”，进而需要花费很多额外的时间去想通这个逻辑过程。 因此，在「荒原之梦考研数学网」的解析中，我们一直致力于将解题过程 ......

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 YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在YOLO ......

似乎有一个引理是越往后越没意思。 F. UOJ450/LOJ6696 复读机/复读机加强版 多项式基础烂到家了。 群里有 \(k\) 个不同的复读机。为了庆祝平安夜的到来，在接下来的 \(n\) 秒内，它们每秒钟都会选出一位优秀的复读机进行复读。非常滑稽的是，一个复读机只有总共复读了 \(d\) 的 ......

有个原则监听谁,写谁的名字,然后是对应的执行函数,第一个参数为最新的改变值,第二个值为上一次改变的值,注意:除了监听data,也可以监听计算属性或者一个函数的计算结果 启用深度监听对象 watch:{ a:{ handler:function(val,oldval){ }, deep:true } ......

1.shell数值运算 2.用于数值计算的命令 注意：shell的一些基础命令，只支持整数的运算，小数的计算需要如bc这样的命令才支持 2.1 双小括号(()) 2.2 有关逻辑语法，真假的区别，真为1，假为0 2.3 逻辑与的用法 && 2.4 加减乘除运算，例：echo $((1+1)) 2.5 ......

本文深入探讨了 PyTorch 中 Autograd 的核心原理和功能。从基本概念、Tensor 与 Autograd 的交互，到计算图的构建和管理，再到反向传播和梯度计算的细节，最后涵盖了 Autograd 的高级特性。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、A ......

1.深度优先递归方式; import re import requests headers = { 'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom ......

本笔记基于吴恩达深度学习deeplearning.ai课程 第二周：神经网络的编程基础 神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个独立的部分 2.1 二分类(Binary Classification) 所谓二分类问题，可以参照以下例子 假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图 片 ......

二叉树是一种非常重要的数据结构，很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树，有深度遍历和广度遍历，深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历方法，广度遍历即我们平常所说的层次遍历。因为树的定义本身就是递归定义，因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁，而对于广度遍历来 ......

最近ChatGPT很火，让更多的人意识到未来利用机器的深度学习来完成事情，做出一些决策，将会成为未来的一个趋势。基于深度学习的数据训练这些技能将成为程序员必备的专业技能之一。所以我们有理由持续的关注深度学习与机器训练这个领域，今天给大家说明白目前主流深度学习的一些基本的流程原理,以及目前深度学习的一 ......

在开始学习”AI深度学习”之前，我们要先搞明白AI深度学习能非常智能的本质原因是什么，只有搞懂了本质，才能作为你学习与掌握 “AI深度学习”的基石，为后续的学习打下坚实的基础。所以搞懂今天这边文章非常的重要，我接下来将用一个例子，来说明”AI深度学习”，能使我们的计算机程序非常智能的本质原因是什么。 ......