深度 通道pytorch 6.4
【ElasticSearch】突破深度分页数据限制的方案
一、场景需求 最近在忙一个新的项目，数据源是ES，但是功能就是对文档进行翻页查询 ES提供了分页查询，就是from + size深度查找，但是使用有限制，只能在1万条内 我和同事的意见是1万条之后的数据没有任何意义，就限制1万吧 但是后面内部测试后产品对这个方案是不满意的，既要又要 所以ES现有的几 ......
pytorch tensorboard
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103630393 安装 pip install tensorboard 使用逻辑 将代码运行过程中的，某些你关心的数据保存在一个文件夹中 这一步由代码中的writer完成 再读取这个文件夹中的数据，用浏览器显示出来 这一步通过在命令行 ......
pytorch训练过程中显存爆掉
之前学c/c++，for循环中的变量只在for循环内部有效，for循环结束，则变量也被销毁。 for(int i = 0; i < 10; ++i){ int x = i + 1; } cout << x << "\n"; //error: ‘x’ was not declared in this ......
【Datawhale 11月组队学习】深度强化学习基础
深度强化学习笔记 第一章：简介&辨析 Definition 强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。 根据我粗浅的理解，强化学习是一种 AI 学习范式，它并不是用于 ......
TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR修改设备通道不生效是什么原因？该如何解决？
视频监控TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，在视频监控播放上，TSINGSEE青犀视频安防监控汇聚平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放，可同时播放多路视频流，也能支持视频定时轮播。视频监控汇聚平台EasyCVR支持多种 ......
内置MTP存储器、单通道MCP48CMD01-E/MF、MCP48CMD01T-E/MF、MCP48CMD11T-E/MF、MCP48CMD21T-E/UN数模转换器（DAC）
概览 MCP48CMDX1是一款单通道、8位、10位和12位缓冲电压输出数模转换器（DAC），内置MTP存储器和SPI兼容型串行接口。该器件提供四种不同的基准电压选项：器件VDD、外部VREF（缓冲或无缓冲）和内部带隙。它提供1 LSB积分非线性（INL）、低功耗和4µs的快速建立时间。该器件集成了 ......
warp-transducer源码安装，warprnnt_pytorch生成
warp-transducer是可以在CPU和GPU上实现并行RNN-transducer的开源库，现在支持pytroch和tensorflow的调用，主要用来计算RNNTLoss， 本文是在ubuntu18.04的系统上进行的。 warp-transducer下载地址 源码编译warp-trans ......
基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法matlab仿真
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Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构，通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取， ......
深度学习项目框架
常见项目架构如下： |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集，加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | ......
基于深度学习网络的火灾检测算法matlab仿真
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 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务，包括建筑、森林、甚至是太空。近年来，深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步，这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面，我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
深度解剖Linux权限的概念
以上是对 Linux 权限概念的深度解剖，其中包括了文件系统基础、用户与用户组、权限的基本概念、权限的表示方式、权限的作用对象、权限的分配和修改、特殊权限、- SUID、SGID、SBIT：特殊权限可以赋予程序特定的权限，例如以文件所有者的权限执行程序。- 扩展权限：ACL 可以实现更加精细的文件权... ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
动手学深度学习笔记01
安装 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/105329219 配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/10532921 ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
双通道 H 桥电机驱动芯片AT8833，软硬件兼容替代DRV8833
上期小编给大家分享了单通道 H 桥电机驱动芯片，现在来讲一讲双通道的驱动芯片。 双通道 H 桥电机驱动芯片能通过控制电机的正反转、速度和停止等功能，实现对电机的精确控制。下面介绍双通道H桥电机驱动芯片的工作原理和特点。 一、工作原理 双通道 H 桥电机驱动芯片是由多个晶体管和电阻器组成的电路，在正常 ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)
对于member属性， 通过!来进行连接，连接的顺序分别为属性名 / 权限 / 属性类型
返回一个字符串对象数组，返回的是类名 / 父类 / 接口 / 是否是接口 / member属性 ......
单通道、8位MCP47CVD01T-E/MF、MCP47CVD01-E/MF、MCP47CVD01-E/MG数模转换器（DAC）适合消费和工业应用
概述 MCP47CVD01是一款单通道、8位、缓冲电压输出数模转换器（DAC），具有易失性存储器和I²C兼容串行接口。该器件提供四种不同的基准电压选项：器件VDD、外部VREF（缓冲或无缓冲）和内部带隙。它提供1 LSB积分非线性（INL）、低功耗和4µs的快速建立时间。它适合消费和工业应用，如设定 ......
深度学习之交叉熵损失函数（在分类问题如图像识别时可以考虑）
1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
拓扑微分几何深度学习技术
拓扑微分几何深度学习技术 数学与AI：AI的拓扑几何基础 本次讲座邀请了纽约州立大学石溪分校计算机系帝国创新教授顾险峰老师。 顾险峰： 1994年于清华大学获得计算机科学学士学位，2002年于哈佛大学获得计算机科学博士学位，师从国际著名微分几何大师丘成桐先生。顾博士目前为纽约州立大学石溪分校计算机系 ......
人脸识别facenet-pytorch/Yolov5
facenet-pytorch篇 import cv2 from PIL import Image import os from facenet_pytorch import MTCNN from torchvision.transforms import ToPILImage folder_pat ......
pytorch实现感知机模型
感知机是一种简单的二分类模型，通常用于线性分类任务。 以下是使用 PyTorch 和 Python 实现感知机模型的示例代码，并附有注释。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import mat ......
【深度学习笔记】第3章-神经网络基础
参考书籍： 邓立国等《python深度学习原理、算法与案例》清华大学出版社 3.3 感知机 3.3.1 感知机模型 感知机，又称阈值逻辑单元（Threshold Logic Unit，TLU）/线性阈值单元（Linear Threshold Unit，LTU） 经典数据集：Iris Data Set ......
深度学习模型---卷积神经网络
深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络，它由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
GO实现分布式爬虫—掌握go语言通道与协程项目架构设计
GO实现分布式爬虫—掌握go语言通道与协程项目架构设计 Go高并发微服务分布式 1.命令行的用户管理 用户信息存储 => 内存 => 结构 [] map => 用户 ID name age tel addr [len] [] map 值类型使用string 用户添加 用户的查询 用户修改 // 请输 ......
深度学习笔记
机器学习流程 数据获取 特征工程（神经网络可以作为一种特征提取的方法，而非算法） 建立模型（用工具包建模很快） 评估与应用 特征工程是所有机器学习算法中最核心的部分 ......
深度解析NLP文本摘要技术：定义、应用与PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术，从其定义、发展历程，到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要，并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后，文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战，强调了其在信息过载时代的重要性。 关注TechLead，分享AI全维度知 ......
基于Googlenet深度学习网络的人脸身份识别matlab仿真
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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
深度学习---关键点检测
前面介绍了分类、目标检测、分割以及一些常见模型和实现，这一篇接着介绍关键点检测的相关深度学习方法。已经有一些文章记录了关键点在不同领域的应用，比如：人脸关键点检测综述 和 人体骨骼关键点检测综述，其比较详细介绍了人脸检测和骨骼点检测方面的一些论文，其他还有手势识别、服饰关键点检测等应用，这些大都是按 ......