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卷积 神经网络 深度 模型

c语言卷积的编程

1、用c语言做这个离散卷积 2、ccs5编写c语言卷积算法一般多少个周期? 3、快速卷积在什么情况下效率最高呢 4、C语言怎么实现小波变换 5、C语言用子函数实现卷积 6、怎样用c语言编写卷积计算程序 用c语言做这个离散卷积 暴力N ^ 2可以直接乘，直接双重循环即可，要快的话可以用NlogN的FF ......
卷积 语言

数字化模型+自动化控制设计开发思路

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2246800/202307/2246800-20230720112354879-1715687960.png) **** 英国牛津大学研究称，未来20年英国35%现有工作将自动化。 日本研究人员称，在未来的十到二十年之内，日 ......
设计开发 模型 思路 数字

深度学习 -- 系列文章

深度学习（八）——神经网络：卷积层 深度学习（七）——神经网络的卷积操作 深度学习（六）——神经网络的基本骨架：nn.Module的使用 深度学习（五）——DatadLoader的使用 深度学习（四）——torchvision中数据集的使用 深度学习（三）——Transforms的使用 深度学习（二 ......
深度 文章

建立模型类常见的配置

class User(AbstractUser): mobile = models.CharField(max_length=16, unique=True) avatar = models.ImageField(upload_to='avatar', default='avatar/default ......
模型 常见

plc网络通信方案地址转换通讯处理器

捷米特JM-ETH-NAT可以实现近似于NAT的跨网段地址转换的功能：即可将LAN1口所连接PLC的IP地址和端口号，映射到LAN2口任意IP地址和端口号；方便解决了现场设备无法修改IP地址和端口号的问题； ......
网络通信 处理器 通讯 地址 方案

发布-订阅（Publish-and-Subscribe）模型

发布-订阅（Publish-and-Subscribe）模型是一种消息传递模式，用于在软件系统中实现异步通信和解耦。它基于发布者（发布消息的实体）和订阅者（接收和处理消息的实体）之间的解耦原则。 在发布-订阅模型中，发布者和订阅者之间不直接交互，而是通过一个称为消息代理或消息中间件的组件来进行通信。 ......
Publish-and-Subscribe Subscribe 模型 Publish and

【网络】【IP】IP 协议基础知识

1 前言 这节我们来看看 IP的一些基础知识。 2 IP 基本认识 IP 在 TCP/IP 参考模型中处于第三层，也就是网络层。 网络层的主要作用是：实现主机与主机之间的通信，也叫点对点（end to end）通信。 网络层与数据链路层有什么关系呢？ 有的小伙伴分不清 IP（网络层） 和 MAC （ ......
基础知识 基础 知识 网络

卷积与矩阵相乘编译部署分析

卷积与矩阵相乘编译部署分析 深度学习中的各种卷积 如果你听过深度学习中不同的卷积类型，包括： 2D, 3D, 1*1, Transposed, Dilated, Spatially Separable, Depthwise Separable, Flattened, Grouped, Shuffle ......
卷积 矩阵

Wlanext" 允许应用程序或服务通过调用其提供的 API（应用程序编程接口）来访问和配置 WLAN 设置和功能。它为开发人员提供了一组用于扫描、连接、配置和管理 WLAN 网络的函数和数据结构

"wlanext" 是 Windows 操作系统中的一个关键组件，用于管理和实现无线局域网（WLAN）功能。它是 "WLAN Extension" 的缩写，提供了与 WLAN 相关的扩展功能和接口。 "Wlanext" 允许应用程序或服务通过调用其提供的 API（应用程序编程接口）来访问和配置 WL ......
应用程序 程序 数据结构 WLAN 函数

深度学习（八）——神经网络：卷积层

# 一、卷积层Convolution Layers函数简介 > 官网网址：[torch.nn.functional — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#convolution- ......
卷积 神经网络 深度 神经 网络

数学建模----评价类模型 层次分析法

优秀博客< 层次分析法的作用就是将定性的东西定量化 最终的目的就是填出如上面这张表来 我们如何知道这些指标权重 和 各个方案的占比呢？ 这个就是层次分析法的重点了 层次分析法之所以被称为层次分析法就是因为其将要评价分层 目标层，准则层，方案层 对于准则层我们要知道各个准则分别占权重 对于方案层我们要 ......
数学建模 分析法 模型 层次 数学

大模型FAQ

**BERT主要的创新之处是什么** BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面： 双向性（Bidir ......
模型 FAQ

R语言泊松Poisson回归模型分析案例|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2605 最近我们被客户要求撰写关于泊松Poisson回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一 ......
模型 案例 Poisson 语言 代码

MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
极值 股票投资 GARCH-EVT-Copula 模型 理论

Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19918 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 创建模型进行估计 通 ......
增长率 模型 代码 动态 数据

有赞的深度需求功能测试

序：在《有赞.测试团队介绍(一)》曾经提到过，我们在测试需求项目时，会把需求逐级拆解，直到最小粒度。然后，各业务线的测试小伙伴把任务领走进行细化，同时，确定一位主测分来主导复杂项目的测试工作。在面试过程中，很多小伙伴也会说，我们会根据需求所描述的功能，进行测试。那作为一位应聘者，如何才能把自己之前工 ......
功能测试 深度 需求 功能

在英特尔 CPU 上微调 Stable Diffusion 模型

扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。 Hugging Face Hub 包含超过 5 千个预训练的文生图 [模型](https://huggingface.co/models?pipeline ......
Diffusion 模型 Stable CPU

百度文心一言文心千帆大模型 ERNIE-Bot-turbo调用示例（golang版本）

百度的文心一言推出来也有一段时间了，但是接口部分一直没有公开，需要进行申请 最近，有朋友提供了文心千帆大模型的api权限，拿到了必须的参数，现在就来测试一下 下面是使用golang封装的文心千帆 ERNIE-Bot-turbo模型的调用示例 ERNIE-Bot-turbo.go package li ......
文心 ERNIE-Bot-turbo 示例 模型 版本

完善1x1卷积方案

# 完善1x1卷积方案 - 1x1的卷积和3x3的卷积有什么区别？ ```text 1x1卷积是一种特殊的卷积操作，它只对输入数据的每个像素点进行一次乘法和累加，而不需要构造3x3的矩阵。这样可以减少计算量和内存消耗，同时也可以改变输入数据的通道数，实现特征融合或降维。 3x3卷积则是一种常见的卷积 ......
卷积 方案 1x1 1x x1

4.4 模型选择、欠拟合和过拟合

1. 训练误差和泛化误差 将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。 训练误差（training error）是指， 模型在训练数据集上计算得到的误差。 泛化误差（generalizati ......
模型 4.4

深度学习（七）——神经网络的卷积操作

# 卷积操作 # 一、torch.nn中Convolution Layers函数的介绍 ## 1. 参数介绍 - nn.Conv1d: Conv取自Convolution的前四个字母，1d代表的是一个一维操作。 - nn.Conv2d: 2d表示是一个二维的操作，比如图像就是一个二维的。 - 其余参 ......
卷积 神经网络 深度 神经 网络

白话机器学习笔记（三）评估模型

# 模型评估 在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数$f_\theta(x)$，然后根据训练数据求出了函数的参数$\theta$。 如何预测函数$f_\theta(x)$的精度？看它能否很好的拟合训练数据？ ![image-20230719171157625](https://gitee. ......
白话 模型 机器 笔记

训练类神经网络

结果不理想的检查步骤 情况一：模型问题 所设的模型不包含要找的函数；需要重新修改模型 可以增加模型中特征值，或者增加层数(Deep Learning)，以增加模型的复杂度 情况二：优化(optimization)没做好 没有找到模型中解决问题的最好的方法 如何判断问题出自情况一还是二： 上图右边，5 ......
神经网络 神经 网络

windbg配置网络版双机调试【转】

一丶 配置以及简介 1.1 简介与配置 ​ windbg 配置双机调试从来都是有很多方式。 比如之前的是串口模式。 现在我写一篇利用 网络来进行配置的双击调试。 首先准备的工具以及流程如下 1.准备一台虚拟机。里面安装window1064版本（我是64，这个随意） itllyou上下载即可 2.wi ......
网络版 windbg 网络

网络编程 p4 TCP编程

# **TCP编程** - **基本介绍** 1. 基于客户端——服务端的网络通信； 2. 底层使用的是TCP/IP协议； 3. 应用场景举例：客户端发送数据，服务端接收并显示在控制台； 4. 基于Socket的TCP编程； - **示意图** ![](https://img2023.cnblogs ......
网络编程 网络 TCP p4

通过任意脚本调用django的模型类

通过任意脚本调用django的模型类 ## 需求： 我想通过任意脚本，调用django的模型类，查询一下数据库的信息，或者新增数据库数据，而不需要通过启动django项目或者使用`python manage.py shell`这种方式来运行 ## 解决办法 脚本中添加django项目的路径到sys. ......
脚本 模型 django

（转）Overlay和Underlay网络协议区别及概述讲解

原文：https://www.cnblogs.com/fengdejiyixx/p/15567609.html 本文分别介绍Overlay网络模型和Underlay网络模型。 （一） Overlay网络模型 跨主机网络意味着将不同主机上的容器用同一个虚拟网络连接起来。这个虚拟网络的拓扑结构和实现技术 ......
Underlay Overlay 网络

大语言模型一览

Model作者Size类型开源？ LLaMa Meta AI 7B-65B Decoder open OPT Meta AI 125M-175B Decoder open T5 Google 220M-11B Encoder-Decoder open mT5 Google 235M-13B Enco ......
一览 模型 语言

网络流

费用流 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAX=210010; const int inf=1<<28; int n,m,s,t,tot,head[410],x,y,z; int dis[MAX],pre[MAX],vis ......
网络

大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别

# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
Learning Instruction In-content 指示 模型
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