深度 逻辑12306
2、深度学习之张量和基本数据类型
1、构建项目 2、编辑test2.py 1 import torch 2 import numpy as np 3 import tensorflow as tf 4 #1. pytorch张量 5 #pytorch中的张量和tensorflow的tensor是一样的，名字都一样 6 #pytorc ......
OCR深度实践系列（三）：文本检测
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjYzNzAyMw==&mid=2247484216&idx=1&sn=619ea106f11af6bd3d0f851fd57add9e&chksm=ec7f1308db089a1e6dd201e5da662e4951382 ......
OCR深度实践系列：数据生成
转载：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjYzNzAyMw==&mid=2247484187&idx=1&sn=549b68ec989792ad5e2fb9179af55598&chksm=ec7f132bdb089a3d2f96ebecc780a6e756 ......
OCR深度实践系列（四）：文本识别
https://zhuanlan.zhihu.com/p/334340972 （一）图像预处理 （二）数据生成 （三）文本检测 最近在攻关法律领域的类案检索系统，这几天正好忙完了，得空继续写《OCR深度实践系列》这一专题的文章。前面三章依次介绍了图像预处理、数据生成以及文本检测三个模块，本章将介绍第 ......
OCR深度实践系列：图像预处理
转载：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjYzNzAyMw==&mid=2247484153&idx=1&sn=b65e9e99047ae20ed44cd99e4b0ff2e0&chksm=ec7f12c9db089bdf84281eaa54dad96679 ......
历史与未来，带你了解深度学习OCR
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363523508 1. OCR基础 光学字符识别（Optical Character Recognition）简称OCR，是一种能够从图像或者视频中自动识别文本内容，自动转化成机器可读、可处理的结构化字符信息的技术，发挥着计算机“眼睛 ......
深度学习-->卷积神经网络（LeNet）
LeNet: # LeNet import d2lzh as d2l import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn import tim ......
物联网相关-DPI 深度报文检测
DPI 深度报文检测 deep packet inspection 深度报文检测，提出的背景是：如P2P、流媒体等新的网络业务的出现，运营商这边的数据流量和网络流量压力变大，需要对流量进行检测，来升级、服务。 简单的报文检测，只分析：源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型 深度报文检测，是加上 ......
mp之逻辑查询
自定义字段查询：apply方法，在apply（“逻辑条件”）即可 and查询（并列查询）利用.来连接方法 or同理，使用or.（）连接方法 and内嵌使用：使用.and（）连接来进行嵌套方法，嵌套使用i->i来替代前面创建的对象来调用方法 ......
一阶逻辑语言简记
#### 命题 自然语言和逻辑语言相比具有极大的歧义性，如当笔者谈论“苹果”时，读者并不能知道这是水果还是手机，而逻辑因为其严谨性可以较大消除其歧义。 逻辑最基础的构件便是二极管般的【命题】（proposition），是指一个可判断真假的陈述句 显而易见的是命题的定义最重要的一个性质是能判断真假，将 ......
小狐狸GPT付费创作系统WEB版源码-登录权限验证逻辑
小狐狸GPT付费创作系统WEB版默认是需要公众号关注登录，一直想改成账号密码登录形式，继续查看接口部分 获取系统设置信息的接口 /web.php/login/system 从header里取x-site作为sitecode，如果取不到默认1 从setting表里查出设置数据，如下sql select ......
动手深度学习pytorch 8-章
1. 序列模型 a）自回归模型 对见过的数据建模 b）马尔可夫模型 c）因果关系 2. 单机多卡并行 数据并行和模型并行： 数据并行，将小批量分成n块，每个GPU拿到完整参数计算，性能更好。模型并行，将模型分成n块，每个GPU拿到一块模型计算前向和方向结果，用于单GPU放不下 小批量分到多GPU计算 ......
二叉树的最小深度
所以，如果左子树为空，右子树不为空，说明最小深度是 1 + 右子树的深度。 反之，右子树为空，左子树不为空，最小深度是 1 + 左子树的深度。 最后如果左右子树都不为空，返回左右子树深度最小值 + 1 。 1 int minshendu(Node* node) { 2 if (node == nul ......
求二叉树的最大深度
此为有返回值的递归问题 先确定终止条件(如果一个树为空树，它的高度就是0，我们直接返回0，根本不用递归） 写出通式(1+max(左子树的最大深度,右子树的最大深度)规模更小的子问题)，将通式写在return里面 1 int maxshendu(Node* node) { 2 if (node == ......
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
选读SQL经典实例笔记16_逻辑否定
 # 1. 示例数据 ## 1.1. student ```sql insert into student val ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： ``` 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 ``` **使用递归回溯* ......
OpenCV实战：从图像处理到深度学习的全面指南
> 本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。 # 1. OpenCV简介 ## 什么是OpenCV？ : # 获取卷积核的高度和宽度 h, w = k.shape # 初始化输出y，其形状为( ......
js如何实现对象数组的深度复制 记录记录
背景： 偶然发现的bug，列表页做多选的时候，做了一次数据格式的转换 const temp = me.multipleSelection; temp.forEach(p=>{ p.trainTicketType = p.trainTicketType.split(','); requestList. ......
js instanOf的实现逻辑 super()
在 JavaScript 中，instanceof 运算符用于检查一个对象是否是另一个对象的实例。它的使用形式是 obj instanceof constructor，其中 obj 是要检查的对象，constructor 是要检查的构造函数。 instanceof 运算符的实现逻辑如下： 首先，它会 ......
insert语句加锁逻辑
一 前言 之前的文章里面总结了很多死锁案例，其实里面有几篇文章对于insert加锁流程表述的不准确，而且微信公众号又无法修改，所以通过本文重新梳理insert加锁流程，最后加上一个死锁案例解析。 有个勤奋好学的同事特地找我咨询insert并发导致死锁的问题，我不方便说他的名字，就叫他鲁震宇吧，本文也 ......
MySQL加锁逻辑与死锁
RC级别: create table t1(id int primary key, name varchar(30));insert into t1 values(1, 'a'),(4, 'c'),(7, 'b'),(10, 'a'),(20, 'd'),(30, 'b');commit; 案例一 ......
深度学习TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表
一、TensorFlow对应版本对照表 版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 te ......
是否应将业务逻辑保存在数据库中？
开源数据库架构师通常不会在数据库中实现业务逻辑。这与许多商业数据库的普遍做法形成了鲜明对比。在开源数据库中，所有启发式方法都保留在应用层，数据库对数据质量几乎没有影响。在商业数据库中，管理的要求规则由数据库本身处理，而不是依赖软件开发人员对规则的充分认识。 开源世界中的这一立场的部分原因是，过去在M ......
m基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率曲线,并用实际图片进行测试
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输"是一种无线通信系统，它利用正交频分复用（OFDM）和四相位偏移键控（QPSK）技术来传输图像数据，并借助深度神经网络（DNN）来进行信道估计，从而提高信号传 ......