深度 通道pytorch 6.4
基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测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 基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测是一种先进的技术，它利用深度学习算法对图像或视频进行分析，以检测施工人员是否佩戴了安全帽。基于深度学习网络的施工人员安全帽佩戴检测方法的基本原理是：利用深度学习算法对大量的 ......
week1-深度学习概论
1. What is a neural network? 神经网络又称人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的子集，同时也是深度学习算法的核心。 神经网络其名称和结构均受到人脑的启发，可模仿生物神经元相互传递信号的方式。 人工神经网络 (ANN) 由节点层组成，包含一个输入 ......
win10深度学习环境配置系列之Conda创建虚拟环境[非公]
@目录1. Anaconda的安装及换源1.1下载地址:1.2 换源1.2.1生成.condarc配置文件：1.2.2修改.condarc配置文件：1.3 Jupyter notebook修改默认文件夹2.conda创建虚拟环境3.虚拟环境常用命令4.tensorflow2.0安装 1. Anaco ......
【DFS深度优先算法】全排列、组合总和
全排列 题目描述：给定一个没有重复数字的序列，返回其所有可能的全排列。 题目链接：46. 全排列 输入描述： 输入:[1,2,3] 输出描述： 输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]] 思路：依次从前往后把所有数字，固定在第0个位置，此 ......
pytorch 一维卷积api理解
import torch torch.manual_seed(2021) # in_channels 表示输入特征数量，卷积核的第一个维度 # out_channels 表示输出特征数量，也是卷积核的数量 # kernel_size 是卷积核的第二维度。 卷积核维度为 in_channels * k ......
世微 舞台灯车灯深度调光大功率 降压恒流驱动IC APS54083
产品描述 APS54083 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、外置功率 MOS 管，适用于 5-220V 输入高精度降压 LED 恒流驱动芯片。输出最大功率150W最大电流 6A。APS54083 可实现线性调光和 PWM 调光，线性调光脚有效电压范围 0.5-2.5V.PWM 调光频率范 ......
Windows AMD install PyTorch
根据本机python版本，创建pytorch环境 conda create -n pytorch python=3.11 激活pytorch环境 activate pytorch 设置清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsin ......
Java程序员必备技能：Collections工具类深度解析！
在之前的文章中，我们学习了单列集合的两大接口及其常用的实现类；在这些接口或实现类中，为我们提供了不少的实用的方法。 本篇文章我们来介绍一种java开发者为我们提供了一个工具类，让我们更好的来使用集合 Collections 工具类 Collections 是一个操作Set，List，Map等的集合工 ......
基于深度学习网络的烟雾检测算法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 基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域 ......
聊一聊深度学习中的调参技巧？
转自这里： http://www.imooc.com/article/305024 作者为 会写代码的好厨师 本期问题 能否聊一聊深度学习中的调参技巧？ 我们主要从以下几个方面来讲. 1. 深度学习中有哪些参数需要调？ 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？ 3. 训练网络的一般过程 ......
Multivariate time series classification pytorch lstm
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 np.ran ......
12_二叉树的最小深度
二叉树的最小深度 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,null,3,null, ......
关于人工智能算法的深度思考（总结）
1、神经元其实并不神奇，神奇的是它以某种相互联系的方式，可以在训练得到答案并核对答案后，立即对所走的路径上的权重进行更新（反向传播），更新的依据是答案误差大小，误差大则更新也大，误差小则更新就小。 所走路径：所有单次训练被激活的神经元的组合。 2、根据1，我们完全可以重新设计更好的神经元和神经网络， ......
day05 K8S网络组件的深度剖析 (1.10.1 -1.10.3)
一、K8S网络组件的深度剖析上 1、认识Flannel Flannel是专为kubernetes 定制的三层网络解决方案，主要用于解决容器的跨主机通信问题 优势： kubernetes 发行版都可以默认安装Flannel 容器安装和配置 中小型网络架构首选 不需要专用的数据存储 劣势： 性能损耗高 ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 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术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程 ......
人工智能概述之08深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo ......
11_二叉树的最大深度
二叉树的最大深度 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] 输出：2 【思路】 方法 ......
12、深度学习入门：P144、P145、P146、P147
1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
（Python）基于对称点模式（Symmetrized Dot Pattern，SDP）的多元、多通道、多传感器信号融合
对称点模式（Symmetrized Dot Pattern，SDP）算法可将复杂时间序列以散点的形式清晰映射在极坐标图中，可以使原始时域信号通过图形化的方式提高可视化能力。因为极坐标图像的特殊性，多元、多通道、多传感器信号信息可通过SDP方法融合在有限区域中。适用于多元、多通道、多传感器信号的融合（ ......
JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践
1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......
通过modbus转profinet网关多通道轮询替代485通讯程序轮询
通过使用modbus转profinet网关多通道轮询的方式，可以有效地实现不同类型设备之间的通讯互联。它可以将modbus协议和profinet协议进行转换，将不同类型的设备连接在同一个网络上，从而整合起来形成一个集中管控的生产流程。这种方式具有高效、可靠、简单、易维护等特点，可以大大提高生产效率，... ......
基于对称点模式（Symmetrized Dot Pattern，SDP）的多元、多通道、多传感器信号融合-matlab
对称点模式（Symmetrized Dot Pattern，SDP）算法可将复杂时间序列以散点的形式清晰映射在极坐标图中，可以使原始时域信号通过图形化的方式提高可视化能力。因为极坐标图像的特殊性，多元、多通道、多传感器信号信息可通过SDP方法融合在有限区域中。适用于多元、多通道、多传感器信号的融合（ ......
平台工程时代的 Kubernetes 揭秘：2023年生产状况报告深度剖析
Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......
深度学习中实现PyTorch和NumPy之间的数据转换知多少？
在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......
深度拷贝
1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......
模板语法之句点符的深度查询
views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......
深度学习基础知识-网络
循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......
AutoDL跑深度学习代码
前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......
动手学深度学习----计算机视觉
向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......