深度 逻辑12306
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... ......
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 ......
11月14日i++以及++i以及逻辑运算符
目录i++以及++i以及逻辑运算符1.i++后缀自增运算符2.++i前缀自增运算符i++和++i的小结逻辑运算符1.比较运算符1. == 和 的情况2.!=和!==的情况3.逻辑运算符4.赋值运算符1.赋值(=):2.加法赋值(+=):3.减法赋值(-=):4.乘法赋值(*=):5.除法赋值(/=) ......
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 ......
不可撼动的逻辑—独孤九剑第三式
在编程的宇宙中，我们扮演着上帝的角色，创造出一片宏伟的星空。在这个无边无际的宇宙中，有一类特殊的数据我们称之为常量。这些常量犹如银河系中的恒星，拥有不可撼动的特性。它们的存在就如同星球的直径和运转轨迹，是编程世界中永恒不变的基石。任何试图改变常量的尝试都可能导致宇宙的崩溃。 在这浩瀚的星空中，常量就 ......
对数据类型进行补充——逻辑类型及运算
一.关于stdbool.h（布尔类型文件） (1)C语言标准（C89）没有定义布尔类型，使用true/false会出现错误； (2)头文件：#include<stdbool.h>； (3)输出仍然为整数，而不会是true/false的值； 二.逻辑运算（对逻辑量进行运算，结果只有0或1） ————— ......
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 ......
【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 ......
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 ......
三角形的生命-NVIDIA的逻辑管道
三角形的生命-NVIDIA的逻辑管道 自从突破性的费米架构发布近5年以来，也许是时候刷新其下的主要图形架构了。费米是第一个实现完全可扩展图形引擎的NVIDIA GPU，其核心架构可以在开普勒和麦克斯韦中找到。 本文关注GPU如何工作的图形，尽管一些原理（如着色器程序代码的执行方式）对于计算是相同的。 ......
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 ......
标题：Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常
Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常 在使用Dubbo RPC进行开发时，我们可能会遇到一些出乎意料的问题。其中之一就是在进行远程调用时，内部嵌套对象出现与预期不符的HashMap。这个问题的根源在于反序列化过程中找不到对象，导致解析成了HashMap。在这 ......
【开源三方库】Easyui：基于OpenAtom OpenHarmony ArkUI深度定制的组件框架
万冬阳 公司：中国科学院软件所 小组：知识体系工作组 简介 Easyui是一套基于ArkTS语言开发的轻量、可靠的移动端组件库，它是对OpenAtom OpenHarmony（以下简称“OpenHarmony”） ArkUI进行深度定制的组件框架。Easyui可扩展性较强，可以基于源码进行二次开发， ......
m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 疲劳状态： 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统，它结合了Yolov2和GoogleNet模型，用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分：人脸检测和疲劳检测。其中，人脸检测使用Yolov ......
深度解析自然语言处理之篇章分析
在本文中，我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理（NLP）领域中的研究主题，以及两种先进的话语分割方法：基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕， ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
form表单 数组中对象校验 深度校验
<el-form ref="dataFormRef" :model="form" :rules="dataRules" formDialogRef label-width="100px" v-loading="loading"> <el-form-item label="负责人" prop="dir ......
赋值运算符，比较运算符，逻辑运算符的应用
print(' 赋值运算 ')a=20b=30a=a+b #赋值运算：此处的a是经过20+30后 再次赋值给aprint(a) #运行接轨a=50a+=b #这里的运算相当于 a=a+b 其运算结果为50+30=80print(a) #结果为80a-=b #这里的运算相当于 a=a-b 其运算结果为 ......
如何深度学习Python？
安装必要软件：首先需要安装Anaconda或Miniconda等科研计算环境，并创建虚拟环境以便管理不同项目所需库和版本。可以按照如下步骤进行操作： 下载并安装 Anaconda 或 Miniconda。 打开命令行工具（Windows 系统中为 cmd），输入 conda create --nam ......
selenium等待元素加载,元素操作,执行js,切换选项卡,前进后退，异常处理,登录cnblogs,抽屉半自动点赞,xpath使用,动作链,自动登录12306
1 selenium等待元素加载🍧 # 程序执行速度很快 》获取标签 》标签还没加载好 》直接去拿会报错 # 显示等待：当你要找一个标签的时候，给它加单独加等待时间 # 隐士等待：只要写一行，代码中查找标签，如果标签没加载好，会自动等待 browser.implicitly_wait(10) 2 ......
从字节码角度深入剖析：i++和++i的逻辑
i++和++i的深入剖析 先说结论： i++或++i不参与运算的话，i++和++i的指令代码是没有区别的。 i++或++i参与运算。从字节码指令角度来看，主要是看先load还是先执行iinc 1 by 1的顺序。 不参与运算 先把0加载到操作数栈上，弹出放到slot1的局部变量表位置，iinc 1 ......
神经网络基础篇：详解向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression)
向量化逻辑回归 讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化 首先回顾一下逻辑回归的前向传播步骤。所以，如果有 \(m\) 个训练样本，然后对第一个样本进行预测，需要这样计算。计算 \(z\)，正在使用这个熟悉的公式 ......
动手学深度学习-预备知识-数据操作
动手学深度学习，笔记 第一章：预备知识 第一节数据操作： （1）入门操作： 1.首先导入torch库，我们使用pytorch主要使用这个库的函数 import torch 张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数 ......