深度 通道pytorch 6.4

互联网深度发掘:沃惠阁和您聊聊网络营收如何做到遥遥领先

随着互联网的飞速发展,网络营收已成为越来越多企业和个人的重要收入来源。然而,要想在网络营收领域做到遥遥领先,并非易事。本文将为你提供一些实用的策略和方法,帮助你在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 一、精准定位:找到你的目标客户 首先,你需要明确你的目标客户是谁,他们的需求是什么。通过市场调研和数据分析 ......
深度 互联网 网络

pytorch图像变换和增强

pytorch图像变换和增强 目录pytorch图像变换和增强总览调整大小灰度变换标准化水平垂直翻转随机旋转中心裁剪随机裁剪亮度对比度饱和度高斯模糊高斯噪声随机块中心区域参考资料 总览 # 使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性,从而提高模型的性能和泛化能力。 1.尺寸变换 transform ......
图像 pytorch

深度学习中基于pytorch的多层感知机简洁实现

基于一个例子,总结过去一个月的学习: import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......
多层 深度 pytorch

Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化

Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化 一、性能优化工具-pprof 1. 简介 性能调优原则。 要依靠数据不是猜测。 要定位最大瓶颈而不是细枝末节。 不要过早优化。 不要过度优化。 2. 性能分析工具 pprof 熟练使用 pprof 工具排查性能问题并了解其基本原理。 pprof ......

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 ......
基因组 作物 基因 深度 植物

安防视频监控平台EasyCVR出现目录在线,通道离线的问题该如何解决?

视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快,可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及支持厂家私有协议与SDK接入,包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台既具备传统安防视频监控的能力,也具备接入AI智能分析的能力 ......
视频监控 通道 EasyCVR 目录 问题

【深度学习】PyTorch 图片识别分类器

下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......
深度 PyTorch 图片

【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型

基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
神经网络 深度 模型 神经 PyTorch

一文读懂强化学习:RL全面解析与Pytorch实战

在本篇文章中,我们全面而深入地探讨了强化学习(Reinforcement Learning)的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程(MDP)到高级算法如PPO,文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时,我们还专门探讨了强化学习在多个领域,如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应 ......
实战 Pytorch

【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类

前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习的代表算法之一,它通过卷积层、池化层、全连接层等结构,可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多,这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发,用代码的方式加深印象。在写代码前,我先说一下为什么我 ......
卷积 实战 PyTorch 图片

基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别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 ......
学习网络 Googlenet 深度 种类 交通

智能视频监控平台EasyCVR出现偶发通道在线,但是无法播放的情况要怎么解决?

视频云存储/安防监控EasyCVR视频汇聚平台基于云边端智能协同,支持海量视频的轻量化接入与汇聚、转码与处理、全网智能分发、视频集中存储等。流媒体视频平台EasyCVR拓展性强,视频能力丰富,具体可实现视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电 ......
视频监控 通道 EasyCVR 情况 智能

操作步骤:安防视频LiteCVR如何使用ONVIF探测添加设备通道?

LiteCVR通过将多种应用功能模块集中整合在系统中,打破传统安防系统仅是对视频信息监控的功能,从多个维度对监管场景的安保工作进行管理,还具有方便扩展、与其它信息系统实现无缝连接的能力。 ......
步骤 通道 LiteCVR 设备 ONVIF

pytorch collate_fn测试用例

collate_fn 函数用于处理数据加载器(DataLoader)中的一批数据。在PyTorch中使用 DataLoader 时,通过设置collate_fn,我们可以决定如何将多个样本数据整合到一起成为一个 batch。在某些情况下,该函数需要由用户自定义以满足特定需求。 import torc ......
collate_fn pytorch collate fn

多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中的重要应用

多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中的重要应用 岩土工程监测是工程建设中不可或缺的一环,特别是在铁路隧道工程中更是如此。为此,振弦数据记录仪成为了一种非常重要的仪器,可以帮助监测人员实时监测隧道内部的变化,为工程的安全运行提供重要保障。本文将着重介绍多通道振弦数据记录仪在铁路隧道监测中的应用。 振弦 ......
记录仪 隧道 通道 铁路 数据

解码注意力Attention机制:从技术解析到PyTorch实战

在本文中,我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义,到具体的数学模型,再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例,本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例,我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead, ......
注意力 实战 Attention 机制 PyTorch

未能创建 SSL/TLS 安全通道

事件背景 对接ebay的时候,报错:未能创建 SSL/TLS 安全通道 调试发现 使用RestSharp并不会,HttpClient不行,猜测是RestSharp底层处理了TLS 1.2的支持 查阅资料 "未能创建 SSL/TLS 安全通道" 错误通常是由于 TLS 版本或加密协议不匹配引起的。通常 ......
通道 SSL TLS

关于二叉树中三种深度遍历方式的理解

今日刷题,538. 把二叉搜索树转换为累加树。明确知道利用二叉搜索树中序遍历的情况下是有序数组这一个特点,进行“逆中序”来累加。但是在递归时却还是有些没有搞清楚一些细节,终究还是没有掌握。 问题主要还是在于递归返回值的处理上: 在中序遍历的情况下,似乎对于左右两个节点的遍历,不太方便进行返回值的操作 ......
深度 方式

深度学习之Attention Model(注意力模型)

https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细 ......
注意力 Attention 深度 模型 Model

基于LSTM深度学习网络的时间序列分析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 LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系,避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控:输入门(i ......

深度学习入门--认识深度学习以及安装工具

感谢李沐老师的教学视频以及《动手学深度学习》,视频总时长47h https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?spm_id_from=333.999.0.0&v ......
深度 工具

104.二叉树的最大深度

目录题目法一、后序遍历法二、层序遍历 题目 给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3 示例 2: 输入:root = [1,null,2] ......
深度 104

pytorch(13-2) CycleGAN

官网 https://junyanz.github.io/CycleGAN/ 代码 https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix ......
CycleGAN pytorch 13

pytorch(13) GAN模型

https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......
模型 pytorch GAN 13

ElasticSearch深度解析入门篇:高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解,带你避坑

ElasticSearch深度解析入门篇:高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解,带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如:当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题: 1)用什么数据库好?(mysql、oracl ......

[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度

111. 二叉树的最小深度 题目描述 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:2 示例 2: 输入:root = [2,nu ......
深度 Leetcode 0111

岩土工程监测利器:多通道振弦数据记录仪应用铁路隧道监测

岩土工程监测利器:多通道振弦数据记录仪应用铁路隧道监测 岩土工程监测是工程建设中十分重要的一环,特别是在铁路隧道工程中,岩土工程监测更是不可或缺的一项。其中,振弦数据记录仪是一种非常重要的仪器,可以帮助监测人员实时监测隧道内部的变化,为工程的安全运行提供重要的保障。本文将着重介绍多通道振弦数据记录仪 ......
岩土工程 记录仪 岩土 利器 隧道

pytorch 学习记录

model.train():启用 Batch Normalization 和 Dropout。作用:对BN层,保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差,并进行计算更新;对于Dropout,model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。 model.eval():不启用 Batch ......
pytorch

刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲:梯度下降

1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD):由于批量梯度下降法在更新每一个参数时,都需要所有的训练样本,所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
梯度 三讲 深度 Pytorch 老师

基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别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 ......