卷积 深度 参数pytorch
深度学习笔记_Week1
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 ......
利用Matlab对Excel数据表参数进行频谱分析（FFT）的方法
1.先在表格中创建一列时间点，根据采样周期来设定时间点间隔，如采样周期为10kHz，则间隔点为0.0001。每个时间点对应一个采样值。第一行表格写上对应列的名称，如ts、ia。然后用Matlab“导入数据”，分别选定两列数据生成两个数据向量（要进行FFT分析的信号值和时间点）。该向量会在工作区上建立 ......
3dmax渲染全景图参数设置 3dmax云渲染插件使用
家经常在互联网上看到制作360度全景图的各种教程，但这些教程往往是片段的，并且细节解释并不充分。为此，以下是一些从业者常用的优良做法，涉及到3ds Max中的场景布局和V-Ray渲染设置，这些建议旨在提供一个更全面和详尽的指导，帮助您制作高质量的全景图像，下面一起来看看渲染参数设置吧！ 3dmax渲 ......
二叉树遍历（前序、中序、后序、层次遍历、深度优先、广度优先）
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 ......
深度学习的原理详解
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 ......
pytest参数化及应用
Pytest 安装pytest #安装pytest pip install pytest #检查是否安装 pytest --version 创建第一个测试 def func(x): return x + 1 def test_answer(): assert func(3) == 5 运行多个测试 ......
“深度学习”能非常智能的本质原理是什么
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。 ......
指定url和深度的广度优先算法爬虫的python实现
广度优先算法介绍 整个的广度优先爬虫过程就是从一系列的种子节点开始，把这些网页中的"子节点"(也就是超链接)提取出来，放入队列中依次进行抓取。被处理过的链接需要放 入一张表(通常称为Visited表)中。每次新处理一个链接之前，需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中。如果存在，证明链接已经 ......
Pytest03-常用参数
"-s" 参数 用于关闭捕捉，从而输出打印信息到控制台 "-v" 参数 用于显示具体的用例执行信息‘ 通过Pytest --help 查看帮助 1.运行名称中包含某字符串的测试用例 -k 2.简化输出信息 -q 3. 如果出现一条测试用例失败，则退出测试 -x 4. 指定目录以及特定类或方法执行 p ......
基于Pytorch的网络设计语法4
import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net4(nn.Module):# 从nn.Module ......
基于Pytorch的网络设计语法3
import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net3(nn.Module):# 从nn.Module ......
基于Pytorch的网络设计语法2
import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net2(nn.Module):# 从nn.Module ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
基于Pytorch的网络设计语法1
第一种语法： 层层堆叠 import torch.nn as nn import torch.functional as F import torch.optim as optim from collections import OrderedDict class Net1(nn.Module):# ......
【pytorch深度学习报错】AttributeError: module 'torch' has no attribute '_six'
1.AttributeError: module 'torch' has no attribute '_six'报错： 答：指的是安装的pytorch版本里面没有_six.py文件，因为在pytorch2.0版本以后不在具有此文件。 2.两个解决方法 答：①将2.0版本以前的_six.py文件复制到 ......
超微X12主板通过sum升级出现OEM参数支持的问题
出现以下情况，请更新你的sum工具，超微X11主板和X12主板OEM定制参数发生了改变，所以出现了不支持的OEM参数 ......
C++基础 -15- 拷贝构造（深度拷贝）
———————拷贝构造——————— 🎈由于系统的浅拷贝就是直接赋值 🎈所以可能出现共用内存空间的情况 🎈如下图newperson通过浅拷贝创建出来 🎈改变newperson的参数影响到了person类 #include "iostream" using namespace std; ext ......
精妙构思：深度探析构建者模式的设计之道
大家好，欢迎来到程序视点！今天，我们一起来分享下一个创建型模式：构建者模式。 定义 先来看下它的定义。 建造者模式，是将一个复杂的对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 小二哥就问大家，看到这个定义懵逼不懵逼？什么叫对象的构建和它的表示分离?如果你能解释清楚这个问题，那这篇 ......
基于深度学习网络的手势识别算法matlab仿真
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 基于深度学习网络的手势识别算法是一种通过训练模型来识别手势的技术。其原理主要利用深度学习网络对图像或视频序列进行特征提取和分类。 手势识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别输入图像或视频序列中的手势。具体而 ......
图解Kafka Producer常用性能优化配置参数
1 基本参数 bootstrap.servers：Kafka broker服务器地址列表，,分开，可不必写全，Kafka内部有自动感知Kafka broker的机制 client.dns.lookup：客户端寻找bootstrap地址的方式，支持两种方式： resolve_canonical_boo ......
履机乘变，轻舟便楫：源启分布式PaaS深度赋能企业级技术平台建设
导语 源启分布式PaaS平台围绕应用视角为用户提供应用运行的全生命周期管控能力，提供注册中心、服务路由、网关、服务治理等中间件技术支持，实现应用之间的联通，解决客户多厂商产品不兼容、产品组合不可选择、孤岛效应等问题，满足企业级应用集成需要，实现降本增效。 在《洞若观火，明察秋毫：源启一体化监控平台构 ......
Shell特殊参数变量
1.Shell变量 1.1.本地变量 定义shell变量，变量不需要加美元符`$` 本地变量只在用户当前shell生存期中有效，如： 1.2.变量定义 1.2.1 变量名要求：字母、数字、下划线组成、可以是字母或是下划线开头，如： wayne wayne_123 _wayne_123 1.2.2 变 ......
TensorFlow 实现信号与系统中的严格卷积操作(类似np.convolve)
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
深度学习上课内容大纲
1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......
Linux 串口属性参数——termios
串口属性一般包括：波特率、数据位、停止位和奇偶校验位等参数。 RTS/CTS协议(Request To Send/Clear To Send)即请求发送/清除发送协议。 在Linux系统中用结构体 termios 来存储这些参数，这一结构体位于 termios.h 中，具体定义如下： struct ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）
深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），都是图形搜索算法，相似又却不同，在应用上也被用到不同的地方。 一、深度优先搜索（DFS） 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索 ......