深度 通道pytorch 6.4
Request 爬虫的 SSL 连接问题深度解析
SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......
视频云存储EasyCVR平台国标接入获取通道设备未回复是什么原因？该如何解决？
安防视频监控/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 ......
CD74HC4067高速CMOS16通道模拟多路复用器实践
咱们在玩arduino或stm32、esp8266时，有时会遇到板子模拟口不够用的情况，这个时候CD74HC4067就派上用场了，它可以将16路数字/模拟信号通过4数字+1模拟=5口来读取。 ......
深度学习笔记2：数据增强
上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......
普冉PY32系列(十一) 基于PY32F002A的6+1通道遥控小车II - 控制篇
这篇继续介绍遥控小车的控制端, 除了电路部分的实物展示外, 分别介绍了遥控手柄的软件整体流程, 模拟量采集, 扩展IO输入采集和LCD展示. ......
普冉PY32系列(十二) 基于PY32F002A的6+1通道遥控小车III - 驱动篇
这篇继续介绍遥控小车的驱动端, 即电机驱动板, 分别介绍整体流程, 基于74HC595的IO扩展和麦克纳姆轮运动控制计算等. ......
基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益率，同时最小化相关风险。 可以说，其中最突出的是库存风险，它源于交易者（做市商 ......
普冉PY32系列(十) 基于PY32F002A的6+1通道遥控小车I - 综述篇
本篇介绍一个基于 PY32F002A 和 XL2400 的低成本无线遥控实现. 7通道是指6个模拟通道加一个开关通道, 模拟通道受PY32F002A的PIN脚限制, 全部用上可以做到8个, 因为我想保留SWD口, 所以只做了6个. 普通应用只需要双摇杆加两个双调节, 基本够用了. 第七个通道是一组开... ......
关于安装pytorch1.0.0版本（果然还是要手动自己去找啊。。。一遍成！！保真）
首先第一步就是不要跑到官网里边去按照官网给的提示去下载！！不要不要不要！也不要去什么用清华镜像源啥的，因为根本找不到，很折腾！ 直接在这个网站download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html里边找你想要下载的torch1.0.0版本以及torchvis ......
shell 展开之进程替换# 深度解析 管道符|和输入输出<< >>重定向的区别
参考链接 https://blog.csdn.net/zwlove5280/article/details/113609342 shell 展开中的进程替换可以说是非常难懂的一部分，它的语法为有两种 >(list) ##接受输入 看作一个整体，相当于文件描述 或 <(list) #接受输出 在 << ......
深度分析C#中Array的存储结构
数组是C#中最基础的存储结构之一，很多的存储结构其底层的实现中都是基于数组实现的，如：List、Queue、Stack、Dictionary、Heap等等，如果大家读过这些类型的底层实现源码，其实就可以发现，这些存储结构都是在其内部维护了一个或多个数组。本文重点来学习一下数组存储结构的实现逻辑。 首 ......
深度学习在图像识别中的革命性应用
深度学习在图像识别中的革命性应用标志着计算机视觉领域的重大进步。以下是深度学习在图像识别方面的一些革命性应用： 1. **卷积神经网络（CNN）的崭新时代**： - CNN是深度学习在图像识别中的核心技术，通过卷积层、池化层和全连接层，模拟人类视觉系统。这一技术的引入使得图像识别的准确性显著提高。 ......
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用，还提出了独特的洞见，旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注Te ......
关联规则挖掘：Apriori算法的深度探讨
在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行了总结。 关注TechLead，分享AI ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(下)
前言 接着前面分析gadgetInspector工具 GadgetInspector gadgetinspector.PassthroughDiscovery类 和上面类似的格式，存在有discover / save这两个主要的方法 MethodCallDiscoveryClassVisitor类 ......
图的建立与深度、广度遍历
图的建立有两种方式，一种是邻接矩阵，也就是顺序存储。另一种则是邻接表 在遍历过程中我们需要有一个数组，用来标记结点是否被调用过，我们称它为visited数组。 我们需要初始化一个二维矩阵edge[i][j],用来存储边的集合，含义为第i个结点与第j个结点之间有边。 其次我们在创建一个存储顶点的数组， ......
02深度学习笔记
1.二元分类 一些基本符号含义： 输入一幅以特征向量x表示的图像，预测对应的输出的y（0 or 1） 单个样本（x,y） n（x）特征向量，y训练结果 m表示训练集样本总数，{(x(1),y(1)),(x(2),y(2))...,((x(m),y(m))} M=M(train) 训练集 m(test ......
深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索（DFS） 我们以二叉树的遍历为例子。 先序遍历 遍历过程 访问根节点 先序遍历其左子树 先序遍历其右子树 中序序遍历 遍历过程 中序遍历其左子树 访问根节点 中序遍历其右子树 后序遍历 遍历过程 后序遍历其左子树 后序遍历其右子树 访问根节点 我们使用数组来模拟二叉数，使用代码实现如下 ......
深度学习笔记1：在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络
本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中，我们将使用一个经典的数据集，包含24000张猫狗图片（12000张猫的图片和12000张狗的图片），提取2000张用于训练和验证，1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型，然后... ......
c4w2_深度卷积网络案例探究
深度卷积模型：案例探究 为什么要学习一些案例呢？ 就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络： 经典模型：LeNet5、AlexNe ......
c2w1_深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 数据集：Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train ......
深度剖析 Vite 配置文件
Vite 构建环境分为开发环境和生产环境，不同环境会有不同的构建策略，但不管是哪种环境，Vite 都会首先解析用户配置。那接下来，就与你分析配置解析过程中 Vite 到底做了什么？即 Vite 是如何加载配置文件的。 流程梳理 先来梳理整体的流程，Vite 中的配置解析由 resolveConfig ......
基于Alexnet深度学习网络的人员口罩识别算法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 人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中，我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题，我们可以使用AlexNet模型，它是一种深度学习网络，广泛应用于图像识别任务。 Al ......
深度学习---单目标关键点检测网络Stacked Hourglass
Stacked Hourglass Networks是2016年提出的一种用于单人人体姿态估计的网络，并取得了很好的效果。这里我们从网络结构以及一些实现细节简单分析下这个网络。 paper: https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf code: https://git ......
使用FP8加速PyTorch训练
现代的人工智能硬件架构(例如，Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2)中，FP8张量内核能够显著提高每秒浮点运算(FLOPS)，以及为人工智能训练和推理工作负载提供内存优化和节能的机会。 在这篇文章中，我们将介绍如何修改PyTorch训练脚本 ......
深度学习笔记：搭建基于Python的tensorflow运行环境1
使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先，在系统下创建python虚拟环境目录Venvs，本文我们设置的虚拟环境目录如下：C:\Users\wuchh\venvs，接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录（C:\Users\wuchh\venvs）。 在命令行窗口中，执行创建 ......
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 APP 加固方式 iOSAPP 加固是优化 APK 安全性的一种方法，常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下 iOSAPP 加固的具体实现方式。 混淆代码： 使用 ProGuard 工具可以对代码进行混淆，使 ......
linux配置miniconda、pytorch、torch_scatter以及cuda. - 叶辰
在西方的天际，正在云海中下沉的夕阳仿佛被溶化着，太阳的血在云海和太空中弥漫开来，映现出一大片壮丽的血红。“这是人类的落日。” 一，miniconda下载安装以及注意事项 1，下载 进入官网miniconda 正常选择最新版Miniconda3 Linux 64-bit, jetson选择Minico ......