卷积 深度
AIRIOT赋能水务行业深度转型，打造智慧水务“四化建设”
水利水务与民生息息相关，随着我国智慧城市建设的推进及科学技术的不断发展，对城市供水管理产生了尤为重要的影响。面对水务行业信息化建设周期长，无统一的技术标准和数据标准，信息孤岛严重，协同工作能力受制约，运营分析缺乏数据支撑和科学依据等一系列问题。因此，结合城市供水所需，及时调整智慧水务建设战略，加快智 ......
m基于简化后的轻量级yolov4深度学习网络农作物检测算法matlab仿真
1.算法描述 YOLOv4 的深层网络包括 SPP 模块、PANet 模块、YOLO Head 模块和部分卷积，其主要作用是加强目标特征提取并获取预测结果。SPP 模块的输入端和输出端各连接一个三次卷积块，每个三次卷积块包含 2 个 1×1 卷积和 1 个 3×3 卷积。 PANet 模块包含特征层 ......
深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解
A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解 1.基础指标简介 机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、ROC、AUC等指标，还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。 在分 ......
Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割
Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割 创建您自己的 AI 语义分割的实用指南：了解完整的工作流程 – 从训练到推理 课程英文名：Mask R-CNN - Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour 此视频教程共3.48GB，中英双语字幕 ......
深度学习—ResNet_CIFAR100代码
1 ''' 2 参考资料： PyTorch官方文档 3 ''' 4 5 # 导入所需的包 6 import torch 7 import wandb 8 import torch.nn as nn 9 from torchvision import transforms 10 from torchv ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【三】基于AQS的共享锁实现、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们详细讲解了基于AQS实现的互斥锁机制，进行了深入的剖析，包括从acquire入口源码开始，剖析了获取锁失败调用addWaiter方法加入等待队列，知道了Node节点是怎么插入等待队列的；同时还剖析acquireQueue方法的源码，解析了插入等待队列之后的节点什么时候被挂起，什么 ......
【LeetCode剑指offer 02】矩阵中的路径（老鼠走迷宫plus，应用深度优先搜索与回溯机制）
矩阵中的路径 https://leetcode.cn/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/ 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。 单词必须按照 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【二】基于AQS的互斥锁机制、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们从整体上分析了什么是AQS以及AQS内部的数据结构，那么这节我们就从acquire和release入手，分析一下AQS为独占锁提供的机制：到底是怎么在获取资源失败进入等待队列的？以及释放资源的时候怎么唤醒后继节点的线程竞争锁的？ 2 acquire 方法源码解析 首先我们看一下A ......
转载自团队博客：基于深度学习的人脸识别会议签到系统
电梯演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型： 1，主界面 2，会议管理 3，人员管理 4，会议室管理 ......
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数 1.神经元 在生物学中，神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态，一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后，这个神经元细胞就被激活，处于兴奋状态，并向其他神经元传递信息。基于神经元 ......
树：剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目描述： 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索 ......
动手深度学习pytorch
<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一：过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014)，有助于减轻过拟合的危 ......
深度学习-情感分析
title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据（IMDB 数据集），影评被分为两类：正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型，对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题，研究对象是电影评论类的文本，我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB（I ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题，使用 PyTorch，自己构建并训练一个线性回归模型，来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y，具体代码如下： import nump ......
111. 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度学习基础-pytorch1
DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步，首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合，来得到数据迭代器。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并 ......
104.二叉树的最大深度
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本，图像是固定⼤小 ......
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 ......
卷积神经网络 – CNN
1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel（出生于加拿大的美国神经生物学家） 和Torsten Wiesel，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是“发现了视觉系统的信息处理”，可视皮层是分级的。 图：纪念1981年诺贝尔医学奖的邮票。 人类的视觉原理如下：从原始信号摄 ......
原型展示：基于深度学习的人脸识别会议签到系统
电梯演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型： 1，主界面 2，会议管理 3，人员管理 4，会议室管理 ......
【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习（微积分、自动求导、概率、查阅文档）
2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言：设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$，输出是一 ......
深度学习—AlexNet_CIFAR100代码
1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torch.utils.data import DataLoader 7 fro ......
深度学习—VGG16_CIFAR100代码
1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torchvision.datasets import CIFAR100 7 f ......
深度学习 | 一
新时代的伟大发明啊. 让我们通过实际操作来认识如何 "深度学习" 吧. 1 环境 深度学习需要一些特殊环境. 1.1 GPU GPU 更适合来做矩阵运算, 神经网络里面设计到大量的矩阵运算, 因此用 GPU 比用 CPU 更好. 如果您的本地配置不是很好且预算不够充分, 不妨试一试云 GPU. 1. ......
[重读经典论文]VGG——传统串行卷积神经网络的极致
1. 前言 VGG是由牛津大学视觉组（Visual Geometry Group，Vgg的名称也是来源于此）在2014年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》中提出的卷积神经网络模型。 VGG将 ......
动手深度学习 --mxnet中找不到np的问题
命令： from mxnet import np 背景： 使用d2l中文版提供的环境文件 错误信息： ImportErrorAppData Local Temp/ipykernel 8504/2709868731.py in <module>-> l from mxnet import npxImp ......
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
前置芝士： 神经网络 #前言 人脑视觉机理，是指视觉系统的信息处理在可视皮层是分级的，大脑的工作过程是一个不断迭代、不断抽象的过程。视网膜在得到原始信息后，首先经由区域V1初步处理得到边缘和方向特征信息，其次经由区域V2的进一步抽象得到轮廓和形状特征信息，如此迭代地经由更多更高层的抽象最后得到更为精 ......