RNN本质上是在原有全连接神经网络的基础上，增加了一个时间轴的概念。所带来的影响是：同样的数据，不同的输入顺序，会得到不同的结果。这样的效果天生适合处理跟时间顺序（时序）有关的数据，比如语音、文本、翻译……，其实，随着RNN的发展，某些变种甚至还能巧妙地用在图像处理问题上，达到不输CNN的效果。 基于全连接神经网络发展而来的CNN和RNN，我们可以简单的把他俩的长处区分为：CNN能「看懂
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2024-10-12 19:37:16
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ImagXpress 是最先进的彩色映像和照片图像处理工具包，它发布的形式有：.NET
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2022-09-29 06:35:36
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数据分析大体包括几个步骤：提出问题理解数据数据清洗构建模型可视化接下来我们以朝阳医院18年销售数据为例进行一次简单的分析构建业务模型：一、提出问题：1.1月均消费次数1.2月均消费金额1.3客单价二、理解数据：2.1读取Excel数据：为了保证数值读取正确，我们把所有数据按字符串str读取 #将朝阳医院2018年销售数据.xlsx解读为一个文件夹，命名为xls，dtype='object'保证数
本文主要介绍了ImagXpress处理图像教程中：合并图像、撤消处理动作、绘制图形教程。
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2020-11-26 16:33:21
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本节将讨论不同的图像处理函数（使用点变换和几何变换），以及如何处理不同类型的图像。1.5.1 处理不同的文件格式和图像类型图像可以以不同的文件格式和
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2022-05-01 16:54:11
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GPU处理图像 Shader的入门Shader着色器Shader出现在OpenGL ES 2.0中，允许创建自己的Shader。必须同时创建两个Shader，分别是Vertex shader和Fragment shader.Shader工具Shader会有很多坑，不过一些工具能够帮助你跳过这些坑GPUImage：https://github.com/BradLarson/GPUImage
Shad
文章目录1.Opengl的Hello world2.初始化（调整试图）3.增加Reshape函数3.事件4.动画 1.Opengl的Hello world最基础的程序，画了个三角形，请确保理解这个程序，核心是opengl是一个状态机。想象opengl是一个几何画板，glBegin(GL_TRIANGLES);就是点击绘制三角。glColor3f(1.0, 0.0, 0.0);就是将颜色设置为红色
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2024-04-09 00:32:05
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上期我们一起学习了RNN是怎么处理变化长度的输入输出的，深度学习算法(第17期)----RNN如何处理变化长度的输入和输出？我们知道之前学过CNN在处理分类问题上的强大能力，今天我们看下前几期介绍的RNN是如何玩分类的。MNIST数据集，我们都已经很熟悉了，是一个手写数字的数据集，之前我们用它来实战CNN分类器和机器学习的方法（在公众号中回复“MNIST”，即可免费下载）。今天我们就用RNN来对M
OpenCV处理图像边界时，采用的方法是在源图像周围添加虚拟像素。需要解决的问题就是如何对缺少相邻像素点的边缘像素点（即边界）计算出一个有效的结果。实际处理时，在没有公认方法的情况下，一般通过自定义的方式在某一场景中处理问题。1. 自定义边框处理图像时，只要告诉要调用的函数添加虚拟像素的规则，库函数就会自动创建虚拟像素。需要注意在创建虚拟像素时采用的方法。函数cv::copyMakeBorder(
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2023-10-16 00:53:34
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Instagram，Snapchat，Photoshop。 所有这些应用都是用来做图像处理的。图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图，也可以复杂到是分析一个视频，并在人群中找到某个特定的人。尽管这些应用非常的不同，但这些例子遵从同样的流程，都是从创造到渲染。 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式，但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元，或者叫 GPU。你的手机包含两个不同的处理单元，
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2023-10-28 16:29:45
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--> 在六七月份参加了一个比赛，做的项目是提取图片中的文字信息，首先是接触了一些文本检测算法(如CTPN，East)，后研究了文本识别算法(我认为较好的是CRNN)。代码实现是参考算法提出者的pytorch，python3版本的crnn实现。因为python版本的迭代，导致代码重使用比较难，其中涉及到ctc，python编码，中文数据集，如何将模型finetune到自己的应用场景上种种问题
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2024-05-11 15:43:07
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引言前面我们有学习Caffeine 《本地缓存性能之王CaffeineSpringBoot默认使用的本地缓存也是Caffeine啦，今天我们来看看Caffeine如何与SpringBoot集成的。集成caffeinecaffeine与SpringBoot集成有两种方式：一种是我们直接引入 Caffeine 依赖，然后使用 Caffeine 方法实现缓存。相当于使用原生api引入 Caff
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2024-05-30 10:33:12
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一、并发控制简介在日常开发过程中，你可能会遇到并发控制的场景，比如控制请求并发数。那么在 JavaScript 中如何实现并发控制呢？在回答这个问题之前，我们来简单介绍一下并发控制。假设有 6 个待办任务要执行，而我们希望限制同时执行的任务个数，即最多只有 2 个任务能同时执行。当 正在执行任务列表 中的任何 1 个任务完成后，程序会自动从 待办任务列表 中
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2023-10-27 12:12:08
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最近遇到有关ERROR的处理问题，下面这篇文章 LinkageError是一个比较棘手的异常，准确的说它是一个Error而不是Exception。java api对它没有直接的解释，而是介绍了它的子类： Subclasses of LinkageError indicate that a class has some dependency on another
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2024-03-14 22:50:07
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1为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示：思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长的句子一样。比如向下图这样：但是这会有一个问题，什么问题呢？比如上图，句子“Yes”只有一个单词，但是padding
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2020-11-24 21:58:16
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异步处理指的是在程序执行过程中，不需要等待某个操作完成，就可以继续执行后续代码的方式。异步处理通常用于需要等待一些耗时的操作，比如网络请求、文件读取等等。下面是处理异步的一些常见方法：回调函数：可以通过回调函数来处理异步操作的结果。在异步操作完成后，将结果传递给预定义的回调函数，以触发后续操作。Promise：Promise 是 ES6 中新增的一个异步处理方式。它通过链式调用 then 方法来处
原创
2023-04-14 08:57:16
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一、ORM是什么？ORM全称：Object Relational Mapping 关系对象映射ORM分为两种：1、DB First 先创建数据库表结构，根据表结构生成类，根据类操作数据库 2、Code First 是先写代码,后创建数据库,根据类创建数据库表. 主流的orm都是code first。django 的orm也是code firstDjango的ORM来源： django中内嵌了ORM
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2024-07-07 00:49:27
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CNN输入单波段容易理解，即在图像小窗口上滑动卷积，此时：input: w x h （w,h代表参数卷
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2022-10-27 12:44:52
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深度学习如何处理3D CT图像
在医疗影像领域，3D CT图像的处理与分析对于疾病的诊断和治疗至关重要。然而，由于3D图像处理的复杂性，深度学习的应用受到了极大的关注，特别是在图像分割和重建任务中。使用深度学习技术处理3D CT图像，可以显著提高分析的准确性和效率，因此我们将深入探讨这一过程。
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flowchart TD
A[接收3D CT图像] --> B{数据预
InnoDB和MyIASM区别事物的支持（InnoDB）、行数的获取（MYIASM）、行级锁和外键约束（InnoDB）、表级锁（MYISAM）、在内存中建立缓冲池，缓冲数据和索引（InnoDB）、全文搜索FULL_TEXT（MYIASM）、保存行数（MYIASM）大容量的数据集时趋向于选择Innodb。因为它支持事务处理和故障的恢复。Innodb可以利用数据日志来进行数据的恢复。主键的查询在Inn
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2023-09-08 13:53:00
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