流水线 深度 逻辑 模型
数字三角形模型
数字三角形模型 给定一个如下图所示的数字三角形，从顶部出发，在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点，一直走到底层，要求找出一条路径，使路径上的数字的和最大。 状态表示：$f[i][j]$代表从$(1,1)$到$(i,j)$的路径和最大值 状态属性：$MAX$ 状态计算：$(i, ......
在cubeide中移植u8g2到STM32的流水账
首先在github克隆项目源码到本地硬盘 复制该文件夹到工程的core目录 并改个名字，方便自己明天还能记得起来这是干毛用的文件夹，哈哈哈哈 这个文件夹里边有121个文件 包含了很多芯片的驱动，也就是名字中有_d_和芯片型号的文件 先不管这些 直接打开 u8g2_d_setup.c 搜索关键字，比如 ......
医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。 本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用M ......
软件工程师能力模型探讨
软件工程师能力模型探讨高级JAVA工程师通用技能Expert Java knowledge JAVA知识专家级Object-Oriented Design Patterns 面向对象与设计模式High-level design skills 高层模块设计Designing for specific ......
AI模型算力杂谈
AI模型算力杂谈 YOLOv7-Tiny 算法简介 YOLOv7 目标检测算法由 v4 原班人马于2022 年 7 月推出，是一款十分新颖且优秀的检测器，其相较之前的 YOLO 系列使用到了高效聚合网络，即网络结构中出现的 ELAN模块，有效强化了网络学习能力。另一方面，检测模型的特征提取网络中引入 ......
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 ......
什么是Auto GPT-4？ OpenAI 最新语言模型概览
动动发财的小手，点个赞吧！ 人工智能正在快速发展，近年来最令人兴奋的发展之一是创建可以生成类似人类文本的语言模型。领先的人工智能研究机构 OpenAI 最近发布了其最新的语言模型 Auto GPT-4。 在什么是 Auto GPT-4？ OpenAI 最新语言模型概述一文，我们将概述什么是 Auto ......
第五节 盒子模型
day05-盒子模型 目标：掌握盒子模型组成部分，使用盒子模型布局网页区域 01-选择器 结构伪类选择器 基本使用 作用：根据元素的结构关系查找元素。 li:first-child { background-color: green; } :nth-child(公式) 提示：公式中的n取值从 0 开 ......
openGauss 逻辑备份恢复_openGauss课程_openGauss3.0.0
一、opengauss 的背景和行业现状 2022 年，七大 openGauss 商业版发布，是基于 openGauss3.0 推出商业发行版 目前海量数据库 Vastbase 表现最佳，一直是 TOP 1 作者认为之所以海量数据库 Vastbase 目前无法被同行超越，和各家研发实力和技术背景有关 ......
时序逻辑基础
时序逻辑基础 1 简单概要 同步 所有触发器的状态变化都是在同一时钟信号作用下同时发生的。 非同步 没有统一的时钟脉冲信号，各触发器状态的变化不是同时发生，而是有先有后。 米利 输出状态不仅与存储电路的状态Q有关，而且与输入也有关。 摩尔 输出状态仅与存储电路的状态Q有关，而与输入无关。 注意对于输 ......
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 ......
词向量在各个历史阶段的经典模型
one-hot 词表有多大，每个词的词向量就有多少维 不足 稀疏。 没有语义信息。 Word2Vec 两种训练框架： CBOW：上下文预测中心词 skip-gram：中心词预测上下文 （word embedding多用这种） word2vec的词向量考虑到了词的前后一定窗口内的上下文语义信息，且表示 ......
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 ......
练习——管程法，信号灯法简单的实现生产者消费者模型
package com.thread_; //管程法解决生产者消费者模型 public class PC1 { public static void main(String[] args) { SynContainer container = new SynContainer(); Producto ......
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 ......
[逻辑代数基础]#1 基本运算与复合运算
基本运算 运算 表达式 真值表 与(AND) $A·B$ 或(OR) $A+B$ 非(NOT) $A'$、$\overline{A}$、$\sim A$、$\neg A$均可。 出于便利的考虑。下文使用$A'$表示非运算。 非运算优先级高于与或。 复合运算 运算 逻辑表达式 真值表 与非/NAND ......
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 ......
HMM模型原理
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型（HMM）可以用五个元素来描述，包括2个状态集合和3个概率矩阵：1. 隐含状态 S、2. 可观测状态 O、3. 初始状 ......
m通过目标形心提取、颜色模型以及边缘提取实现两个相向移动人员交叉遮挡过程的检测和分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 我对这种类型的问题的做了几方面研究，总的归纳来讲又如下几个方面：对于交叉问题，目前所了解的方法，视频必须满足如下几个要求： 第一：视频的背景需要静止，或者说不能又太大的抖动，否则会导致较大的干扰； 第二：视频上物体必须 ......
分类模型的性能评估指标总结
机器学习中所用模型的好坏需要通过一些量化的指标来评估。对于分类模型，是通过：1）精度（Accuracy）；2）准确率（Precision）；3）召回率（Recall）；4）F1分数；5）ROC（Receiver operating characteristic curve）曲线；6）AUC（Area ......
【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 ......
SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析|附代码数据
原文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27587 最近我们被客户要求撰写关于通勤出行的研究报告，包括一些图形和统计输出。 某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响，对成都两个大型小区（高端和普通）居民分别进行了出行调查，各调查了300人 其中 Distance：居 ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说 ......
RocketMQ(二)：领域与消息传输模型
RocketMQ 是一款典型的分布式架构下的中间件，使用异步通信方式和发布订阅的消息传输模型。 RocketMQ的异步通信，系统拓扑简单、上下游耦合较弱，主要应用于异步解耦，流量削峰填谷等场景。 1、领域模型 RocketMQ 中消息的生命周期主要分为消息生产、消息存储、消息消费三部分。生产者生产消 ......
模型层(models层) -- ORM
Django模型层之ORM介绍 我们在使用Django框架开发web应用的过程中，不可避免地会涉及到数据的管理操作（增、删、改、查），而一旦谈到数据的管理操作，就需要用到数据库管理软件，例如mysql、oracle、Microsoft SQL Server等。 ORM全称Object Relatio ......
[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 ......
模型的显存和参数量计算
模型的显存和参数量计算 https://blog.csdn.net/weixin_49305813/article/details/119179849 https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/102854842 ......
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 ......
AI模型是什么？我粗浅的理解
###我粗略的理解为 是一种数学公式。 模型的出现是为了解决问题的。 比如停车场，识别车辆的车牌号，这个问题。我想用机器去实现该怎么实现？ 这时候就可以用模型。 模型就帮我解决了这个问题。 那么新的问题是，模型是怎么解决这个问题的？ 就是训练来的。 如何训练呢？ 多弄点参数，多弄点数据，供模型学习。 ......