张量 深度 索引
分别使用SAD匹配,NCC匹配,SSD匹配三种算法提取双目图像的深度信息
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 深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习（supervised learning）推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不 ......
穿越时空的智慧：经得起时间考验的深度学习理念
前言 近十年，深度学习获得长足发展，大量的研究论文和想法铺天盖地。本文回顾历年来突出的深度学习理念，总结了若干个经得起时间考验的方法，它们已经被反复使用，被广泛证明是有效的。 本文转载自幻方AI 作者 | Denny 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技 ......
OpenCV加载深度学习模型
本文使用OpenCV加载深度学习模型，实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤： 首先读入Caffe框架训练好的模型，然后对输入图像进行预处理操作，并将其传入已构建的网络模型，最后对得到的预测结果进行排序，找到概率最大的，通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......
B+ 树索引
前边我们详细唠叨了InnoDB数据页的7个组成部分，知道了各个数据页可以组成一个双向链表，而每个数据页中的记录会按照主键值从小到大的顺序组成一个单向链表，每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录，在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽，然后再遍历该槽对应分组 ......
索引-性能分析-show profiles
Sql性能分析： profiles详情：show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过hava——profiles参数，能够看到当前Mysql是否支持profiles操作 执行一系列的业务SQL业务，然后通过如下指令查看指令的执行耗时： #查看每一条SQL的基本 ......
赋值/浅拷贝/深度拷贝
/* 一: 赋值 二: 浅拷贝 二: 深拷贝 */ 一: 赋值 # 赋值 if __name__ == '__main__': dict1 = {'user':'Tom','num':[1,2,3]} # 直接赋值: 引用对象 dict2 = dict1 print("dict1: 0x%x" %i ......
6.建立索引
（1）、修改表结构, 列0，编号 列1，姓名 列2，性别 列3，出生日期 列4，所在地 （2）、将错误的性别修改。 （3）、将出生日期修改为datetime类型。（会提示错误）使用函数isdate，检查出生日期是否为日期格式。 update a set 出生日期=left(所在地,8) where ......
深度特征融合相关论文（后续更新）
FCN：Fully convolutional Networks for Semantic Segmentation — CVPR2015 ResNet：Deep Residual Learning for Image Recognition — CVPR2016 FPN：Feature pyram ......
MySQL（十六）索引优化：索引失效的情况分析
索引优化 有哪些维度可以进行数据库调优？ 索引失效，没有充分利用到索引 建立索引 关联查询join太多（设计缺陷或不得已的需求） SQL优化 服务器调优及各个参数的设计（缓冲、线程池等） 调整my.cnf 数据过多，SQL优化也到达了极限 分库分表 SQL查询优化可以分为物理查询优化和逻辑查询优化： ......
Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......
张量（Tensor）、标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）
张量（Tensor）：Tensor = multi-dimensional array of numbers 张量是一个多维数组，它是标量，向量，矩阵的高维扩展 ，是一个数据容器，张量是矩阵向任意维度的推广 注意，张量的维度（dimension）通常叫作轴（axis）, 张量轴的个数也叫作阶（ran ......
【深度学习基础】使用libtorch部署pytorch训练的网络
下载安装配置：https://pytorch.org/cppdocs/installing.html 小例程：https://pytorch.org/cppdocs/frontend.html 官方：https://pytorch.org/tutorials/beginner/Intro_to_To ......
mysql 主键索引，组合索引，单列索引使用场景
1 CREATE TABLE button ( 2 id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, --主键索引 3 button_name varchar(45) NOT NULL COMMENT "功能名称", 4 app_id bigint(20) NOT NUL ......
mysql创建索引三种方式
1. 新建表中添加索引 ① 普通索引 create table t_dept( no int not null primary key, name varchar(20) null, sex varchar(2) null, info varchar(20) null, index index_no ......
[ML&DL] 深度学习的实践层面
深度学习的实践层面 训练集 验证集 测试集 过程 神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程，一般先提出idea，然后编码实现、测试，根据测试结果再次调整思路...... 分组与比例 数据集通常分为3个部分：训练集、验证集和测试集。 训练集用于训练模型的参数。 验证集用于选择最好的模型。 测试集用于评估 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
关于深度思考
对任何领域要达到专家水平境界是一个非常困难的事情。对多数人而言，首要的是理解摆在他们面前的大量工作，并通过学习并获得直觉感悟，这些感悟促成了见识、格局的增长。 自我境界（含见识、格局）的提升是一个漫长的过程，且是一个无法自我衡量的过程。但从大部分的生涯中总一下，其过程符合一下曲线： 但，本次我想讨论 ......
深度了解group分组查询
使用group by的简单例子 group by 工作原理 group by + where 和 group by + having的区别 group by 优化思路 group by 使用注意点 一个生产慢SQL如何优化 1. 使用group by的简单例子 group by一般用于分组统计，它表 ......
MySQL InnoDB Engine--倒序索引的存储
倒序索引存储 引用"阿里云数据库开源"里说的：MySQL倒序索引的改动主要在server层的优化器和执行器，在InnoDB存储引擎层变化不大。 MySQL倒序索引限制： 由于涉及到数据的存储，目前只支持InnoDB Descending index 无法使用change buffer Descned ......
ClickHouse主键索引最佳实践
在本文中，我们将深入研究ClickHouse索引。我们将对此进行详细说明和讨论： ClickHouse的索引与传统的关系数据库有何不同 ClickHouse是怎样构建和使用主键稀疏索引的 ClickHouse索引的最佳实践 这篇文章主要关注稀疏索引，clickhouse主键使用的就是稀疏索引。 数据 ......
Vim编辑器命令索引
Vim编辑器(版本7.4)原生版本(未作任何特殊配置而且未启用任何自带插件或未安装任何第三方插件或者不使用任何第三方插件)在普通模式下的命令索引。 ......
【动手学深度学习】第五章笔记：层与块、参数管理、自定义层、读写文件、GPU
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。 5.1 层和块 事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152 架构就有数百层，这些层是由层组（groups of layers）的 ......
关于深度学习中的两个概念weights和checkpoint
WEIGHT和checkpoint都是深度学习中的概念，但它们的含义和作用有所不同。 WEIGHT通常指的是神经网络中的参数。在训练过程中，神经网络的参数会不断更新以提高模型的准确性。这些参数通常被存储在称为“权重”的数组中。因此，当我们保存模型的权重时，我们实际上是将神经网络的参数保存到文件中，以 ......
一棵广度和深度都未知的树，存储于数据库的表中，节点存储顺序随机...
public class DeleteNode { public static void main(String[] args) { Node node = new Node(1, 1, "aa"); Node node1 = new Node(2, 3, "bb"); Node node2 = n ......
深度学习--GAN实战
深度学习--GAN实战 DCGAN import torch from torch import nn, optim, autograd import numpy as np import visdom import random #用python -m visdom.server启动服务 h_di ......
2. 例子--深度学习
构建一个简单的网络，先从线性函数开始： 1. 从输入 >输出的映射 图片（32*32*3=3072） 经过 f(xi|W)+b 映射 每个类别的得分 我们来解析一下这个映射函数：f(xi|W)=Wx+b a: xi 是输入的参数，在此例中就是图片像素点矩阵（32*32*3=3072），根据计算机的存 ......
uniapp脚手架项目抖音小程序中使用了uView框架中的IndexList 索引列表组件报错uni.requireNativePlugin is not a function
解决办法 如果您是vue-cli模式的项目，还需要在项目根目录的vue.config.js文件中进行如下配置： // vue.config.js，如没有此文件则手动创建 module.exports = { transpileDependencies: ['uview-ui'] } ......
初识--深度学习
所谓深度学习，其实也是机器学习中的一部分，而且更加突出了“学习”的概念，去学习什么样的特征组合是最合适的。 机器学习的流程是：数据获取，特征工程，建立模型，评估应用。所谓深度学习，不要把他当成一种算法，你要把他当成一种提取特征的工具，由于特征之间不同的组合，所以造成了神经网络的计算量十分庞大。机器学 ......
使⽤泛型和索引器实现集合类MyLis
1 using System; 2 3 namespace _01_调试和错误排查 4 { 5 class MyList<T> 6 { 7 private T[] data = new T[4]; 8 private int count = 0; 9 10 //索引器 11 public T thi ......
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性
利用pytorch深度学习框架验证骰子的合格性 骰子生产的合格性可以用概率来表达，比如每个面出现的概率大概都是1/6。 import torch from d2l import torch as d2l from torch.distributions import multinomial # 多次 ......