神经网络 模型 神经pytorch
【Oculus Interaction SDK】（九）使用控制器时显示手的模型
前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新，很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法，便于自己后续开发。当然，不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性，所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了，也可以留评论或者私信我，我会持续更新文章 ......
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
挖矿僵尸网络蠕虫病毒kdevtmpfsi处理过程(包含部分pgsql线程池满的情况)
背景: pgsql连接时候报错org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: sorry, too many clients already, 意思是client已经把连接池占满了. 使用ps -ef | grep postgres删除几个进程, 进入数据库运行S ......
用户行为分析模型实践（三）——H5通用分析模型
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案。 ......
面试官：什么是双亲委派模型？
双亲委派模型是 Java 类加载器的一种工作模式，通过这种工作模式，Java 虚拟机将类文件加载到内存中，这样就保证了 Java 程序能够正常的运行起来。那么双亲委派模型究竟说的是啥呢？接下来我们一起来看。 1.类加载器 双亲委派模型针对的是 Java 虚拟机中三个类加载器的，这三个类加载器分别是： ......
MATLAB人工神经网络ANN代码
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略，从而减慢了训练速度，并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移，BN 就是来解决这个... ......
Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
Java实现BP神经网络，内含BP神经网络类，采用MNIST数据集，包含服务器和客户端程序，可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果，界面有画板，可以手写数字 ......
五种传统IO模型
五种传统I/O模型 作者:tsing 本文地址:https://www.cnblogs.com/TssiNG-Z/p/17089759.html 简介 提起I/O模型, 就会说到同步/异步/阻塞/非阻塞乱七八糟一大堆, 这里简单整理一下, 做个备忘. 正文 传统I/O模型一共有5种 : 阻塞I/O, ......
C#开发PACS医学影像三维重建(十四):基于能量模型算法将曲面牙床展开至二维平面
在医学影像领域中，将三维重建中的人体组织展开平铺至二维，用来研判病灶和制定治疗方案的重要手段之一， 它能够将立体曲面所包含的信息更为直观的展示到二维平面上，常用的情景包括： 牙床全景图、平铺血管、骨骼二维化展开(肋骨平铺)。 众所周知，人体牙床正常情况下是有弧度的，无论是从俯视位还是冠状位观察都是不 ......
NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考
背景 作为程序员，应该都听说过NAT(Network Address Transfer，网络地址转换)这一技术名词，并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用，保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术，其原理正如其名称所示：其可以将私网IP通过 ......
闻其声而知雅意,基于Pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库，它是由Facebook AI ......
不懂编译原理？本文教你从零实现最简编译模型！
简介 前两日我偶然间在 GitHub 上发现了一个项目：the-super-tiny-compiler，官方介绍说这可能是一个最简的编译器。刚好之前学过「编译原理」这门课，我的兴趣一下子就上来了，简单看了一下，这个项目是将一个 Lisp 表达式转化为 C 的表达式的编译器，中间涉及词法分析、语法分析 ......
Pytorch：单卡多进程并行训练
在深度学习的项目中，我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块，而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方... ......
安装pytorch-gpu的经验与教训
首先说明 本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题 我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu 查看自己安装的CUDA nvcc -V 这里我提供一个安装tensorflow时所用的CU ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
神经网络基础部件-激活函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
ONNX模型分析与使用
ONNX 的本质只是一套开放的 ML 模型标准，模型文件存储的只是网络的拓扑结构和权重（其实每个深度学习框架最后保存的模型都是类似的），脱离开框架是没办法对模型直接进行 inference的。 ......
pytorch 配置详细过程
#torch github 项目多 方便，api好调用 cpu版本 ###装torch 安装最新版本的就可以。 ###torchvision 要版本对应 算法： torchvision版本号= torch版本号第一个数字-1.torch版本号第二个数字+1.torch版本号第三个数字 所以我的就是： ......
道长的算法笔记：状态机模型之股票系列问题
(一) 股票系列问题 所谓的股票问题，是一个动态规划状态机模型的系列问题，这些题目来自于LeetCode社区，这些问题非常经典，能够帮助我们理解动态规划的本质，这些问题大多初看之下会令人感觉无从下手，但是一旦掌握相应的方法划分状态之后，很快即可举一反三的写出相应的代码。 股票系列问题合集 LC121 ......
深入理解 dbt 增量模型
想要实现数据增量写入数据库，可以选择 dbt 增量模型。通过 dbt 增量模型，我们只用专注于写日增 SQL，不用去关注于如何安全的实现增量写入。 dbt 增量模型解决了什么问题 原子性写入：任何情况下，增量写入只有一个程序在写入。 假设增量程序已经上线，线上增量程序在执行的同时，开发也在本地执行增 ......
终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型
RocketMQ 优异的性能表现，必然绕不开其优秀的存储模型 。 这篇文章，笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型，希望对大家有所启发。 1 整体概览 首先温习下 RocketMQ 架构。 整体架构中包含四种角色 : Producer ：消息发布的角色，Producer 通过 ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
摘要：本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
Pytorch优化过程展示：tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化，为此，PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据... ......
transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法
计算机视觉任务中，对图像的变换（Image Transform）往往是必不可少的操作，例如在迁移学习中，需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层，又如对数据进行增强以丰富训练数据。
作为深度学习领域的主流框架，pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......
Pytorch基础-张量基本操作
Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 ......