卷积dsplearning_day方程dsplearning

Bellman方程在派单和调度中的应用 从MP到MRP再到MDP MP M = {S, P} 马尔科夫过程。后续的状态只与当前状态有关，与当前状态之前的状态无关。 MRP M = {S, P, R, γ} 马尔科夫奖励过程。在马尔科夫过程的基础上增加了奖励R和衰减系数γ<0。 定义Gt为在此时刻到过 ......

本文分享自华为云社区《基于卷积神经网络的MAE自监督方法》，作者： Hint 。 图像自监督预训练算法是近年来的重要研究方向，MAE是其中基于ViT实现的代表性方法，学习到了鲁棒的视觉特征。MAE全称是Masked Autoencoders,是由何凯明提出的自监督预训练方法，借鉴了BERT的预训练任 ......

#### 1.线性方程组的基本概念 齐次/非齐次线性方程组的概念在高数中已经涉及过了。  非齐次线性方程组 ......

# 1. 波动方程-初值问题-达朗贝尔公式的推导 ## 1.1. 结论 $$ u = \frac{1}{2}[\varphi(x-at)+\varphi(x+at)]+\frac{1}{2a}\int_{x-at}^{x+at}\psi(🔺)d🔺+\frac{1}{2a}\int_{0}^{t} ......

卷积神经网络CNN——常用于图像识别 （1）卷积层 · 卷积——通过对图像进行卷积运算，可以对图像的某个特征进行选择性的增强或减弱 · 图像的局部性——各个像素点与其附近的像素点之间具有强关联——卷积层利用此对图像的特征进行检测 · 图像的张数——RGB就是三个，即通道数，单色图像通道数为1 · 通 ......

1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......

# Part 1：前置知识 - 扩展欧几里得算法（[不会的点这里](https://www.luogu.com.cn/blog/xishanmeigao/post-kuo-zhan-ou-ji-li-dei-suan-fa-yu-sheng-fa-post)） # Part 2：求解线性同余方程 # ......

代码摘自：https://github.com/sovit-123/Semantic-Segmentation-using-Fully-Convlutional-Networks 预备知识： 下载预训练权重，抽取出网络层实例：运行如下代码，自动下载到 C:\Users\**\.cache\torch ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def corr2d(x,k): """计算二维互相关运算""" # 获取卷积核的高和宽 h,w=k.shape # 输出的高和宽 y=torch.zeros((x.shap ......

### 差分方程 连续系统的动态过程采用拉普拉斯变换求解微分方程描述，离散系统的动态过程采用z变换求解差分方程描述。差分方程表示出系统离散输入与离散输出之间的函数关系。 #### 一阶前向差分： $$ \Delta f(k)=f(k+1)-f(k) $$ #### 二阶前向差分： $$ \Delta ......

LeNet: # LeNet import d2lzh as d2l import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn import tim ......

[文档链接](https://genn-team.github.io/posts/sw_blog_toeplitz.html) CNN 的卷积是执行了 $w'_ {i,j}=\sum\limits_{x,y}w_{i+x,j+y}\times C_{x,y}$，有人认为每次平移卷积核，运算量很大，又 ......

1. 流程 COMSOL中将PDE转成ODE（瞬态仿真），再通过对时间项离散，最后获得稀疏矩阵方程，通过求解器求解。而稳态仿真则跳过上述时间离散的过程，其余与瞬态仿真求解一致。 流程如下： 瞬态： 稳态: 2. 隐式ODE，及其离散形式 将隐式方程L(U对时间的导数, U, t) = 0 进行离散， ......

### 水平有限理解较为浅显，以后会进行改进。 ## 湍流数值模拟 湍流数值模拟方法主要有三种： 1. 直接模拟（DNS）：不需要对湍流流动建立模型，采用数值计算直接求解流动的控制方程，需要大的计算机内存和大量时间； 2. 大涡模拟（LES）：大尺度直接数值求解，小尺度建立模型； 3. 雷诺时均模拟 ......

卷积神经网络(LeNet) 卷积神经网络(LeNet) ......

二维卷积层: from mxnet import autograd, nd from mxnet.gluon import nn # 定义函数corr2d，用于实现二维卷积操作 def corr2d(x, k): # 获取卷积核的高度和宽度 h, w = k.shape # 初始化输出y，其形状为( ......

# 卷积神经网络 假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时， ......

LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。 总体来看，LeNet由两个部分组成： 卷积编码器：由两个卷积层组成; 全连接层密集块 ......

《反相必须对麦克斯韦方程组进行修改。》 https://tieba.baidu.com/p/8525692641 老杨 在 大大前天（7/27）爆发后， 突破了 。 老杨 的 “反相必须对麦克斯韦方程组进行修改。” 这个思路和方向 是 对的， 非常好 。 一个 很好的 思路和方向， 也是 反相 研究 ......

1 图像卷积 图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程，卷积可以用来提取特征，去噪，平滑等。 如下图： ......

# 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演 > 看了《组合数学》，再听了学长讲的……感觉三官被颠覆…… [TOC] ## 狄利克雷卷积 如此定义： $$ (f*g)(n) = \sum_{xy = n} f(x)g(y) $$ 或者可以写为 $$ (f * g)(n) = \sum_{d | n} f(d) g ......

我们定义一个函数，实现图像的卷积操作。 这里X[i:i+h,j:j+w]的用法是把X这个大矩阵中，行数从i到i+h-1，列数从j到j+w-1的一小块给拿出来了，例子如下： A = torch.tensor([ [1,1,1,1], [2,2,2,2], [3,3,3,3], [4,4,4,4] ]) ......

## Part1.定义： 狄利克雷(Dirichlet)卷积是定义在数论函数上的一种二维运算，常常记为： $h\left ( x \right )=\sum_{ab=x}^{}f\left ( a \right ) * g\left ( b \right ) =\sum_{d|x}^{}f\left ......

我们之前在用fashion_mnist数据集进行分类的时候，都是将图片展成了一个一维的张量(向量)作为输入，但是这样丢失了图片的空间信息。我们改变一下：将图片本身作为二维张量(矩阵)输入进去，并且把隐藏层表示也变成二维的，这样，权重就从二维变成了四维：隐藏层节点的 (h' * w') 个值，每一个值 ......

## Shallow CNN 从最简单的卷积神经网络（CNN）开始。卷积神经网络是神经网络的一种（子集），其结构主要包括以卷积层、池化层为主的特征提取部分和全连接层为主的分类部分。 - 卷积层使用卷积核对输入进行卷积操作。卷积操作的目的是对图像进行扫描以找到最接近卷积核所代表的特征。其输出称为特征图 ......

Maxwell方程组是一组描述电场、磁场与电荷密度和电流密度之间关系的偏微分方程，其偏微分形式如下： 式中，E为电场强度；B为磁感应强度；D为电位移矢量；H为磁场强度。 maxwell方程组积分形式： （1）静电场高斯定理 该方程描述了电荷如何产生电场，电场强度对任意封闭曲面的通量只取决于该封闭曲面 ......

### 引例  ![3.png](https://s2.loli.net/2023/07/23/GgoY ......

​ c#实现一元二次方程求解器示例,需要的朋友可以参考下 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; usi ......