深度

import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起 return sum ......

如果有一个多层嵌套的数组，想要计算其层级（深度），可以使用递归或迭代方法来实现。以下是两种常用的方法示例： 递归方法： function calculateDepth(arr) { if (!Array.isArray(arr)) { return 0; // 如果不是数组，返回0表示不是层级结构 ......

给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5, ......

6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小，每次只会丢失几像素，但是如果应用多层连续的卷积层，累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......

pytorch简单了解 读取数据 from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): se ......

基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......

如何选择最适合您团队的Bug管理系统？本指南提供了全面的选型建议，并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......

6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......

前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......

1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态，才可以使用深度工具分配地址；若BMC配置过静态地址，请使用静态地址登录； 2.配置好自己笔记本的 ip（例如：192.168.10.1），用网线与 ipmi 独立管理口直连；笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件； 3.可自行网上下载深度远程启动 ......

反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度，优化器可以根据梯度进行调整，达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。 ......

各大应用商店和微信小程序平台对于应用了「应用含深度合成或生成式人工智能服务」的应用都有这比较严格的资 ......

Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2） 一般情况下，运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......

5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......

5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0（只有一块显卡没法试别的块号） (device(type='cpu'), device(ty ......

给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 解题思路 这里可以转化思路为 ......

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 基于深度学习网络的动物识别系统是一种利用深度学习技术来进行动物识别和定位的系统。这种系统的工作原理是，通过使用深度神经网络对图像或视频进行分析，以识别出其中的动物并确定其位置。 深度学习网络，特别是卷积神经网络（CNN ......

5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......

原文链接：https://tecdat.cn/?p=33647 这份报告合集是基于中国工业产业升级和智能制造的大背景而展开的。报告合集分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势，并探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平 ......

未来十年，物联网企业必须躬身入局、融入垂直行业，和客户一道、深入一线、优势互补、强强联合才是未来发展的必由之路。 ......

问题描述 在使用 juypter 记事本执行 ipynb 文件时，默认使用的内核是 Python3 如果这个环境不包含我们所使用的库，比如 pytorch 的库，当我们的代码中调用 pytorch 的一些库方法时，如下面的代码： import torch 此时执行就会报错，会提示找不到对应的模块： ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 下面实例化的多层感知机的输入维度是未知的，因此框架尚未初始化任何参数，显示为“UninitializedParameter”。 net = nn.Sequential(nn. ......

基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它已经在多个领域取得了巨大的成功。下面是关于这一技术研究的一些重要方面： 1. 卷积神经网络 (CNNs)： CNNs 是深度学习中用于图像识别的基本工具。它们模拟了人类视觉系统的工作原理，通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。 2. ......

关注公众号【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 语句 语句是Go编程语言中完成特定操作的单 ......

值类型和引用类型的概念 他们在内存中时如何存储的？ 值类型和引用类型分别有哪些表现？ 如果将两者混合使用会怎样？ 什么时候使用值类型，什么时候使用引用类型？ 定义值类型和引用类型 Swift有三种声明类型的方式：class，struct和enum。 它们可以分为值类型（struct和enum）和引用 ......

首先说尺寸，就是指宽高，例如图片尺寸为1080*720，就表示宽1080，高720，即有1080*720个像素点 分辨率指的是一英寸内有多少个像素点，常见的分辨率有72，我们常说的6寸照片，就有6*72个像素，所以说一个图片的尺寸是固定的，如果分辨率越小，那么打印的图片就越大，同理，分辨率越大，打印 ......

DL 跑代码必须知道的事情 损失值 损失值的大小用于判断是否收敛，比较重要的是有收敛的趋势，即验证集损失不断下降，如果验证集损失基本上不改变的话，模型基本上就收敛了。 损失值的具体大小并没有什么意义，大和小只在于损失的计算方式，并不是接近于0才好。如果想要让损失好看点，可以直接到对应的损失函数里面除 ......

public static List<Node> buildSourceData() { // 124 35 return new ArrayList<>(){{ add(new Node(1, 0, "一")); add(new Node(2, 1, "二")); add(new Node(3, ......

APS54085 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、内置功率 MOS 管，适用于 5-100V输入的高精度降压 LED 恒流驱动芯片。最大电流2.0A。 APS54085 可实现线性调光和 PWM 调光，线性调光有效电压范围 0.52-2.55V. PWM 调光频率范围 100HZ-30K... ......