卷积 神经网络 深度 模型
如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利
新闻链接： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询： https://pss-system.c ......
深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络（CNN）
1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
简单讲讲网络结构
FCN（Fully Convolutional Network），PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）和DeepLab-v3是在计算机视觉领域中广泛应用的三种网络结构。它们在语义分割任务中具有出色的性能，并在许多实际应用中取得了显著的成果。 首先，我们来了解一下 ......
论文推荐：大型语言模型能自我解释吗?
这篇论文的研究主要贡献是对LLM生成解释的优缺点进行了调查。详细介绍了两种方法，一种是做出预测，然后解释它，另一种是产生解释，然后用它来做出预测。 最近的研究发现，即使LLM是在特定数据上训练的，也不能认识到训练的知识与推理上下文之间的联系。 因此一些人认为之为“X链”的方法非常重要。因为要求LLM ......
固体激光雷达的几何模型及标定方法
固体激光雷达的几何模型及标定方法 对具有可变角分辨率的固态激光雷达扫描系统进行几何描述，提出了一种新的校准方法。在系统的整个视场上确定这种失真，会产生准确和精确的测量结果，从而使其能够与其他传感器相结合。一方面，几何模型是使用众所周知的Snell定律和系统的固有光学组件来建立的，而另一方面，通过将像 ......
R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油价格时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较。希望对经济和金融领域的从业人员和 ......
神经网络基础-目录
神经网络基础(11)机器学习、深度学习模型、模型训练 神经网络基础(1)激活函数(1)sigmoid与二元逻辑分类的神经元模型 神经网络基础(2)激活函数(2)sigmoid与多分类的神经网络模型 神经网络基础(3)激活函数(3)SoftMax与多分类神经网络模型 神经网络基础(4)逻辑分类标签与O ......
甘肃捐款名单列表 --- 来源于网络所以...
小杨哥，捐出了1200万元人民币 李佳琦捐款500万元。电商主播李佳琦向中华慈善总会捐赠500万元进行震区专项救援 新茶饮公益基金携手古茗、书亦烧仙草、茶百道、蜜雪冰城、沪上阿姨、喜茶、益禾堂、茶颜悦色、7分甜、甜啦啦共计10家新茶饮品牌第一时间响应紧急救援工作，捐赠1000万元驰援甘肃地震，为灾区 ......
Helsinki-NLP-抱脸翻译模型
# 等待下载#--de-zh https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-de-ZH/tree/mainhttps://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-tatoeba-es-zh https://huggingface.c ......
数据治理与大模型一体化实践
引言: 大模型落地到当前这个阶段，核心关注点还是领域大模型，而领域大模型落地的前提在于两点：需求端，对当前应用的降本增效以及新应用的探索；供给端，训练技术已经有较高的成熟度。 专家介绍： 柏海峰 滴普科技 Deepexi产品线总裁 负责企业大模型产品的规划、技术架构设计和应用解决方案的全体系打造，承 ......
llama大模型部署
看模型加载的参数设置. import torch # 初始化Half Tensor h = torch.tensor([1.0,2.0,3.0], dtype=torch.half) # h = torch.tensor([1.0,2.0,3.0], dtype=torch.float16) # 跟 ......
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第15（6）周学习总结
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第15（6）周学习总结 教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 1.比特币是啥？（想要个更通俗的介绍） 去中心化示意： 百度介绍： 一点解释: 2.区块链？ 基于AI的学习 好像关联性不是很大但随便了。。。 嗯嗯就这样敷衍地结束了（ ......
谷歌 | Duet AI 让洞察、聚类模型和可视化变得简单
我们都经历过这样的情况：淹没在数据的海洋中，努力驾驭复杂的管道，感觉数据令人头晕。管理大量充满不同工具和 Google 搜索的选项卡以及花费大量时间筛选数据和代码以创建满足您需求的模型所带来的挫败感，真的会让人失去数据发现的乐趣。
但是，有什么东西可以节省时间——甚至可能带来一点乐趣吗？它就是Du... ......
深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)
气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件，但由于区域降水波动太大，无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测，首先给模型输入全球降水异常分布图，然后输出一个年全球平均气温，输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
HarmonyOS 初体验 （五）了解UI、应用模型
上一篇 HarmonyOS 初体验 （四）项目运行 UI设计：ArkUI框架 地址HarmonyOS提供了一套UI开发框架，即方舟开发框架（ArkUI框架） https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides-V2/start- ......
数字孪生模型：重塑智能世界的关键技术
随着科技的不断发展，数字孪生模型将在更多领域得到广泛应用。未来，我们将会看到更多智能化的城市、工厂、医院等场景的出现。同时，数字孪生模型也将与其他技术如人工智能、大数据等紧密结合，共同推动社会的进步和发展。 ......
Dio网络请求
包 dio: ^4.0.0 http: ^0.13.3 dio_cookie_manager: ^2.0.0 cookie_jar: ^3.0.1 dio_http2_adapter: ^2.0.0 shared_preferences: ^2.0.7 dio_util.dart //使用单例模式进 ......
Dio和http库是Flutter中两种常用的网络请求库
Dio Dio 的优点： 强大的功能：Dio提供了丰富的功能，支持拦截器、文件下载和上传、超时设置等高级特性，满足了大多数网络请求的需求。 支持并发请求：Dio具有良好的并发性能，可以同时处理多个网络请求，并提供了便捷的取消请求功能。 高度可定制性：Dio提供了许多配置选项和扩展点，你可以根据自己的 ......
[转] adb命令设置网络代理
前言全局说明 一、设置代理方法（无需重启）： adb shell settings put global http_proxy 代理IP地址:端口号 二、移除代理方法（移除代理后要重启手机才能生效。）： adb shell settings delete global http_proxy adb ......
什么是3D模型LOD：细节级别
LOD 或细节级别是根据 3D 对象与查看器或摄像机的距离来减少多边形数量的方法。建模者使用它来减少 CPU 或显卡上的工作负载，并提高渲染效率。 ......
神经网络可视化新工具：TorchExplorer
TorchExplorer是一个交互式探索神经网络的可视化工具，他的主要功能如下： TorchExplorer是一款创新的人工智能工具，专为使用非常规神经网络架构的研究人员设计。可以在本地或者wandb中生成交互式Vega自定义图表，提供网络结构的模块级可视化。在左边的面板可以模块级方式展现神经网络 ......
关于倾斜摄影三维模型数据的几何坐标变换的必要性分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
C++ Qt开发：StandardItemModel数据模型组件
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍`StandardItemModel`数据模型组件的常用方法及灵活运用。`QStandardItemModel` ... ......
2023-2024-1学期20232412《网络空间安全导论》第四周学习总结
教材学习总结 认识系统的定义，掌握系统安全思维 了解系统安全的三类基本原则 认识安全控制，安全检测，安全管理 学习了系统安全结构的知识 接触安全生态系统的概念 思维导图 教材学习中的问题及解决过程 问题1：课本的内容不如前面的章节划分清晰 解决方法：仔细研读，多划线，记录不懂的点 问题2：sqlma ......
powershell 作服务端 响应网络(socket tcp)连接 提供文件夹大小查询服务
包含： 端口占用检测 心跳包网络断线检测 传入的数据是否为合法有效的目录路径检测 读取计算文件夹大小（不含软链接|symlink） 传回查询到的文件夹大小 [cmdletbinding()] Param($Port = 8888) $VerbosePreference = "Continue" # ......
万兆网络中低延迟 PCSPMA 实现
概况 通过学习 GT Wizard 64b66b 万兆网的低延迟解包方案，以及 gearbox 的对齐技术使用 目的 学习 GT Wizard 64b66b 的 IP 基本构架，灵活使用 IP 完成高速数据传输 软件 Vivado 和 modelsim10.7 硬件 支持 10.3125g 的高速接 ......
自定义中间表（中介模型）
1 多对多关系中，第三张表的建立 -默认使用ManyToMany，自动创建 -使用中介模型 -即手动创建第三张表，又要使用好用的查询 -完全自己写第三张表 # 使用中介模型 class Author(models.Model): nid = models.AutoField(primary_key= ......
图(树)的深度优先遍历dfs
图的深度优先遍历 深度优先，即对于一个图或者树来说，在遍历时优先考虑图或者树的单一路径的深度。示意图如下 即深度优先搜索的核心就是对一个路径一直向下搜索，当搜索到头时就回溯到前一状态再寻找别的路 深搜问题一般有两种情况，一种是搜索时元素只能用有限次，这需要我们定义一个全局标记数组来对已经使用的数字进 ......
2023-2024-1学期20232412《网络空间安全导论》第三周学习总结
教材学习内容总结 了解当下网络安全面临的威胁 了解网络安全体系结构 初步认识网络安全防护技术的种类 从法律、管理层面认识网络安全 认识当前新兴网络及安全技术 思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1：对开放系统互联模型的认识不够清晰 解决方案：与AI模型进行苏格拉底挑战来加深理解 问题2：在实际 ......