residual network simple cnn
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 关键词：LSTM，Seq2Seq 📜 研究主题 采用深度神经网络DNN 使用LSTM，并翻转输入句子顺序提升性能 ✨创新点： 更换seq2seq中RNN单元为LSTM，有提升对长句子训练速度的可能 ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
Go - Creating a Simple Web Application
Problem: You want to create a simple web application that responds to an HTTP request and sends back an HTTP response. Solution: Use the net/http pack ......
小白CNN入门指导
小白CNN入门指导 这几天一直在小白入门学习卷积层以准备组会，以下是我自学理解内容，若有错误的地方请各位评论指出 数学部分 一 卷积层 \[输入 32*32*3 (input neurons) \]\[\downarrow \]\[过滤器5*5*3（fitter）/神经元/核 \downarrow ......
Networking
Computer networks use network protocols to communicate with each other. Network protocols are often abstracted into different layers. For example, Ope ......
Triangle Graph Interest Network for Click-through Rate Prediction
目录概TGINMotivation: Triangle 的重要性Model代码 Jiang W., Jiao Y., Wang Q., Liang C., Guo L., Zhang Y., Sun Z., Xiong Y. and Zhu Y. Triangle graph interest ne ......
Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction
目录概DG-ENN Guo W., Su R., Tan R., Guo H., Zhang Y., Liu Z., Tang R. and He X. Dual graph enhanced embedding neural network for ctr prediction. KDD, 202 ......
Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural Networks for CTR Prediction
目录概Fi-GNN代码 Li Z., Cui Z., Wu S., Zhang X. and Wang L. Fi-GNN: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction. CIKM, 2019. ......
m基于Faster R-CNN网络的火灾识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 使用matlab2022a版本仿真结果如下： 测试1： 测试2： 测试3： 测试4： 通过matlab操作界面，会对图片中的火灾区域进行识别，并输出检测框。 识别火灾之后，会同步更新输出： 此外，本程序还提供了其他更多的样本供测试使用： 2.算法涉及理论知识概要 Faster R- ......
Convolutional Neural Networks（CNN）
数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......
CNN中的一些filters
Median filter** 中值滤波法是一种非线性平滑技术。它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。常用来处理椒盐噪声（椒盐噪声，又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，在二值图像上表现为使一些像素点变白，一些像素点变黑），主要是利用中值不受分布序列极大值和极小值影响的 ......
状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4PK2tnHQA==)
1.问题 问题如标题所示，在使用Oracle SQL Developer连接时发现错误： 状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4 ......
2023-02-09-使用simple_term_menu创建更好的python菜单
+++ title = "用 simple_term_menu 创建更好的python菜单" description = "" date = 2023-02-09T16:25:24+08:00 featured = false comment = true toc = true reward = t ......
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记 摘要 因为结合图结构和特征信息会导致复杂的模型，解释GNN的预测没有得到解决，所有提出了一个GNNExplainer，是第一个通用的，与模型无关的方法，可以 ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
NC17383 A Simple Problem with Integers
来记录一下实现方式，真的有点妙。 首先通过打表可以发现进入循环节前的长度最多为 \(4\)，最小循环节的长度只有 \(1,2,3,6\)。 所以我们可以记录当前平方了几次，到达 \(4\) 次后算出长度为 \(6\) 的循环节中的数，之后只要记录平方次数模 \(6\) 后的值即可。 放一下 \(O( ......
使用BAPI_NETWORK_COMP_*实现生产订单组件的增删改查
1、文档说明 对于生产订单组件的增删改有多种办法，比较常用的有使用内部函数CO_XT_COMPONENT_*，有改造BAPI_ALM_ORDER_MAINTAIN来实现，各有千秋。 本文档介绍，通过PS的BAPI_NETWORK_COMP_*系列BAPI，来实现常见的组件先删后建的覆盖式操作，组件部 ......
15 构建CNN（二）
import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) plt.rcParams['image.inte ......
14 构建CNN（一）
import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) plt.rcParams['image.inte ......
Linux2.1.13网络源代码学习(https://qiankunli.github.io/2022/07/04/linux_2_1_13_network.html)
简介 简介 源码目录 网络分层 数据结构 套接字 套接字与vfs sk_buff结构 网络协议栈实现——数据struct 和 协议struct linux1.2.13 接收数据 收到数据包的几种情况 Socket 读取 发送数据 面向过程/对象/ioc 以下来自linux1.2.13源码，算是参见L ......
CNN -- Simple Residual Network
Smiling & Weeping 我爱你，从这里一直到月亮，再绕回来 说明： 1.要解决的问题：梯度消失 2. 跳连接，H(x) = F(x)+x,张量维度必须一致，加完后再激活。不要做pooling，张量的维度会发生变化 1 # 先是1个卷积层(conv, maxpooling, relu)，然 ......
CNN --Inception Module
Smiling & Weeping 祝你想我 在平静的湖面 不止在失控的雪山之前 说明：Inception Module 1. 卷积核超参数选择困难，自动找到卷积的最佳组合 2. 1x1卷积核，不同通道的信息融合。使用1x1卷积核可以调节通道数量，可以显著降低计算量 3. Inception Mod ......
CNN --入门MNIST识别
Smiling & Weeping 下次你撑伞低头看水洼， 就会想起我说雨是神的烟花。 简介：主要是看刘二大人的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 题目 ......
深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战
beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......
avformat_network_init()解析备忘
基于ffmpeg-6.0. avformat_network_init()函数定义如下： int avformat_network_init(void) { #if CONFIG_NETWORK int ret; if ((ret = ff_network_init()) < 0) return r ......