卷积 神经网络 深度 模型
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 1964 年提出的 Nadaraya-Watson 核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。 10.2.1 生成数据集 根据下面的非线性函数生 ......
利用CloudFlare Workers实现网络自由
1、打开官网https://www.cloudflare.com/zh-cn/注册登录 2、左侧菜单点"Workers和Pages"——创建Workers 3、部署 "Hello World" 脚本，部署后点击编辑 4、替换代码，https://github.com/3Kmfi6HP/EDtunne ......
three.js 深度不完全解读
three.js 深度不完全解读 一、深度值的获取 1、方法1: FBO的深度附件 深度信息通过渲染管线中的深度缓冲区（depth buffer）来计算和存储。缓冲区用于存储每个像素点的深度值。 在渲染过程中，渲染器会根据每个像素点的深度值来确定最终像素的可见性和着色。 const target = ......
神经网络基础篇：梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法 梯度下降法可以做什么？ 在 测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）\(J(w,b)\)来训练的参数\(w\)和\(b\)， 如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数） 梯度下降法的形象化说明 在这个图中，横轴表示 的空间参数\(w\)和\(b\)，在实践中，\(w ......
【3D服装设计和模拟软件】上海道宁为设计师们带来Marvelous Designer，轻松创建高质的3D服装模型
Marvelous Designer拥有先进的技术和直观的界面，使得设计师们能够轻松创建高质量的3D服装模型。该软件广泛应用于服装、影视、游戏等领域，为设计师们提供了全新的设计体验。 ......
Redis深度历险 核心原理与应用实践-笔记
1.2.2 5种基础数据结构 string(字符串) 字符串string是Redis最简单的数据结构，其内部表示就是一个字符数组。Redis所有的数据结构都是以唯一的key字符串作为名称，然后通过这唯一的key来获取相应的value数据。不同类型的数据结构差异就在于value的结果不一样。 Redi ......
三维模型数据拼接中的几何坐标变换方法实现
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，... ......
御林网络安全工作室训练营2023 DAY1-2
ENCODE 百度一下各种编码很容易找到特征的 HTTP 将网页在代理中请求拦截到重放repeater 网站后缀添加/?key1=YulinSec即以get方式发送key1=YulinSec 第二步 post参数传递key2=YulinSec 使用POST提交方法和GET类似，将GET改为POST， ......
CSS必学：你需要知道的盒子模型的秘密
作者:WangMin 格言:努力做好自己喜欢的每一件事 作为前端开发来说，要掌握的CSS基础一定很多，那么CSS中盒子模型肯定是必考必问必掌握的前端知识点，因为它是CSS基础中非常重要的内容，接下来我们就一起来了解一下盒子模型吧！ 什么是盒子模型？ CSS 所有的HTML 标签元素在网页中都生成了一 ......
m基于深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真,带GUI界面
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 垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。智能垃圾分类系统是基于深度学习网络的一种应用，它可以通过对大量的训 ......
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于交易策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投 ......
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。 考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,famil ......
使用 DDPO 在 TRL 中微调 Stable Diffusion 模型
引言 扩散模型 (如 DALL-E 2、Stable Diffusion) 是一类文生图模型，在生成图像 (尤其是有照片级真实感的图像) 方面取得了广泛成功。然而，这些模型生成的图像可能并不总是符合人类偏好或人类意图。因此出现了对齐问题，即如何确保模型的输出与人类偏好 (如“质感”) 一致，或者与那 ......
通义大模型使用指南之通义千问
一、注册 我们可以打开以下网站，用手机号注册一个账号即可。 通义大模型 (aliyun.com) 二、使用介绍 如图，我们可以看到有三个大项功能，通义千问、通义万相、通义听悟。下来我们体验一下通义千问的功能。 1、通义千问 通义千问主要有两个功能：常用的对话功能和百宝箱 1、1对话功能 我们点击新建 ......
flask学习-03 模型Model 解决flask migtate 时报No changes in schema detected
报如上错误说明建表示失败 flask-migrate是检测上下文中db.Model的子类来创建表的..，所有我们必须让这个app能够知道有这个models文件的存在，所以，在app文件导入类user ......
MTV与MVC模型
MTV # MTV: Django号称是MTV模型 M:models T:templates V:views MVC # MVC: Django本质也是MVC模型 M:models V:views C:controller # vue框架：MVVM模型 ......
osg 改变obj模型的方向
// // OpenSceneGraph Quick Start Guide // http://www.lulu.com/content/767629 // http://www.openscenegraph.com/osgwiki/pmwiki.php/Documentation/QuickSt ......
01. 网络基础
一、什么网络通信 计算机网络把分布在不同地理区域的计算机与专门的外部设备用通信线路互联成一个规模大、功能强的网络系统，从而使众多的计算机可以方便的互相传递信息、共享硬件、软件、数据信息等资源。网络编程直接或间接地通过网络协议与其它计算机实现数据交换，进行通信。 OSI参考模型 TCP/IP参考模型 ......
8.Transformer模型
1- Transformer模型是什么 Transformer模型是一个基于多头自注意力的序列到序列模型(seq2seq model)，整个网络结构可以分为编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。seq2seq模型输出序列的长度是不确定的。我们输入一个sequence后，先由enc ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v3先运行一半
今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3 ......
R : 网络图统计每个节点在V1和V2中出现的次数
# 读取txt文件 data <- read.table("your_input_file.txt", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) # 统计每个节点在V1和V2中的出现次数 V1_counts <- table(data$V1) V2_count ......
上古时期的计算机网络连接方式 —— 互联网信号传输网络——电力网络下的计算机网络 —— “电力猫”
电力猫，使用电线进行计算机网络信号传递的一种组网方式，是计算机网络最早使用的一种组网方式，也是最早被淘汰的一种网络连接方式。 在几十年前的时候，那个时候我们国家的基础设施假设比较落后，很难完全通过电话线、光纤、电缆等实现计算机网络的信号传输，那个时候就出现了两种比较特殊的方式，一个是通过闭路电视的信 ......
Ubuntu 自动升级内核后网络不通
Ubuntu 22.04 自动升级内核后网络不通，现象是没有网络设备，有线和无线都没有。启动上一个内核检查，发现驱动在 linux-modules-extra-xxx-generic 里面，然而这个包并未安装，虽然手动安装可以解决，但更好的方案是安装 linux-generic-hwe-22.04， ......
Docker网络
目录1. 网络类型1.1 link (已不建议使用)1.2 container (已不建议使用)1.3 none1.4 host1.5 bridge/自定义网络 （推荐）2. 自定义网段网络3. bridge与自定义网段网络通信4. 部署Redis集群示例 1. 网络类型 1.1 link (已不建 ......
直播平台制作，Glide加载网络图，进度条显示
直播平台制作，Glide加载网络图，进度条显示 1，首先在build.gradle添加依赖 compile ‘com.github.bumptech.glide:glide:3.7.0’ 2，我就直接拷贝代码了： //显示图片Glide.with(getContext()) .load(conten ......
CSRF和SSRF有什么区别？网络安全入门
CSRF和SSRF有什么区别？网络安全入门 现在是万物互联时代，一切都是信息化的，会涉及到个人隐私信息，一些不法分子可能会利用一些手段获取我们的信息，信息泄露出去便会有危险，因此就诞生了网络安全工程师这个岗位，近几年它的需求量也很大，那CSRF和SSRF有什么区别呢？请看下文：CSRF：说到CSRF ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......
神经网络基础篇：逻辑回归的代价函数
逻辑回归的代价函数（Logistic Regression Cost Function） 为什么需要代价函数： 为了训练逻辑回归模型的参数参数\(w\)和参数\(b\)，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数\(w\)和参数\(b\)。先看一下逻辑回归的输出函数： 为了让模型通过学习调整参数， ......
贺丰盈：网络创业时代已至，如何跟随互联网的步伐赚钱？
个人网络创业，由于势单力薄，力量和能力有限，因此有其自身的特点。针对这些特点，个人网络创业应该遵循下列基本原则：1.以自己的兴趣为主，做自己最感兴趣的事情。2.从自己最擅长的地方切入。扬己之长，避己之短。3.从简单做起，起步越简单越好。4.坚定自己的信念，增强自己的信心，切忌妄自菲薄，总觉得自己的东 ......
倾斜摄影三维模型根节点合并技术方法探讨
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，... ......