卷积 神经网络 深度 模型
网络加密方式基础(未完)
前言：在网络中数据往往不是直接存储和传递的，一般都需要进行加密，本篇来介绍一下常见的加密编码 1.0 MD5及其组合 MD5是一种不可逆的加密方式，其密文有16位和32位两种形式，由A-Z,0-9随机分配，百分之八十的管理员或者用 户密码利用MD5进行加密，但有些网站的利用不是直接对MD5的利用，往 ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别matlab仿真,数据库采用cifar-10
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 CNN是一种专门用于图像处理的神经网络架构，其核心是卷积层、池化层和全连接层。CNN利用卷积操作和池化操作来自动学习图像中的特征，然后通过全连接层将这些特征映射到不同类别的标签上，实现图像分类和目标识别。 CNN ......
基于CNN卷积神经网络的口罩检测识别系统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 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径，是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不 ......
2、关于网络中接受的数据如何序列化和反序列化的思考以及实现
1、背景介绍 因工作接触到半导体行业，主要负责 EAP 相关的东西，其中需要实现 SECS/GEM 协议，消息协议使用的是 SECS-II ，其中有一种数据类型是 A 类型，表示字符串类型。需要将接收到的 SECS 指令记录在日志中，以及反解析 SECS 指令。 我们知道，网络中接受到的数据都是 b ......
Gensim库的使用——Word2vec模型
Word2vec源码 Word2vec论文 Word2Vec原理参考 Gensim库的使用——Word2vec模型 pip install gensim https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/tencent-ailab-embedding-zh-d100- ......
开发板和Windows 11网络直连配置
将开发板通过网线和Windows 11直连，组成局域网，并且开发板可以连接Internet。 1 开发板和PC连接示意图 一般笔记本都支持WiFi和有线网络连接，将笔记本和开发板进行如下连接： 2 网络共享配置 打开控制面板\网络和 Internet\网络连接，配置“WLAN”，让“以太网”共享“W ......
umich cv-5-2 神经网络训练2
这节课中介绍了训练神经网络的第二部分，包括学习率曲线，超参数优化，模型集成，迁移学习 训练神经网络2 学习率曲线 超参数优化 模型集成 迁移学习 学习率曲线 在训练神经网络时，一个常见的思路就是刚开始迭代的时候学习率较大，然后随着迭代次数的增加，学习率逐渐下降，下面我们就来介绍几种学习率下降的方法： ......
#深度学习复现Github项目代码流程详细过程
背景要求： 已安装好anaconda及pycharm，这两个的安装可从网上学习安装，教程很多。 第一步，在Github上下载项目代码 因为第一次运行代码，找一些比较多运行成功的例子来练习，这次我找的是Github上的pix2pixGAN项目的源码，具体路径如下： https://github.com ......
系统集成知识点速记口诀-进度网络分析
关键路径不受约，最长持续时间段，最小浮动和最短，资源优化受约束， 平衡延长可用性，平滑不会改进度，范围不变用压缩，加班赶工增成本， 快速跟进加风险，假设不成变风险，应急储备来帮忙，蒙特卡洛是(S)曲线， 挣值分析也可用，提前是负滞后正。 ......
计算机网络：1-3章简答详解
1. 简述计算机网络采用层次结构的主要优点。 计算机网络采用层次结构的主要优点包括以下几个方面： 模块化设计：层次结构将整个网络系统分解为多个层次，每个层次负责特定的功能。这种模块化设计使得网络的开发、维护和扩展更加容易，因为每个层次可以独立地进行设计和实现。同时，模块化设计也促进了网络设备和协议的 ......
umich cv-5-1 神经网络训练1
这节课中介绍了训练神经网络的第一部分，包括激活函数的选择，权重初始化，数据预处理以及正则化方法 训练神经网络1 激活函数 数据预处理 权重初始化 正则化方法 激活函数 这部分主要讨论我们之前提到的几种激活函数的利弊： 首先我们看sigmoid函数，这种激活函数有着激活函数中常见的优点与缺点： 优点方 ......
代码随想训练营第十六天（Pyhton）｜ 104.二叉树的最大深度、 111.二叉树的最小深度、222.完全二叉树的节点个数
104.二叉树的最大深度 1、后续遍历递归法 class Solution: def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: if root is None: return 0 left_depth = self.maxDepth(root. ......
AI大模型技术与应用路线图
跟进AI科技的发展，思考最新AI技术在应用中的场景、机会和范式；跟大家分享下AI大模型与应用路线图。 整个思考导图分两个部分： 围绕GPT等通用大语言模型，讲解典型应用场景，应用范式，开发范式这几个层面的思考逻辑； 围绕多模态AI模型，列举一些典型的多模态路径，多模态学习中目前存在的技术挑战，有趣或 ......
m基于GA-LSTM遗传优化长短期记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-LSTM遗传优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法是一种结合了遗传算法（GA）和长短时记忆网络（LSTM）的混合模型，用于预测电力负荷数据。该算法通过遗传算法优化LSTM模型的超参数，以提高模型的预测性能。下 ......
实战｜如何低成本训练一个可以超越 70B Llama2 的模型 Zephyr-7B
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。快来看看有哪些近期更新吧！ 🎉 新的训练方法 Zephyr-7B 模型超越 70B Lla ......
计算机网络笔记---4.4
4.4 无线局域网 4.4.1 802.11体系结构和协议栈 体系结构 分布式系统(distributed system) 每个客户端都与一个接入点(AP,Access Point)相关联，该接入点有与其他网络连接。客户端发送和接收数据包都要通过AP进行。几个接入点可通过可以通过一个称为分布式系 ......
R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归|附代码数据
原文链接: http://tecdat.cn/?p=14121 最近我们被客户要求撰写关于非参数模型厘定保险费率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文将分析了几种用于制定保险费率的平滑技术。 保费没有细分 该价格应与纯溢价相关，而纯溢价与频率成正比，因为 没有协变量，预期频率应为 Devianc ......
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， ......
DSPLearning_day02--卷积、互相关和差分方程求解的matlab实现
卷积实现 \[y(n) = x(n) * h(n) \\ y(n) = \sum_{m = -\infin}^{\infin}x(m)h(n-m) \]%确定第一个序列的x轴和y轴坐标 nx = [0:1]; x = [1 2]; %确定第二个序列的x轴和y轴坐标 nh = [0:2]; h = [ ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer
自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
11、网络管理
实验-禁用网卡命名规则vim /etc/sysconfig/grub在GRUB_CMDLINE_LINUX="rd.lvm.lv=rhel/root vconsole.keymap=us vconsole.font=latarcyrheb-sun16 crashkernel=auto rhgb qu ......
深度学习（统计模型参数量）
统计模型参数量，方便判断不同模型大小： import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() se ......
blender模型展uv3.6
有时候uv贴图直接按U展开效果不理想，不同的模型适合的展开方式也会有一定的差异。 以下是几种模型的展开方式，可做参考。 在展uv前可以打开uv选区同步，以便更好控制所有网格位置。 人物角色面部展开 在后面选中中间的那根线一直到发际线标记缝合边。 然后A全选 U键选择“展开” 两种方法检查变形拉伸，一 ......
大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈
前言 由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起，如何让人人都用上这种大模型，是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM（Large language model）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处 ......
OSG开发笔记（二十九）：OSG加载模型文件、加载3DMax三维型文件Demo
前言 Osg深入之后需要打开模型文件，这些模型文件是已有的模型文件，加载入osg之后可以在常见中展示模型文件，该节点可以操作，多个逼真的模型的节点就实现了基本的场景构建。 Demo 说明 三维模型文件一般是由专业的三维建模人员完成，可以去buy通用模型，但是定制模型的费用就相对不便宜了，几十几百几千 ......
如何优化工业5G网关的网络信号
工业5G网关具有强大的设备接入能力、通信协议转换、运算处理能力、联动控制能力，有助于提升工业物联网整体通信效率，实现生产管理能力和水平的飞跃。 ......
802.11无线网络权威指南学习笔记
以前在CSDN博客写的，后来不用CSDN，改用cnblogs，没想到在搜索资料时发现了以前被人转载的笔记，做个记录 https://blog.csdn.net/machiner1/article/details/41726539 ......
行行AI公开课：飞书无代码平台AI技术负责人邓范鑫——从第一性原理看大模型Agent技术
当我们进入智能时代，开始思考：什么将会成为这个时代的核心载体？是App？是网站？还是Agent？也许几年后的现实才能给出答案，但历史告诉我们一个新鲜事物的演进总会找到一个稳定的术语来概括这个载体，而今天我们看到 Agent 最具有这个潜力。 几个月前，OpenAI 在内部就开始高度关注智能体（Age ......
「学习笔记」网络流
「学习笔记」网络流 点击查看目录 目录「学习笔记」网络流知识点一些基础定义最大流Ford-Fulkerson 算法（增广路算法）Edmonds-Karp 算法Dinic 算法最小割费用流EK 费用流ZKW 费用流例题[SCOI2007] 蜥蜴[SDOI2015] 星际战争士兵占领[HNOI2007] ......
深度学习---实例分割网络yolact
yolact是第一个在COCO 数据集上做到实时的实例分割模型（大于30FPS），其将问题划分成两个平行的分支，一个分支由特征金字塔的P3层，经过Protonet预测mask，另一个分支通过P3-P7特征层预测类别、包围框以及mask的系数coefficient。另外还提出了比NMS更快的方法Fas ......