卷积 数论
OI 数论中的上界估计与时间复杂度证明
预备 0.1 渐进符号 其实不少高等数学 / 数学分析教材在讲解无穷小的比较时已经相当严谨地介绍过大 O、小 O 记号，然而各种历史习惯记法的符号滥用（abuse of notation）[1] 直到现在都让笔者头疼. These notations seem to be innocent, but ......
洛谷P1249最大乘积，数论找规律
最大乘积 题目描述 一个正整数一般可以分为几个互不相同的自然数的和，如 $3=1+2$，$4=1+3$，$5＝1+4=2+3$，$6=1+5＝2+4$。 现在你的任务是将指定的正整数 $n$ 分解成若干个互不相同的自然数的和，且使这些自然数的乘积最大。 输入格式 只一个正整数 $n$，（$3 \le ......
sagemath初等数论
SageMath是一个覆盖许多数学功能的应用软件，包括代数、组合数学、图论、计算数学、数论、微积分和统计。 安装sagemath（ubuntu） sudo apt install sagemath 在命令行输入sage启动sagemath 输入tutorial或manual()打开离线文档 素数测试 ......
卷积-01
1. 什么是卷积？为什么要卷？为什么要积？(举例画图说明；包含基本的图形卷积，图形卷积只写一个卷积后的值) 卷积：用于计算两个函数的乘积 卷：翻转过来 积：累加 卷积后的值：0x0 + 1x1 + 3x2 + 4x3 = 19 2.池化，写出两种池化。 池化：降低特征空间的维度，只抽取局部最显著的特 ......
卷积操作的概念及其在深度学习中的应用
卷积操作是一种线性操作，通常用于处理信号和图像等数据。在图像处理中，卷积操作可以用于提取图像的特征，例如边缘、纹理等。 卷积操作是通过卷积核（也称滤波器）与输入数据进行逐元素乘积、求和运算的过程，从而得到卷积特征图。卷积核可以看作是一种模板，用于提取输入数据中的局部特征。在每个位置上，卷积核都会与输 ......
从零开始的数论
同余 定义不多说了，$a\equiv b\pmod m$。 性质 若 $a\equiv b,c\equiv d$，则： $a+c\equiv b+d$ $a-c\equiv b-d$ $a\cdot c\equiv b\cdot d$ 常用的等价形式为，取模运算关于加法和乘法可以拆分运算。 线性同余 ......
深度学习Pytorch中组卷积的参数存储方式与剪枝的问题
写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储 1.搭建网络 这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积 import torc ......
TensorFlow 卷积神经网络实用指南：1~5
原文：Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标 ......
[深入推导]CS231N assignment 2#4 _ 卷积神经网络 学习笔记 & 解析
卷积神经网络 基本算法实现 卷积神经网络应该算是图像处理中绝对的主流了, 关于算法得基本思想我在之前也学的比较懂了, 这点如果不了解网上有很多教程. 不过我并没有用代码亲自实现它. 我们首先确定怎么编写. 前面搞全连接网络总是会想着怎么去简化运算, 现在我们接触了新的网络, 要实现基础版本反而又不大 ......
脑力体操: 半在线卷积能做到多好? (van der Hoeven, 2007)
固定一个可以 $O(1)$ 运算的 effective field $K$, 并且假设其上的 FFT 时间复杂度为 $O(N\log N)$. 有序列 ${g}$ 和 ${\phi}$, 如何计算半在线卷积 $f_n = \phi_i(\sum_{i>0} g_i f_{n-i})$? Folklo ......
matlab源代码粒子群优化算法分布式电源选址定容 电力系统大数据分析的卷积神经网络 python源代码
（1）粒子群优化算法分布式电源选址定容 如图12 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响，在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算，其目的是使配电系统网络损耗进一步减少。 最后通过两个算例将本文 ......
一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码 利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测
（1）一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码，保证正确 使用情景方法来解决实时机会约束决策问题的可能性，在这些问题中，未知参数的新信息通过测量变得可用。 约束的仿射性质已被利用来推导一种变化的场景方法，它不需要根据条件分布重新采样参数空间。 通过对样本的预处理，可以用极其有限的计 ......
m基于matlab的卷积编码维特比译码误码率仿真
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 随着现代通信的发展，人们对信息传输的可靠性和有效性的要求也越来越高。维特比译码算法被广泛的应用，因此如何提高维特比译码器的性能，降低译码器的功耗和面积是个重要的问题。卷积码是Elias等人在1955年提出的，是一种非常 ......
OctConv：八度卷积复现
摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional ......
LargeKernel3D：在3D稀疏CNN中使用大卷积核
前言 2D CNN 使用大卷积代替小卷积，增大了卷积核的感受野，捕获到的特征更偏向于全局，效果也得到了提升，这表明较大的 kernel size 很重要。但是，当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时，那些在 2D 中成功的模块设计在 3D 网络效果不好，例如深度卷积。为了应对这一重要挑战，本文提出 ......
数论基础
高精度 高精度加法 vector<int> add(vector<int> &a, vector<int> &b) { vector<int> c; int t = 0; // 代表进位 for (int i = 0; i < a.size() || i < b.size(); ++i) { if ......
论文《深度多尺度卷积LSTM网络的出行需求和出发地预测》
学习参考：https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目：《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des ......
每日学习记录20230301_质谱解卷积
20230301:质谱解卷积 质谱信号根本就没有卷积，解卷积也无从谈起，但因为Colby这篇文章，后面三十年大家就都默认了解卷积等同于重构质谱峰的意义了。不过在蛋白质质谱领域，解卷积还有另外一个概念，就是把多电荷峰反解回分子量，此处最流行的是一种利用最大似然度求解的maxent算法，同样也跟卷积的原 ......
Codeforces Round 677 (Div. 3) E. Two Round Dances（数论）
https://codeforces.com/contest/1433/problem/E 题目大意： n个人(n是偶数)跳了两轮舞，每轮舞正好有n/2个人。你的任务是找出n个人跳两轮舞的方法，如果每轮舞正好由n/2个人组成。每个人都应该属于这两种圆舞中的一种。 人相同位置不同也算是同一种方案。 i ......
卷积lstm论文
论文题目：Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 参考的学习文章：https://blog.csdn.net/m0_64557752/article/details/125 ......
数论
@(数论板块笔记上blog) 1.exgcd 函数代码： long long exgcd(long long a,long long b,long long&x,long long &y){ if(b==0){ x=1,y=0; return a; } long long d=exgcd(b,a%b ......
卷积
卷积和 理解卷积核心就是要理解自变量变换，卷积和的公式如下： $$ y[n]=\sum_{k=-\infty}^{+\infty}x[k]h[n-k] \ ~\ y[n]=x[k]*h[n-k] $$ 这里重点是 $h[n-k]$, 它是 $h[n]$ 自变量 $n$ 平移 $k$ 后的函数。 卷积 ......
深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型
准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
数论第二章——同余式
剩余类与完全剩余系 剩余类 定义： $C_r$:形如$qm+r$的所有整数组成的集合 $C_0,C_1,...,C_(m-1)$:模数$m$的剩余类 完全剩余系 定义： 1.从剩余类的每类中各取一个数，组成的$m$个数称为模数$m$的一组完全剩余系。 证明……是一组完全剩余系/通过完全剩余系：两两对 ......
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法 ......
m基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在 ......
【ACM算法竞赛日常训练】DAY10题解与分析【月月给华华出题】【华华给月月出题】| 筛法 | 欧拉函数 | 数论
DAY10共2题： 月月给华华出题 华华给月月出题 难度较大。 🎈 作者：Eriktse 🎈 简介：211计算机在读，现役ACM银牌选手🏆力争以通俗易懂的方式讲解算法！❤️欢迎关注我，一起交流C++/Python算法。（优质好文持续更新中……）🚀 🎈 原文链接（阅读原文获得更好阅读体验）： ......