卷积 神经网络 算法 深度

1 题目 给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1： 输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2： 输入：matrix ......

一种新的基于平面的双激光雷达校准算法 摘要——移动车辆上使用多个激光雷达来呈现广阔的视野，以增强感知系统的性能。然而，多个激光雷达的精确校准是具有挑战性的，因为扫描点中的特征对应关系对于提供足够的约束是稀疏的。为了解决这个问题，现有的方法需要场景中固定的校准目标，或者完全依赖于额外的传感器。在本文中 ......

大家好，欢迎来到程序视点！今天，我们一起来分享下一个创建型模式：构建者模式。 定义 先来看下它的定义。 建造者模式，是将一个复杂的对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 小二哥就问大家，看到这个定义懵逼不懵逼？什么叫对象的构建和它的表示分离?如果你能解释清楚这个问题，那这篇 ......

一 磁盘管理 1 查看磁盘空间的占用 df -h 显示人类易读的方式 linux下磁盘命名格式 /dev/sd[a-z] 2 查看目录的占用空间 du -s 查看目录 -h 显示人类易读的方式 du -sh /* 3 dd dd if=/dev/zero of=file bs=size count= ......

1. 实验目的和要求 实验目的： 1、通过使用Wireshark软件掌握Sniffer（嗅探器）工具的使用方法，实现捕捉HTTP等协议的数据包，以理解TCP/IP协议中多种协议的数据结构、通过实验了解HTTP等协议明文传输的特性。 2、研究交换环境下的网络嗅探实现及防范方法，研究并利用ARP协议的安 ......

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 基于深度学习网络的手势识别算法是一种通过训练模型来识别手势的技术。其原理主要利用深度学习网络对图像或视频序列进行特征提取和分类。 手势识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别输入图像或视频序列中的手势。具体而 ......

1. 实验目的和要求 实验目的：理解网络扫描、网络侦察的作用；通过搭建网络渗透测试平台，了解并熟悉常用搜索引擎、扫描工具的应用，通过信息收集为下一步渗透工作打下基础。 系统环境：Kali Linux 2、Windows 网络环境：交换网络结构 实验工具： Metasploitable2（需自行下载虚 ......

用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......

一、530.二叉搜索树的最小绝对差 题目链接： LeetCode 530.二叉搜索树的最小绝对差 学习前： 思路： 中序遍历(递归+迭代)。首先中序遍历，将数值按照递增的方式存储，然后再计算最小绝对差 学习后： 中序遍历+双指针。在中序遍历中，一直存在指针指向前序结点，故在遍历过程中就可计算最小绝对 ......

3ds Max网络渲染是影视动画、效果图等领域都在使用的方式，但在使用云渲染时，不少人都关注到了渲染结果与个人电脑上渲染的结果不一致，不少新手都比较关注这点，本文整理的3ds Max网络渲染结果不一致问题的内容，希望帮助到大家！ 3ds Max网络渲染结果不一致原因 1、检查渲染引擎设置 - 确保在 ......

配置 IP 使用nmcli命令 说明：使用nmcli命令配置的网络配置可以立即生效且系统重启后配置也不会丢失。 nmcli介绍 nmcli是NetworkManager的一个命令行工具，它提供了使用命令行配置由NetworkManager管理网络连接的方法。nmcli命令的基本格式为： # nmcl ......

导语 源启分布式PaaS平台围绕应用视角为用户提供应用运行的全生命周期管控能力，提供注册中心、服务路由、网关、服务治理等中间件技术支持，实现应用之间的联通，解决客户多厂商产品不兼容、产品组合不可选择、孤岛效应等问题，满足企业级应用集成需要，实现降本增效。 在《洞若观火，明察秋毫：源启一体化监控平台构 ......

OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......

一、虚拟机获取 ip： 用 namspace 隔离 DHCP 服务 Neutron 通过 dnsmasq 提供 DHCP 服务，而 dnsmasq 通过 Linux Network Namespace 独立的为每个 network 服务隔离 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立 ......

题目：1. 两数之和 我的感悟： 梦开始的地方 理解难点： map究竟是什么 存放已经遍历的元素值 什么时候需要用map? 遍历一边，这里面的元素值，后面都有可能要用就存起来。 代码难点： 掌握enumerate用法 [ɪ'njuːməreɪt] e + numer + ate 助记: e-出 + ......

Linux 网络管理 1 、网卡命名方式 1.1 网卡名称的组成格式 前两个字母标识固件 以太网以en开头 无线网卡以wl开头 后一个字母标识设备结构 o：主板上集成的设备的设备索引号 s：扩展槽的索引号 ps：基于拓扑的命名。如enp2s1，表示PCI总线上第2个总线的第1个插槽的设备索引号 x： ......

神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......

题目：202. 快乐数 我的感悟： 2024年了，你快不快乐？找找自己的原因。 理解难点： 分离数组 快乐数字的定义， 不快乐的数字会无限循环 代码难点： divmod用法, set用法 总结概括： 快乐就完事了！ 代码示例： class Solution: def isHappy(self, n: ......

题目：349. 两个数组的交集 我的感悟： 轻轻松松 理解难点： python中 字典存,集合去重 代码难点： del要掌握 dic.get(i,0) +1 要掌握 总结概括： 无 代码示例： class Solution: def intersection(self, nums1: List[in ......

如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......

在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......

1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......

当你在C#中使用net use命令来映射网络驱动器时，你可能会遇到一个令人困惑的问题——如何正确地构造含有用户名和密码的网络路径。在本篇博客中，我们将详细剖析这个问题，并提供解决方法。 问题描述 在使用net use命令时，我们需要提供正确的网络路径以及用户名和密码。然而，有时候我们在构造网络路径时 ......

梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......

三、用go语言，设在图 13-2 左边一棵树中，a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后，a、b和c 的深度会如何变化？ 文心一言： 在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c，我 ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

从全连接层到卷积层 卷积就是一个特殊的全连接层，通过一系列看不懂的数学变换就可以将全连接层变成卷积层 简单介绍 不同的卷积值可以获得不同的效果 ......

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); ......

1. 信用评级模型 1.1. 评估个人贷款违约风险的模型为FICO 1.1.1. 唯一评分参数就是贷款者的资产，主要依据是贷款者的债务负担和账单支付记录 1.1.2. 这种信用评分模型相对透明 1.1.3. 信用评分行业受政府管制 1.1.4. 信用评分系统的使用得到了广泛普及 1.2. 脸书就发明 ......

1 题目 An n-bit gray code sequence is a sequence of 2n integers where: Every integer is in the inclusive range [0, 2n - 1], The first integer is 0, An i ......