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residual network simple cnn

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 ......
pytorch 数据 网络 CNN

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 ......
工具箱 torchvision pytorch 工具 网络

论文解读（LightGCL）《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Cai, Xuheng and Huang, ......
LightGCL Recommendation Contrastive Effective Learning

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、 ......
卷积 神经网络 图像 神经 matlab

HS-GCN Hamming Spatial Graph Convolutional Networks for Recommendation

[TOC] > [Liu H., Wei Y., Yin J. and Nie L. HS-GCN: Hamming spatial graph convolutional networks for recommendation. IEEE TKDE.](https://arxiv.org/pdf/ ......
Recommendation Convolutional Networks Hamming Spatial

P9504 『MGOI』Simple Round I | C. 魔法禁林

赛时第一眼看，是个无向图，求一个点到另外一个点的最小值，诶，这不裸的最短路嘛，然后兴高采烈地倒着跑了个 `dijkstra`，喜提 $30$ 分。仔细一看，$w \le 100$，发现当 $k > 100$ 时，生命就是永恒的，于是加了个剪枝，就过啦。 具体地，正常的最短路量有一个，本题有两个。于是 ......
Simple 魔法 P9504 Round 9504

『MGOI』Simple Round I | B. 魔法照相馆 题解

[题目传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/P9503) 一道模拟题。 并不复杂的模拟题，也不需要用到贪心。 我们可以创建一个数组来记录每个幕布是否被拉上，统计答案的时候，就看看这块幕布前面有多少个没拉上的，最后如果这块幕布拉上了，就重新放下来就行了。 ```c ......
题解 照相馆 Simple 魔法 Round

[刷题笔记] 『MGOI』Simple Round I | C. 魔法禁林

[Problem](https://www.luogu.com.cn/problem/P9504) ### Description 在一张**无向简单连通图**上，某人需要从$s$点走到$t$点，她初始有两个值，分别为**魔力值**，**生命值**，每条边上都有一个怪，假设她当前的魔力值为$k$，怪 ......
笔记 Simple 魔法 Round MGOI

【题解】Luogu[P9504] 『MGOI』Simple Round I C. 魔法禁林

[Link](https://www.luogu.com.cn/problem/P9504) 这题我们发现如果直接去枚举生命和法力值显然是不行的，又看到说最小的生命值，不禁想到最短路，但是怎么跑？ 我们令经过一条边之前魔力值为 $k$，那么该边的边权为 $\lfloor\dfrac{w}{k}\rf ......
题解 Simple 魔法 Luogu P9504

深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现

# 深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现 ## 1 Q-Learning 算法 ### 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning ......
深度 原理 network 网络 deep

Co-occurrence Network：相关系数矩阵的阈值

"abs(occor.r) < 0.7" 这部分代码是对相关系数矩阵进行阈值处理的一部分。这里的 "0.7" 是一个阈值，用来筛选相关性较强的微生物对。具体来说，对于相关系数矩阵中的每个元素，如果其绝对值小于0.7，则将其设置为0。 相关系数范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示相关性越强，绝对值越 ......
阈值 矩阵 系数 Co-occurrence occurrence

SIAMHAN:IPv6 Address Correlation Attacks on TLS E ncrypted Trafic via Siamese Heterogeneous Graph Attention Network解读

1. Address 论文来自于USENIX Security Symposium 2021 2. Paper summary 与ipv4地址采用nat掩盖不同，ipv6地址更加容易关联到用户活动上，从而泄露隐私。但现在已经有解决隐私担忧的方法被部署，导致现有的方法不再可靠。这篇文章发现尽管在有防护 ......
Heterogeneous Correlation Attention ncrypted SIAMHAN

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 ......
图像 pytorch cnn amp

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， ......
卷积 神经网络 神经 网络 CNN

vue2集成simple-mind-map思维导图，实现在线制作思维导图

1.使用组件 组件源码版本license simple-mind-map 地址 0.6.6 MIT @toast-ui/editor 地址 3.1.5 MIT v-viewer 地址 1.6.4 MIT xlsx 地址 0.18.5 Apache-2.0 vue-i18n 地址 8.27.2 MIT ......
思维 simple-mind-map simple vue2 mind

Rockchip RK3399 - Machine驱动（simple-card）

开发板 ：NanoPC-T4开发板eMMC ：16GBLPDDR3 ：4GB显示屏 ：15.6英寸HDMI接口显示屏u-boot ：2023.04linux ：6.3 Machine driver描述了如何控制platform、codec、cpu dai（Digital Audio Interfac ......
simple-card Rockchip Machine simple 3399

CTFer成长记录——CTF之Misc专题·攻防世界—simple_transfer

一、题目链接 https://adworld.xctf.org.cn/challenges/list 二、解法步骤 本题附件是一个流量包，流量包的题首先关注http协议，搜下有无flag，然后关注tcp协议。这个题没有http协议的流量，那么看看流量分级： NFS流量占比比较大，它是网络文件系统,网 ......
simple_transfer transfer 专题 simple 世界

Neural Network 初学

参数：机器学习的内容 超参数：人手动设置的数值，比如学习率、训练轮数 # MLP 在 input layer 和 output layer 之间有一堆 hidden layer，每两层之间可以理解成一张完全二分图，二分图的邻接矩阵上有一些权重，随机初始化。 将图片的每个像素点抽出来变成向量之后在二分 ......
Network Neural

softmax回归模型simple——pytroch版

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # PyTo ......
模型 softmax pytroch simple

Azure Virtual Network (21) ER专线启用Fast Path

《Windows Azure Platform 系列文章目录》 在Azure ER专线启动Fast Path，具体的区别如下： 禁用Fast Path 启用Fast Path Azure VM访问本地VM流量，流量不经过ER网关 Azure VM访问本地VM流量，流量不经过ER网关 本地VM流量访问 ......
专线 Virtual Network Azure Fast

DeepObfusCode：Source Code Obfuscation Through Sequence-to-Sequence Networks

一、Introduction 代码混淆技术旨在解决代码逆向对抗问题。 本质上，代码混淆技术的目标是：在保持一个程序逻辑结构不变以及完整保存的前提下，同时让攻击者不易识别，以此保护软件的完整性和知识产权。 传统的防护策略包括： 插入空白/冗余的逻辑运算 增加不必要的条件运算等 传统的混淆技术最大的问题 ......
Sequence Sequence-to-Sequence DeepObfusCode Obfuscation Networks

[AGC024F] Simple Subsequence Problem

Problem StatementYou are given a set $S$ of strings consisting of 0 and 1, and an integer $K$. Find the longest string that is a subsequence of $K$ or ......
Subsequence Problem Simple 024F AGC

Unit network.service could not be found的解决方法

学习自：报错：Unit network.service could not be found.[已解决] 1）yum install network-scripts 2）下载完成后，查看network的运行状态 systemctl status network 此时的network处于关闭（inac ......
network service 方法 could found

POJ 3694 Network

##[POJ 3694 Network](http://poj.org/problem?id=3694) ### 一、题目大意 $n$个点，$m$个边,连通图。 点与点之间通过边连接，如果切断某个边使得有点与其他点连接断开（连通分支增加），则称这种边为 **桥梁**（离散上叫 **割边**）。 接下 ......
Network 3694 POJ

CTFer成长记录——CTF之Web专题·bugku-Simple_SSTI_2

一、题目链接 https://ctf.bugku.com/challenges/detail/id/203.html 二、解法步骤 题目是SSTI，也就是服务器模板注入，页面提示我们需要传递一个flag参数。 由于是模板，可以传flag={{config}}看看： 显示 说明这里存在命令执行的漏洞， ......
bugku-Simple_SSTI 专题 Simple CTFer bugku

基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库

1.算法理论概述 我们将介绍CNN卷积神经网络的基本原理和数学模型，并解释其在图像分类中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用matlab实现CNN卷积神经网络，并在mnist数据库上进行测试。 1.1、CNN卷积神经网络的基本原理 CNN卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的人工神经 ......
卷积 神经网络 算法 神经 目标

[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit

作者受Faster-RCNN启发, 提出Line-CNN, 提出了一种新颖的车道线Anchor的表示方法,解决了车道线检测中表征的难点, 实现了端到端的车道线检测 ......
Line End-to-End End Detection Line-CNN

[论文研读]空天地一体化(SAGIN)的网络安全_A_Survey_on_Space-Air-Ground-Sea_Integrated_Network_Security_in_6G

** 恢复内容开始 ** ## 空天地一体化(SAGIN)的网络安全 **目前关注的方面：** 集中在安全通信、入侵检测、侧通道攻击、GPS欺骗攻击、网络窃听、消息修改/注入等方面，有些侧重于分析现有的安全威胁[20]、[21]，有些提出了他们的攻击方法[14]、[22]，还有一些则更多地侧重于SA ......
A_Survey_on_Space-Air-Ground-Sea_ Integrated_Network_Security_in Integrated 网络安全 Security

算法_贝叶斯网络学习_bayesian networks

###基本概念 条件概率 联合概率 边缘概率 链式法则 随机变量的独立性 条件独立性 贝叶斯规则、贝叶斯概率推理和贝叶斯网络模型。 stochastic，主要用作形容词，主要意思为“随机的；猜测的” ###R语言包 R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析 lme4广义 ......
算法 bayesian networks 网络

funcontain_network

### Function #### 介绍、定义 组织好的（提前写好内置）、可重复使用的、用以实现特定功能的 *代码段* 。 ```py str1 = "iloveu" str2 = "goodluck" str3 = "seeya" count = 0 for i in str1: count += ......
funcontain_network funcontain network
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