特征cnn
BLE中GATT的服务和特征发现机制
# BLE中GATT的服务和特征发现机制 在BLE中，GATT客户端发现服务端服务的过程与经典蓝牙不同，经典蓝牙会有专门的SDP协议来完成。而BLE中，这个过程会直接在GATT层完成。直接在GATT层完成服务和特征的发现。 ## 相关ATT的协议 GATT层协议基于ATT协议，因此一些Attri ......
Convolutional neural network (CNN)–extreme learning machine (ELM)
1. 介绍 论文：(2020)Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances. 地址： http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w ......
使用LSH 进行特征提取
局部敏感哈希(LSH)通常用于近似最近邻算法(ANN) 操作(向量搜索)。LSH的特性也可以在以矢量为输入的神经网络模型中得到利用(例如，各种的音频、视频和文本嵌入等内容信号)。 通常情况下，特定领域模型中输入的流形是复杂的（非i. i. d）。这种复杂性使得使用计算密集型操作的多层感知机来分离这些 ......
微信技术分享：揭秘微信后台安全特征数据仓库的架构设计
本文将介绍微信的安全数据特征仓库的背景起源、技术演进、当前的架构设计和实践，以及数据质量保证系统的实现。希望给中大型IM系统的安全数据特征仓库的设计带来启发。 ......
利用pytorch自定义CNN网络（五）：保存、加载自定义模型【转载】
**本文转载自：**[**PyTorch | 保存和加载模型**](https://zhuanlan.zhihu.com/p/82038049) ## 1. **简介** 本文主要介绍如何加载和保存 PyTorch 的模型。这里主要有三个核心函数： 1. torch.save ：把序列化的对象保存到 ......
利用pytorch自定义CNN网络（四）：损失函数和优化器
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第四篇，主要介绍如何训练一个CNN网络，关于本系列的全文见这里。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + pytorch (1.13，CPU版) + jupyter； 训练模型是为了得到合适的参数权重，设计模型的训练时 ......
利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
利用pytorch自定义CNN网络（二）：数据集的准备
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第二篇，主要介绍构建网络前数据集的准备，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
利用pytorch自定义CNN网络（一）：torchvision工具箱
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第一篇，主要介绍 torchvision工具箱及其使用，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 46 ......
opencv-python特征匹配
本章节介绍暴力特征匹配，FLANN特征匹配等。 根据前面章节获取的图像特征点和描述子之后，可以将两幅图像进行特征匹配。 1 暴力特征匹配 通过枚举的方式进行特征匹配，使用第一幅图像中一个特征的描述子，并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配，返回最近的一个。 opencv中提供的函数是 ......
opencv-python特征检测
本章节介绍Harris角点检测，SIFT关键点检测，shi-Tomasi角点检测，SURF特征检测，ORB特征检测。 特征检测是提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。其结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点，连续的曲线或连续的区域。 特征检测包括边缘检测，角检测，区 ......
基于CNN卷积神经网络的图像分割matlab仿真
1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......
解析数论之有限阿贝尔群及其特征、狄利克雷特征
###### @Coding: Typora+LaTeX ###### @Author : [DorinXL](https://dorinxl.gitee.io/)（[博客](https://www.cnblogs.com/DorinXL/)） ###### @Time : 2023/8/4 ## ......
C--存储类型和特征修饰
C语言中的存储类型和特征修饰 C语言中的变量定义 C语言变量定义的格式为： 存储类型 特征修饰 数据类型 变量名 存储类型：决定变量的存储位置 特征修饰：决定变量的特征属性 数据类型：决定变量的存储空间和数据范围 变量名：决定变量的引用标识 一般定义变量时，前两者都是省略的，比如 ``` c cha ......
pytorch实现cnn&图像分类器
## 1 pytorch实现神经网络 ### 1.1 定义网络 从基类 `nn.Module` 继承过来，必须重载 `def __init__()` 和 `def forward()` ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): #网络结构 ......
卷积神经网络CNN
# 卷积神经网络 假设一张图片由28x28个像素块构成，每个像素块有一个值，称为灰度值，取值范围是0-255。而在深度学习中，我们用一个28x28的矩阵来存储图片信息，将0-255的灰度值转换为0-1之间的值。0代表全白，1代表全黑。图片存储的时候以0-255灰度值存储，而我们将图片载入到网络中时， ......
HBase-HBase的特征、优缺点、应用场景
一、Hbase的概念 HBase是Hadoop的生态系统，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果你需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，请考虑使用HBase！ HBase作为Google Bigtable的开 ......
操作系统的特征和体系结构
操作系统的主要特征 OS特征 -- 并发 并发(concurrency)：指处理多个同时性活动的能力。 由于并发将会引发很多的问题：活动切换，保护，相互依赖的活动间的同步。 注意与并行(parallel)区分：与并发类似，但多指不同程序同时在多个硬件部件上执行。 OS特征 -- 共享 共享(shar ......
触觉智能RK3562-主打优势特征有哪些？
RK3562作为瑞芯微新推出的低功耗、高性价比的通用SOC，在智能商显和工业控制领域又为深圳触觉智能增加了一款强有力的高性价比产品。RK3562是一款专为智能显示设备设计的高性能、低功耗四核应用处理器，其工规版本RK3562J还具备CAN FD接口，工作温度可达-40~85℃。 那么这款有什么优势呢 ......
基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模的matlab仿真
1.算法理论概述 三维人脸建模是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的人脸建模方法通常基于单张图像，难以准确地获取人脸的三维信息。而基于双目图像的人脸建模方法则可通过多视角的信息获取，实现更加精确的三维人脸建模。本文提出了一种基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模方法，该方法利 ......
概念与特征
#### 一、概念 负责管理协调硬件、软件等计算机资源的工作；为上层用户、应用程序提供简单易用的服务；是一种系统软件。 #### 二、特征 ###### 1.并发、共享、虚拟、异步 指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。操作系统的并发性是指计算机中同时存在多个运行的程序，因此它具有处理和调度多个程序 ......
OpenCV4之特征提取与对象检测
## 1、图像特征概述 ### 图像特征的定义与表示  **图像特征表示是该图像唯一的表述，是图像的DNA** ## ......
数据分析特征工程之处理经纬度数据案例小叙
在传统机器学习中，经纬度是一种常见的地理信息特征。在处理经纬度特征时，可以采取以下几种方法： 使用原始的经纬度值：将经纬度作为原始特征值输入模型中，例如在波士顿房价数据中，将经纬度作为模型的输入之一。但是需要注意的是，使用原始的经纬度值可能会导致模型对于数据的解释性不足，因为经纬度是一个二维空间的坐 ......
特征选择 - Fisher Score
特征选择的目的 在理想情况下，特征选择想要达到以下效果： 简化模型以提高可解释性：通过减少特征的数量，模型变得更简单，更容易理解。这对于那些需要理解模型如何做出预测的领域（如医疗或信贷评分）非常重要。 改进模型性能：通过消除无关或冗余的特征，模型的预测性能可能会得到提高。这是因为无关或冗余的特征可能 ......
2023.29 人工智能的发展特征
今年以来，人工智能又热了起来，发展有以下几个特征:涌现出很多大模型，它们使用大量数据集进行训练，所以称它们为大型语言模型 (LLM)。这些模型是生成式的。这意味着他们可以创建新内容，无论是文本、图像、声音、视频、3D 对象，甚至是计算机代码。这是相较于旧人工智能模型的一个进步，旧的 AI 模型主要用 ......
特征1-40，把数据负值变为0以及标签的负值变0
端元8角度角度32.63距离2 端元16角度30.0377距离2.5686 端元29角度30.6477距离2.4886 端元40角度30.6距离2.57 ......
特征1-40，把数据负值变为0以及标签的负值变正
端元8角度32.40距离2.05 端元16角度30.1209距离2.67 端元29距离2.465角度30.5241 端元40角度30.7209距离2.49 ......