深度 通道pytorch 6.4
opencv c++ 保存为位深度为1的png
vector<int> compression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION); compression_params.push_back(3); compression_params.push_back(I ......
Mybatis源码深度解析（转载）
我们从一个简单案例入手，接着就是一步一步的剥开Mybatis的源码，大量的图文结合。 Mybatis使用案例 添加mybatis和mysql相关pom依赖。 <!-- Mybatis依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifac ......
超低功耗 8-bit MCU：1T8051，32KB eFlash，2KB+256B SRAM，12-bit ADC， 三通道低频无线唤醒 ASK 接收芯片-UM2082F08
低功耗低频唤醒接收SoC UM2082F08集成高性能的低频30K-300KHz接收器和高性能的8位MCU内核，32KB的Flash和2K的RAM，和丰富的外接口，如PWM，I2C，SPI，ADC，UART等。低频接收部分有三个通道，三通道间歇运行的情况下，其功耗为2.1uA; 可泛应用于各类PKE ......
pytorch
pytorch 环境配置 CUDA 版本查询 打开 NVIDIA Control Panel 应用程序 菜单栏-帮助-系统信息-组件 在如图所示位置查看CUDA版本 前置配件 anaconda CUDA ToolKit 安装方法 看官网即可(建议使用pip安装) 更新中。。。 ......
深度技术 win10纯净版
深度技术 win10纯净版是一款非常好的系统，后台自动判断并执行目标计算机的病毒信息以消除病毒残留。并仔细筛选了启动服务，以确保优化时系统的稳定性，并且内存消耗低，实用性强且响应速度快。 该系统经过严格检查和杀死：没有病毒，没有恶意软件和相关插件。 深度技术win10特点 1.优化网络连接，上网和下 ......
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02系统有着非常强大的兼容性，能够支持大家日常使用的各种软件，整体的系统安装简单，使用更加稳定流畅，需要win7操作系统的用户可以直接下载安装哦！ 深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02介绍： win7 ......
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.03是一款能够为你带来极速好用的快速一键装机系统，这款系统中有着全套好用的运行库哦，让你的送体验提升到更高，使用起来也非常的方便，只要你有需要，随时都可以来下载安装哦~ 深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.0 ......
Pytorch实现分类器
本文实现两个分类器: softmax分类器和感知机分类器 Softmax分类器 Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上。Softmax分类首先将输入数据通过线性变换得到一个向量，然后将向量中的每个元素进行指数函数运算，最后将指数运算结果归一化得到一个概率分 ......
《皇家骑士：300自走棋》携手来电科技，达成深度战略合作
近日，跳跃互娱旗下高热度游戏《皇家骑士：300自走棋》与共享充电宝领域的开创企业《来电科技》达成深度战略合作。皇家骑士和来电科技联合定制充电宝，不但能充分发挥皇家骑士的IP效应，更为充电宝赋予了IP趣味元素，让用户享受到联合定制共享充电服务。本次战略合作，无论是对皇家骑士还是来电科技，无疑都是一次具 ......
Python Web 深度学习实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第三部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第四部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
Python 深度学习架构实用指南：第三、四、五部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪参数的读取与修改
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪参数的读取与修改 配置工具的参数配置区列出了与设备工作相关的所有参数项，每个参数项有【读取】和【修改】两个按钮，点击【读取】按钮获得设备的当前参数值，点击【设置】按钮将当前界面显示的值写入设备。注：参数修改后，必须点击【 系统】 面板内的【保存参数】按钮才能在下 ......
【深度思考】聊聊JDK动态代理原理
1. 示例 首先，定义一个接口： public interface Staff { void work(); } 然后，新增一个类并实现上面的接口： public class Coder implements Staff { @Override public void work() { System ......
深度学习第三章-神经网络TensorFlow实现
张量可以理解为n维数组或矩阵。在NumPy数组中，一个float32或float64的数字就是一个标量（零维张量），可以用ndim查看张量的维度。 向量（一维张量）是由数字组成的数组。 矩阵（二维张量）是由向量组成的数组。 ......
深度学习正则化之Dropout
一、Dropout 丢弃法（Dropout Method）：在训练一个深度神经网络时，可以随机丢弃一部分神经元（同时丢弃其对应的连接边）来避免过拟合。 训练时，每次选择丢弃的神经元是随机的，这些随机选出隐藏层的神经元将被删除，它们将不再传递信号。 常规dropout (训练测试不一致，测试时调整输入 ......
卷积操作的概念及其在深度学习中的应用
卷积操作是一种线性操作，通常用于处理信号和图像等数据。在图像处理中，卷积操作可以用于提取图像的特征，例如边缘、纹理等。 卷积操作是通过卷积核（也称滤波器）与输入数据进行逐元素乘积、求和运算的过程，从而得到卷积特征图。卷积核可以看作是一种模板，用于提取输入数据中的局部特征。在每个位置上，卷积核都会与输 ......
李宏毅机器学习——pytorch
什么是pytorch python机器学习框架，Facebook提出，主要有一下两个特点 使用GPU加速高维矩阵的运算 torch.cuda.is_available() x = x.to('cuda') 可以很方便的实现梯度的计算 requires_grad=True指定需要对变量x计算梯度 z是 ......
深度学习Pytorch中组卷积的参数存储方式与剪枝的问题
写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储 1.搭建网络 这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积 import torc ......
深度学习快速参考：11~13
原文：Deep Learning Quick Reference 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 十一、训练 ......
深度学习快速参考：1~5
原文：Deep Learning Quick Reference 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、深度学习 ......
TensorFlow 深度学习实战指南：1~5 全
原文：Hands-on Deep Learning with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3 ......
python opencv 分割像素通道
python opencv 分割像素通道 import cv2 import numpy as np # Load the image img = cv2.imread('path/to/image.jpg') # Split the image into its channels b, g, r ......
园子的商业化努力-困境求助：开设捐助通道
非常感谢大家对园子的支持！正是在无数园友的支持与帮助下，园子从一个业余时间的偶然变成了一份值得持之以恒为之奋斗的事业。非常感谢大家在绝境求商中提供了很多很有价值的商业化建议，我们会根据大家的建议好好规划并努力探索园子的商业化道路。 ......