大家好教程又来了今天教程有点特别，又特别重要因为这个东西是全部上班族都必须要需要掌握的！那就是PPT!!很多同学会说，PPT还不简单，Ps设计好一贴就完事了，但正因为我们设计师总喜欢在PS里面做样式和效果其实是非常浪费时间的。所以今天教大家几招让大家以后可以更高效搞定各种PPT马上来一起学习吧！ 01 批量删除文字版式 在制作多页PPT时会遇到这种情
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2024-10-23 06:53:29
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文章目录整体要求一、尺寸二、字体及大小三、线条粗细四、序号和元素五、文件格式六、文件名七、颜色模式八、插图的压缩和文件大小九、分辨率编辑插图常用软件 整体要求SCI杂志种类很多，对插图的要求也各有不同，但是以下几条是通用的：插图尺寸要符合SCI期刊要求同篇文稿插图中文字须统一字号及字体须提交SCI期刊指定文件类型的插图插图文件命名须符合SCI期刊要求插图分辨率须符合SCI期刊要求同篇文稿插图中的线
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2024-10-07 11:02:34
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1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（feature map）。常见结构： 输入层为训练数据，即原始数据，网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个二次提取
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2024-10-25 13:13:42
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比如随着epoch（迭代次数）的变化，训练过程中各层出现的实时变化。为了能更清楚地展示网络细节，用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。比如将特征图在线性布局和网格布局之间转换。折叠卷积层的特征图输出。对全连接层进行边绑定（edge bunding）等等。这样的可视化图像，可以通过加载TensorFlow的检查点来构建。也可以在Unity编辑器中设计。该项目的作者，是一位来自维也纳的3D特效师。之
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2024-09-24 19:27:27
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图解CNN：通过100张图一步步理解CNN 作者：@Brandon Rohrer，说明：本文被收录于七月在线APP 大题查看 深度学习第35题。本质上来讲，我那篇CNN笔记，基本做到非CS专业生也能秒懂CNN。但本文更厉害，可能看过CNN无数资料，皆不如此文好懂。 当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍，那么十有八九就会涉及到卷积神经网络。它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络
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2024-05-09 16:43:30
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工作中PPT是我们一个常用的工具，用好PPT的一个方法就是要会用它来画图，毕竟“一图胜千言”嘛。下面会简单介绍一些PPT画图的一些入门知识，本人暂时还处在浅尝辄止阶段，欢迎大家一起讨论。使用小贴士下面是使用PPT画图过程中可能会用到的一些小贴士：用鼠标移动对象十分方便。但是需要垂直或水平移动的时候可同时按住Shift键如果想选中分散的对象，按住 Ctrl 键然后选中一个一个对象快捷键 Ctrl-A
CNN 已被广泛用在计算机视觉领域，但是近年来各种 CNN 模型复杂度越来越高，计算量越来越大，导致很多模型无法应用在移动端。本文介绍一种高效的 CNN 模型 MobileNets，MobileNets 使用 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 替代传统的卷积操作，可以大大减少参数量和计算量。1.Group ConvolutionGroup
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2024-03-11 10:40:18
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2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很长时间，自2012
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2024-10-11 14:37:24
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1.概念CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。2.卷积操作1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取
2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图)\[y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to k-1) w[j] * x[i+j]
\]3.通过不同的卷积可以提取不同的特征，比如边缘、角点
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2024-03-25 12:16:48
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Microsoft Office VisioOffice Visio 是office软件系列中的负责绘制流程图和示意图的软件，是一款便于IT和商务人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处理、分析和交流的软件。使用具有专业外观的 Office Visio 图表，可以促进对系统和流程的了解，深入了解复杂信息并利用这些知识做出更好的业务决策。Microsoft Office Visio帮助您创建具有专业外
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2024-04-14 09:40:18
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图解例子在最后最近在看李宏毅老师的机器学习，讲到CNN这里的时候对下面这张PPT怎么都想不明白，经过一番网上冲浪，终于搞明白了。原PPT如下。核心疑问：25 * 13 * 13的特征图在经过50个3 * 3的filter之后是怎么变成50 * 11 * 11的特征图的？这一切要从CNN是怎么做卷积的说起。对上图PPT的例子分析如下： （1）输入图像为灰度图（只有一个channel），大小为28 *
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2024-02-19 11:07:30
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作为一个目标检测领域的baseline算法，Faster-rcnn值得去仔细理解里面的细节按照总分总的顺序剖析。
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2024-06-07 11:29:50
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文章目录 一、卷积神经网络简介二、卷积神经网络的“卷积”1. 卷积运算的原理2. 卷积运算的作用三、卷积神经网络1. 卷积层（CONV）2. 池化层（Pooling）3. 全连接层（FC）4. 示例：经典CNN的构建（Lenet-5）四、CNN图像分类-keras 一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算的前馈神
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2024-10-15 09:47:37
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这是作者最终实现的效果： ......哦，不，应该是这张：
在线查看效果：cloud demo 正文开始啦～希腊神话讲述了一个关于宙斯创造云女神涅斐勒的故事。和其他希腊神话一样，这个故事极其怪异并且有点限制级。下面的表述则是一个比较简短且含蓄的版本（限制级，非战斗人员请撤离）。涅斐勒（云神），据说是宙斯按照自己美丽妻子的形象创造的。传说有个凡人遇见了涅斐勒，一见钟情爱上了她并且在一
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2024-08-14 20:10:32
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要理解Mask R-CNN，只有先理解Faster R-CNN。因此，根据Faster R-CNN的架构(Faster R-CNN的ZF model的train.prototxt)，画了一个结构图，如下所示： 如上图所示，Faster R-CNN的结构主要分为三大部分，第一部分是共享的卷积层-backbone，第二部分是候选区域生成网络-RPN，第三部分是对候选区域进行分类的网络-classifi
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2024-08-08 22:19:21
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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）作者：Zouxy声明：1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。3）本人才疏学浅，整理总结的时候难
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2024-08-12 12:18:03
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1. LSTM原理 由我们所了解的RNN可知，RNN结构之所以出现梯度爆炸或者梯度消失，最本质的原因是因为梯度在传递过程中存在极大数量的连乘，为此有人提出了LSTM模型，它可以对有价值的信息进行记忆，放弃冗余记忆，从而减小学习难度。 与RNN相比，LSTM的神经元还是基于输入X和上一级的隐藏层输出h来计算，只不过内部结构变了，也就是神经元的运算公式变了，而外部结构并
1.认识界面 第一次进入，会让我们选择存储方式，我们既可以用onedrive、github等云存储的方式，也可以把将来建立好的文件存在Device（设备）中，这里我就先选择进行设备存储，然后建立一个新图表。draw.io提供了各种类型的图，如流程图、表格、E-R图等，我们选择E-R图，点击创建。 先不着急了解其他东西，看到右上角的小地球了吗，现在就可以把英文改成中文啦~ 改成中文是不是亲切了很多，
ROS是一个基于匿名发布/订阅（publish/subscribe）机制的中间件（middleware），该机制允许在不同的ROS进程中传递消息。 ROS 2系统的核心是ROS图（Graph）。ROS图泛指ROS系统的节点网络及其通信连接。1.图（Graph）概念速览 ①节点（Nodes）：节点就是一个用ROS与其他节点通信的实体。 ②消息（Messages）：订阅和发布给一个话题（topic）所
CNN学习笔记：Logistic回归线性回归二分类问题 Logistic回归是一个用于二分分类的算法，比如我们有一张图片，判断其是否为一张猫图，为猫输出1，否则输出0。 基本术语 进行机器学习，首先要有数据，比如我们收集了一批关于西瓜的数据，例如 （色泽=青绿；根蒂=收缩；敲声=浊响） （色泽=乌黑；根蒂=稍蜷；敲声=沉闷） （色泽=浅白；根蒂=硬挺；敲声=清脆） 每对括号内是一条记
