卷积 深度

安装完pytorch、cuda和cudnn之后，可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc ......

集成方案的“点火”时刻！花式启动数据集成 在这篇文章中，我们将探讨轻易云集成服务云的集成方案启动机制，以助您在企业数据集成中灵活应对各种需求，确保数据自由流动。 启动方案是什么 启动方案是指集成方案启动执行的方式。轻易云集成服务云提供了四种启动方式，包括人工启动、定时启动、事件触发、消息启动，允许在 ......

import collections import re from d2l import torch as d2l 解析文本的常见预处理步骤： 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串拆分为词元（如单词和字符）。 建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。 将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。 ......

到目前为止，我们遇到的数据主要是表格数据和图像数据，并且所有样本都是独立同分布的。然而，大多数的数据并非如此。比如语句中的单词、视频中的帧以及音频信号，都是有顺序的。 简言之，如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN） ......

代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......

一、网络介绍 YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于 Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free 和样本匹配（SimOTA）这几个方面，另外还提供了完善的代码，并很贴心的提供了部署脚本，真的很友好了。 P ......

统计学习方法（第2版） 9.4 https://book.douban.com/subject/33437381/ 作者: 李航 出版社: 清华大学出版社 出版年: 2019-5-1 页数: 464 定价: 98.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787302517276 深度学习入门 https ......

时序卷积网络 https://blog.csdn.net/hotpants/article/details/129624190 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1677236455062512984&wfr=spider&for=pc https://unit8.c ......

时序预测的深度学习算法全面盘点 https://blog.csdn.net/qq_34160248/article/details/131349551 https://it.sohu.com/a/690057464_121124360 https://zhuanlan.zhihu.com/p/393 ......

基于深度学习的图像生成与识别技术是人工智能领域中备受关注的研究领域之一。这些技术借助深度神经网络模型，具有出色的性能和广泛的应用，包括图像生成、图像识别、图像分割等。以下是关于这两个领域的研究方向和趋势： 图像生成技术 生成对抗网络 (GANs)：GANs 是生成图像最引人注目的技术之一。它包括一个 ......

import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorf ......

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过卷积运算对图像进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。卷积神经网络 ......

numpy实现卷积 1 卷积本质 设计这样的一个 滤波器（filter，也称为kernel），用这个filter，往我们的图片上“盖”，覆盖一块跟filter一样大的区域之后，对应元素相乘，然后求和。计算一个区域之后，就向其他区域挪动，接着计算，直到把原图片的每一个角落都覆盖到了为止。这个过程就是 ......

Redis深度历险 读书笔记 1 第一篇 基础与应用篇 1.1 Redis的用途 记录帖子的点赞数、评论数和点击数 (hash)。 记录用户的帖子 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的帖子列表 (zset)。 记录帖子的标题、摘要、作者和封面信息，用于列表页展示 (hash)。 记录帖子的点赞用 ......

#Tensofrlow #假设我们有一个任务是从图像中预测物体的位置（x坐标和y坐标）和物体的类别。这个任务有三个目标标签：x坐标、y坐标和类别。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ......

梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......

本篇博客主要记录一下在深度学习中几种常用的卷积形式的基本原理、输入输出维度，以及如何在Pytorch中调用这些卷积形式 卷积 卷积实际上是对图像的不同区域进行特征提取，一般认为输入图像的维度为H×W×C，如下图所示： 图像具有颜色通道，一般是RGB，需要理解的是不同通道数的图像和不同的通道数的滤波器 ......

嵌入式深度学习引论 博主序 这一系列博客，是以Bert Moons的《Embedded Deep Learning》为蓝本进行翻译得到的。考虑到中文互联网上资源较少，才决定写成公开博客发布至互联网的。 此系列博客选择性地做了一些翻译和梳理的工作。书中涉及的部分实例可能不会被摘录，过于基础的内容也会被 ......

Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址：Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量： 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试：打 ......

from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性" ......

在Go语言中，结构体是核心的数据组织工具，提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法，旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体，开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解，助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......

深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成，还有其他一些应用。 图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和 ......

前言 本文分享 ICLR 2023 论文Basic Binary Convolution Unit For Binarized Image Restoration Network ，介绍用于图像复原的基础二值卷积单元。 本文转载自我爱计算机视觉 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技 ......

公式 范德蒙德卷积公式： \(\sum\limits_{i=0}^k\dbinom{n}{i}\dbinom{m}{k-i}=\dbinom{n+m}{k}\) 证明 证明也非常的简单： 1.组合证明 记现有 \(n\) 个男生 \(m\) 个女生，在这之中选 \(k\) 个人的方案数。 则 \(\ ......

1 Forewords 卷积，但不止卷积 - FFT 漫谈 先有 FT，再有 DFT，才有 FFT 时频转换是最初的用途 发现单位根优秀性质，James Cooley, John Tukey 发明现代 FFT 加速 DFT，但此前相似的发现早已有之 后来将 DFT 与卷积定理联系，FFT 才被用于计 ......

QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率，颜色深度和刷新率。具有命令行工具，无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......

层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......

深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找 ......

2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异 引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能 ......

Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm：去掉了LayerNorm的均值，只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比： 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深'，所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......