主要想用c#写软件界面，利用matlab绘图，或者用里面的遗传算法。我的环境是：Win10 64位系统+Microsoft Visual Studio 2013+MATLAB2016b，其中用到的框架是.NET4.0。要把vs2013安装好，c#也要安装（好像c#是vs安装必选项，安装了vs也就安装了c#了），matlab2016b完全破解安装。好了，废话不多说，先上图：就是简单的循环计算，把结果
第一章 MATLAB基础知识等差 Var = start_val : step : end_valn个等差 var = linspace(start_val,stop_val,n)等比 var = logspace(start_val,stop_val,n)reshap?A = zeros(3,2)B = ones(2,4)C = eye(4)D = magic(5)E randn(1,2)F =
Matlab 2015b（64位）下载链接：百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1slPYRE1提取密码：5hyw软件简介：Matlab 2015b除包括MATLAB和Simulink的中文界面和文档等功能外，还包括83个其他产品的更新和修补程序，为用户提供了更好的服务。让小编觉得眼前一亮的是simulink示波器画的图更漂亮了，且界面支持高分屏，可视化这方面改进的越来越好！&
转载
2024-07-10 03:26:26
136阅读
使用mmlab实现花朵的102分类准备mmcls项目基本参数及配置解读生成完整的配置文件调整数据读取的方式1.文件夹名对应花朵分类2.文本记录图片名称和对应分类方法训练任务 在开始今天的讲述之前，我们还是先装一个mmcv的包，大家记得匹配自己的python版本~ 准备mmcls项目首先我们要下载mmclassification-master项目，然后在python中打开： 一定要以刚下载好的这
MATLAB是一种功能强大的编程语言，可以用于网络相关的仿真。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现网络仿真，并附上简单的代码和完整仿真源码。网络仿真是指通过计算机模拟网络环境，以评估网络性能、验证网络协议和测试网络应用程序。网络仿真通常包括以下步骤：1.定义网络拓扑2.模拟网络流量3.实现网络协议4.评估网络性能5. 简单代码6. 完整仿真源码下载 1.定义网络拓扑网络拓扑是指网络中各个节
转载
2024-04-12 12:46:45
246阅读
使用matlab在alexnet上迁移学习训练mnist安装matlab r2018b下载mnist数据集处理mnist数据集迁移学习查看分类错误的数据安装matlab r2018b matlab中的toolbox可以直接在它的gui上下载，所以缺什么包就安装什么就好了。下载mnist数据集这是下载地址,下载完过后是四个压缩包，分别对应训练、测试数据的图片和标签。这个网站可能下载会比较慢，可以选择
Matlab2014的下载和安装过程1 下载Matlab2014，下载链接如下：http://pan.baidu.com/s/1kV3FAJ1或者：链接: https://pan.baidu.com/s/1gfiB687 密码:72r8下载内容如下： 2 选择一个orksMMlabR14a.part01进行解压可以得到一个Matlab803的ISO文件，对这个文件进行
本篇开启bert源码讲解系列，从bert模型的基础开始讲起，结合HuggingFace出品的 pytorch源码逐步分析，有些图片来自于网络，有冒犯的，麻烦告知下~一、bert介绍BERT，全称是 Bidirectional Encoder Representation from Transformers，基于语义理解的深度双向预训练Transformer， 重点在于以下5点，（nlp
转载
2024-07-15 19:32:26
126阅读
由于和GCN代码比较相似，所以部分内容从GCN那篇博客中截取。1 - cora数据集GNN常用数据集之Cora数据集2 - 源码含义记录首先我们来整体看一下代码的组成 截图中的这一大坨为命令行传递参数，含义参考命令行传递参数 argparse.ArgumentParser解析简单点说，就是想在不改动代码的情况下，使用命令行去改参数。2.1 加载数据集在代码中，加载数据集通过这个函数实现# Load
pytorch 使用预训练模型并修改部分结构在一些常见的如检测、分类等计算机视觉任务中，基于深度学习的方法取得了很好的结果，其中一些经典模型也往往成为相关任务及比赛的baseline。在pytorch的视觉库torchvision中，提供了models模块供我们直接调用这些经典网络，如VGG，Resnet等。使用中往往不能直接使用现成的模型，需要进行一些修改。实际上我们可以很方便的在pytorch
转载
2024-03-29 14:47:14
175阅读
1 绪论课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义， 长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行 监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监 测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要 [1]。它可以减轻人的负担， 并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容
转载
2024-07-10 04:00:13
71阅读
1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
转载
2024-05-23 09:35:12
122阅读
最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
转载
2024-05-27 19:06:01
162阅读
keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
转载
2024-05-26 17:15:50
697阅读
1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
转载
2023-05-25 13:33:47
1695阅读
ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别
原创
2022-03-10 16:44:02
547阅读
Shortcut解析 整体解析
转载
2021-08-26 13:55:35
220阅读
ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。通过前面几个经典模型学习，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？
转载
2021-06-18 15:27:01
369阅读
巨大的问题：resnet网络的具体结构，每一层是什么样子的，每个stage是什么样子的，为什么要这么设计？？？ resnet101作backbone的faster的网络结构是经过修改了的，不是简单的把fc前面的最后一层作为backbone https://github.com/Eniac-Xie/f
转载
2018-09-23 22:20:00
186阅读
2评论
迁移学习之——模型Finetune
原创
2021-08-02 15:45:07
305阅读
